發(fā)布時間：2020-07-19 11:11

【摘要】：礦產(chǎn)資源是我國經(jīng)濟發(fā)展的重要支柱力量。目前,礦產(chǎn)資源供需之間的矛盾愈發(fā)尖銳,當務(wù)之急是實現(xiàn)地質(zhì)找礦的重大突破,而這需要發(fā)展新的地質(zhì)找礦技術(shù)。對礦產(chǎn)勘查實踐來說,勘查地球化學(xué)方法具有十分重要的作用。故地球化學(xué)數(shù)據(jù)處理,以及與礦化作用有關(guān)的地球化學(xué)異常識別引起越來越多的關(guān)注。近年來,對于地球化學(xué)異常識別的研究取得了重要進展。機器學(xué)習(xí)方法由于其不依賴數(shù)據(jù)分布、不要求地質(zhì)變量與預(yù)測值之間的線性相關(guān)關(guān)系、對非線性關(guān)系具有強大的刻畫能力等優(yōu)勢,被應(yīng)用于模擬復(fù)雜且未知的多元地球化學(xué)分布模型,以及提取與礦化作用有關(guān)的有意義特征。然而,目前機器學(xué)習(xí)在地球化學(xué)異常識別應(yīng)用上仍有一些問題沒有解決,這些問題牽制了機器學(xué)習(xí)方法在勘查地球化學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展,限制了機器學(xué)習(xí)的異常識別能力。缺乏考慮地球化學(xué)數(shù)據(jù)空間特性及空間約束是目前機器學(xué)習(xí)在勘查地球化學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵問題。這個問題得不到解決,會使得機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢得不到發(fā)揮,方法應(yīng)用停留在表面而不深入,甚至影響到對找礦信息二次挖掘和利用。機器學(xué)習(xí)方法在地球化學(xué)異常識別的應(yīng)用中,主要分為利用已知礦點作為標簽數(shù)據(jù)的有監(jiān)督異常識別以及無標簽數(shù)據(jù)的無監(jiān)督異常識別。由于有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式缺乏考慮數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu),遺漏潛在的成礦信息,故本研究主要探討無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)在地球化學(xué)異常識別應(yīng)用中,自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)方法中最為重要的方法,如何融入地球化學(xué)數(shù)據(jù)的空間信息以提高自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地球化學(xué)異常識別能力。需要強調(diào)的是該研究主題與本專業(yè)測繪科學(xué)與技術(shù)具有一定的關(guān)聯(lián)性,這是因為我們將地球化學(xué)空間分布圖看作是地理景觀數(shù)據(jù),以測繪科學(xué)與技術(shù)中的地理信息數(shù)據(jù)分析及處理方法來解決地球化學(xué)異常識別的問題,從而將測繪科學(xué)技術(shù)與地球化學(xué)專業(yè)結(jié)合起來。本論文主要從兩個方面著手研究顧及空間約束的無監(jiān)督異常識別自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,一是利用多元素之間的關(guān)系作為重構(gòu)成份完成背景重構(gòu),另外一種是利用元素的空間信息作為重構(gòu)成份完成背景重構(gòu)。這兩者皆是以大概率樣本作為成分重構(gòu)背景,從而達到背景與異常分離的效果。具體研究工作如下:(1)多元關(guān)系重構(gòu)方法的主要問題是忽略了地球化學(xué)背景的空間異質(zhì)性,導(dǎo)致對有價值的地球化學(xué)異常的識別無效。本文提出了一種多元地球化學(xué)異常識別的空間約束多自動編碼器(Spatially Constrained Multi-Autoencoder Approach,SCMA)方法。該方法利用“因地制宜”思想去化解空間異質(zhì)性帶來的異常識別困難。其考慮了地球化學(xué)樣本的化學(xué)相似性和空間連續(xù)性,通過多元聚類、空間濾波和空間融合等方法對不同背景的空間進行劃分。利用多自編碼器結(jié)構(gòu)對每個子域的地球化學(xué)背景進行學(xué)習(xí)和重構(gòu),以減少自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)值隨機初始化的影響。然后計算異常分值作為觀測到的地球化學(xué)特征與重建特征的差值。(2)地球化學(xué)背景的空間結(jié)構(gòu)特征往往被忽略,如何有效提取元素的空間結(jié)構(gòu)信息是關(guān)鍵問題。本文提出了一種多卷積自編碼器(Multi-convolutional Autoencoder Approach,MCAE)方法來處理多元地球化學(xué)異常識別,該方法包括三個獨特的步驟:(1)消除地球化學(xué)元素之間的相關(guān)性,避免有效背景信息被冗余數(shù)據(jù)稀釋;(2)利用Global Moran’s I指數(shù)來明確元素背景空間結(jié)構(gòu)的識別域,以保證模型有效提取元素背景空間結(jié)構(gòu)信息;(3)利用多卷積自編碼器非交互方式學(xué)習(xí)和重構(gòu)背景空間結(jié)構(gòu)特征,避免了學(xué)習(xí)過程中多元素相互干擾。最后根據(jù)觀測地球化學(xué)數(shù)據(jù)與重建數(shù)據(jù)的差異計算異常值。(3)本文提出的方法皆應(yīng)用于中國福建閩西南鐵多金屬成礦區(qū),采用1:20萬水系沉積物樣品中Cu、Mn、Pb、Zn、Fe_2O_3元素對研究區(qū)進行多元異常識別。結(jié)果表明,SCMA和MCAE模型都在各方面都優(yōu)于現(xiàn)有的幾種方法,其識別的異常與該地區(qū)已知Fe礦床空間相關(guān)性較高,異常識別準確性得到有效提高。在具體工作之中,本文的創(chuàng)新點有兩個:(1)揭示了準確劃分空間域的關(guān)鍵因素,提出了基于空間約束多自編碼器的多元地球化學(xué)識別方法。以往的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在地球化學(xué)異常識別上往往忽略了地球化學(xué)背景的空間異質(zhì)性,導(dǎo)致對有價值的地球化學(xué)異常的識別無效。我們提出的基于空間約束多自編碼器的多元異常識別方法,考慮到地球化學(xué)樣品的化學(xué)相似性和空間連續(xù)性,創(chuàng)新性的提出了空間異質(zhì)區(qū)域劃分方式,其通過多變量聚類、空間濾波和空間融合,將區(qū)域劃分為多個不相交子域,在空間上區(qū)分不同模式的地球化學(xué)背景。這樣的空間劃分方法可以較大提高地球化學(xué)背景重建和異常識別的質(zhì)量。(2)揭示了確定背景識別域的關(guān)鍵因素,提出了基于多卷積自編碼的多元地球化學(xué)異常識別方法。以往的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在地球化學(xué)異常識別上,沒有考慮過空間結(jié)構(gòu)作為背景重構(gòu)成分來重構(gòu)元素地球化學(xué)背景。我們提出的基于多卷積自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元地球化學(xué)異常識別辦法,其利用元素空間相似性指數(shù)來確定背景識別域,并以此設(shè)定移動卷積窗口尺寸,其避免了尺度設(shè)置不正確帶來的結(jié)構(gòu)提取不準確的問題。同時,在該方法中,利用ZCA白化算法來消除多元素之間攜帶的冗余信息,降低了多元背景融合難度。這些措施較大程度地提高了地球化學(xué)背景空間結(jié)構(gòu)提取的能力,達到了提升多元異常識別的準確性的目的�？傊�,本文貢獻是提出了一種靈活的、顧及空間信息的地球化學(xué)異常識別自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架,其包括的兩種顧及空間約束的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。本文主要探討了適合于自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的空間域劃分影響因素,以及確定地球化學(xué)元素背景識別域的關(guān)鍵因素。本研究工作不僅豐富了自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在地球化學(xué)異常識別應(yīng)用上的認識,同時為其他領(lǐng)域空間數(shù)據(jù)自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供了新的思路和方法。
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：P632
【圖文】：

