復(fù)雜地質(zhì)數(shù)據(jù)深度挖掘與智能分析

定　價(jià)：￥198.00

作　者：	李明超等著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787030715234	出版時(shí)間：	2022-04-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	342	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　隨著數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展和智能化時(shí)代的到來(lái)，地質(zhì)領(lǐng)域中各類(lèi)勘探、測(cè)繪、遙感、試驗(yàn)以及分析成果等數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出不斷激增的趨勢(shì)。如何更充分地獲取數(shù)據(jù)的有效特征，并實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜、海量地質(zhì)數(shù)據(jù)的解譯是目前地質(zhì)研究中不可回避的問(wèn)題。《復(fù)雜地質(zhì)數(shù)據(jù)深度挖掘與智能分析》從這一角度出發(fā)，系統(tǒng)闡述了當(dāng)前地質(zhì)數(shù)據(jù)分析中面臨的關(guān)鍵科學(xué)技術(shù)難題，給出了數(shù)據(jù)挖掘模式下復(fù)雜地質(zhì)大數(shù)據(jù)分析的解決方案。考慮地質(zhì)數(shù)據(jù)的時(shí)空特性，將地質(zhì)數(shù)據(jù)劃分為全球尺度、區(qū)域尺度、工程尺度、統(tǒng)計(jì)尺度及標(biāo)本尺度，從理論層面及實(shí)際應(yīng)用角度提出算法模型的構(gòu)建方法和具體的實(shí)現(xiàn)流程。此外，還將上述研究基礎(chǔ)與三維建模進(jìn)行融合，從不確定性角度對(duì)現(xiàn)有的地質(zhì)可視化理論進(jìn)行了補(bǔ)充。*后，結(jié)合計(jì)算機(jī)軟件開(kāi)發(fā)等技術(shù)，研發(fā)了地質(zhì)大數(shù)據(jù)智能挖掘與分析平臺(tái)。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《復(fù)雜地質(zhì)數(shù)據(jù)深度挖掘與智能分析》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目錄
前言
第1章緒論1
1.1概述1
1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)2
1.3基本概念6
1.4本書(shū)主要內(nèi)容8
第2章關(guān)鍵科學(xué)技術(shù)問(wèn)題分析11
2.1復(fù)雜多源多尺度地質(zhì)數(shù)據(jù)對(duì)象與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析11
2.2復(fù)雜地質(zhì)數(shù)據(jù)深度挖掘難點(diǎn)分析14
2.3智能分析方案與總體結(jié)構(gòu)16
2.4本章小結(jié)18
第3章基本方法原理與分析工具20
3.1數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析方法20
3.2機(jī)器學(xué)習(xí)算法27
3.3深度學(xué)習(xí)方法36
3.4常用驗(yàn)證與評(píng)價(jià)方法55
3.5開(kāi)源工具平臺(tái)58
3.6本章小結(jié)61
第4章全球及區(qū)域尺度地質(zhì)數(shù)據(jù)智能判別分析62
4.1玄武巖大地構(gòu)造環(huán)境智能挖掘判別與分析62
4.2基于貝葉斯與多元高斯Copula理論的輝長(zhǎng)巖大地構(gòu)造環(huán)境判別分析73
4.3金礦規(guī)格單元數(shù)據(jù)的智能成礦預(yù)測(cè)分析91
4.4耦合PCA SVM算法的金礦礦床規(guī)模預(yù)測(cè)分析98
4.5本章小結(jié)108
第5章工程尺度野外地質(zhì)數(shù)據(jù)智能識(shí)別與分析109
5.1巖石種類(lèi)智能識(shí)別方法109
5.2地勘地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖像的深度分類(lèi)分析模型與方法118
5.3深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式下的巖石強(qiáng)度的無(wú)損檢測(cè)130
5.4本章小結(jié)138
第6章工程尺度地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)深度挖掘139
6.1鉆孔攝影圖像深度特征的地質(zhì)界線智能識(shí)別方法139
6.2鉆孔攝影圖像的結(jié)構(gòu)面識(shí)別與分析156
6.3硐室內(nèi)基礎(chǔ)地質(zhì)現(xiàn)象圖像多深度模型智能分類(lèi)方法170
6.4基于對(duì)穿聲波波速的巖體完整性多尺度智能評(píng)價(jià)179
6.5本章小結(jié)187
第7章統(tǒng)計(jì)及標(biāo)本尺度地質(zhì)數(shù)據(jù)智能表征與判別188
7.1巖體結(jié)構(gòu)裂隙多維參數(shù)不確定性表征與分析188
7.2巖土體高維參數(shù)智能模擬與不確定性分析194
7.3耦合顏色和紋理特征的礦物圖像識(shí)別209
7.4本章小結(jié)216
第8章多尺度地質(zhì)不確定性與參數(shù)化三維建模217
8.1隨機(jī)扁橢球離散裂隙網(wǎng)絡(luò)模型217
8.2巖體多邊形隨機(jī)離散裂隙網(wǎng)絡(luò)建模方法225
8.3巖體隨機(jī)離散裂隙網(wǎng)絡(luò)模型的圖形檢驗(yàn)算法239
8.4工程尺度地質(zhì)結(jié)構(gòu)三維參數(shù)化建模方法254
8.5復(fù)雜斷層不確定性智能建模與分析方法266
8.6本章小結(jié)285
第9章應(yīng)用技術(shù)研發(fā)與工程實(shí)踐286
9.1地質(zhì)大數(shù)據(jù)智能挖掘與分析平臺(tái)286
9.2水利水電工程地質(zhì)三維實(shí)景野外編錄填圖系統(tǒng)研發(fā)287
9.3“石事求石”306
9.4巖體表面強(qiáng)度無(wú)損檢測(cè)與智能地質(zhì)錘312
9.5巖體裂隙多維參數(shù)聯(lián)合模擬程序317
9.6巖石構(gòu)造背景智能判別程序320
9.7本章小結(jié)321
第10章結(jié)束語(yǔ)322
參考文獻(xiàn)325