[發明專利]成礦案例推理模型與方法

無效

• 申請號: 201010169740.X
• 申請日: 2010-05-12
• 公開（公告）號: CN102243628A
• 公開（公告）日: 2011-11-16
• 發明（設計）人: 何彬彬;陳建華;陳翠華
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G01V9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種新的智能區域成礦預測方法，屬于資源信息技術領域。

背景技術

如何充分利用現有的海量地質空間數據，進行信息提取和信息綜合，突破傳統的礦產預測思路，建立快速、高效、智能化的礦產預測方法，從而降低礦產勘查成本，進一步提高礦產預測的效率和精度，顯得極具科學意義和應用價值。目前，全國范圍內的地質、地球物理、地球化學和遙感找礦數據的日益豐富，為礦產預測提供了海量的基礎數據。同時，同一類型礦床在成礦地質條件和空間分布規律具有很強的相似性，已探明的典型礦床的成礦地質條件和空間分布特征可以組成成礦預測的歷史案例庫。而傳統的礦產預測方法并不能挖掘這些深層次的信息，缺乏智能化推理功能。案例推理具有知識獲取簡單、求解效率較高、進行知識積累等優點。如何將多源地質空間數據與案例推理有機集成，進行智能成礦預測，目前還未見相關成果報道。該方法以案例推理模型為基礎，顧及地質空間數據的空間特征、提出一種新的智能成礦預測方法——成礦案例推理模型與方法，旨在提高區域礦產資源潛力預測與評價的效率和精度。

發明內容

本發明目的在于針對現有區域成礦預測方法未能高效利用已有多源海量地質空間數據和缺乏智能化推理功能的問題，提出一種充分利用海量多源地質空間數據的快速、高效和智能化的區域成礦預測新方法，包括：成礦案例表達、成礦案例庫構建和成礦案例檢索(圖1)。以下是本發明的具體內容：

1、成礦案例表達

在成礦案例表達模型的構建中，以一定大小格網單元為成礦案例表達對象。首先，提取包含已有礦點的矢量格網單元中與控礦有關的典型特征屬性，同時對對應矢量格網單元含礦名稱及相關結果值進行厘定。然后，對矢量格網單元提取的典型特征屬性按案例表達規則進行描述，同時對上述格網單元厘定的含礦名稱及相關結果按案例表達規則的結果形式進行描述。而對空間特征的提取，則對每一矢量格網單元提取與控礦相關的方位關系、度量關系，及拓撲關系，并將空間關系轉換為屬性模式，如此一個成礦案例可由一般屬性項和空間關系屬性項等組成，其基本表達形式如下：

C＝(A_a1，A_a2，...，A_ak，A_s1，A_s1，...，A_sm，Result)

其中A_ai表示一般特征屬性項，A_sj表示空間關系特征屬性項，Result為該案例對應的結果。另外，新案例的推理求解可首先按一定的規則(如空間編碼)對歷史案例按空間關系提取，得到候選歷史案例集；如果存在時間關系特征，先進行時間范圍圈定，再按空間關系進行提取。其次再依據屬性進行案例相似性測度，并最終在候選歷史案例集中提取新案例的解。

2、成礦案例庫構建

典型成礦案例構建后，將其以數據庫表的形式存入空間數據庫，或者以文件的方式存入文件系統中。同時，為了提升后續的成礦案例相似性檢索性能，對存入空間數據庫或文件系統中的案例構建索引，完成典型成礦案例庫的構建。

3、成礦案例檢索

成礦案例由于其時空特性，與經典案例推理模型有所不同。在成礦案例檢索模型構建時，首先，將所有矢量格網單元按成礦案例表達模型構建為待求解案例，即每一案例有典型屬性特征描述和空間特征描述，而結果描述(案例決策屬性)置空；第二，設置相似性測度閥值，對每一待求解案例進行相似性檢索，獲得相似成礦案例后，將相似案例結果根據閥值及給定策略賦值給待求解案例。如果獲取的相似成礦案例不能滿足要求，依據領域知識等對其進行修訂，并將其結果賦值給待求解案例，完成所有矢量格網單元待求解案例的檢索、推理；第三，將典型得解成礦案例或修訂成礦案例存入案例庫中，以便擴充、更新案例庫(圖2)。

成礦案例庫構建后，成礦待求解案例將通過成礦案例檢索模型獲得相似性測度值。新案例與歷史案例之間的相似性測度算法如下：

S％＝(100*(1-sqrt(distance/sum(weights))))*(searchedWeightsSum/totalWeightsSum)

distance＝weight₁*dist₁²+weight₂*dist₂²+...+weight_n*dist_n²