多元異常識別方法。由于水系沉積物樣本采集會受地理條件影響，樣本在地理空間上會出現(xiàn)不規(guī)則、不均勻分布，對此，可選擇不受采集方式影響的空間約束多自編碼方法。（2）基于空間約束多自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元地球化學(xué)異常識別方法研究。研究自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地球化學(xué)背景重構(gòu)原理，利用地球化學(xué)的相似性和空間連續(xù)性，基于多變量聚類、空間濾波和空間融合，研究不同背景的空間區(qū)域劃分方法；研究多自動編碼器組織結(jié)構(gòu)，以避免自動編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重隨機初始化對模型輸出產(chǎn)生的不穩(wěn)定性影響。將該方法應(yīng)用于閩西南地區(qū)的地球化學(xué)數(shù)據(jù)進行異常識別性能檢驗。（3）基于多卷積自編碼的多元地球化學(xué)異常識別方法研究。研究卷積自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的背景空間結(jié)構(gòu)提取及重構(gòu)原理，研究多元素去相似性方法，以避免信息冗余帶來的背景有效信息稀釋問題，研究元素的背景識別域確定方法，以避免背景空間結(jié)構(gòu)提取不準確造成的有價值異常識別錯漏。將該方法應(yīng)用于閩西南地區(qū)的地球化學(xué)數(shù)據(jù)進行異常識別性能檢驗。

論文章節(jié)結(jié)構(gòu)圖

圖 2.1 神經(jīng)元圖示為運算單元的輸入數(shù)據(jù)，+1 表示偏置，其輸出+ )，其中 表示權(quán)重項， 表示偏置項，f 為（如 sigmoid、tanh 函數(shù)等），其作用是讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性關(guān)系。沒有非線性函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一個只型。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由神經(jīng)元構(gòu)成的層級結(jié)相互不連接，上下層次的神經(jīng)元相互鏈接，并且不 2.2 所示。輸入與輸出之間的稱為隱含層，隱含層函數(shù)。

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本文編號：2762338