面向地球化学异常识别的深度学习算法对比研究

李沐思, 陈丽蓉, 谢飞, 谷兰丁, 吴晓栋, 马芬, 尹兆峰

Comparison of deep learning algorithms for geochemical anomaly identification

LI Mu-Si, CHEN Li-Rong, XIE Fei, GU Lan-Ding, WU Xiao-Dong, MA Fen, YIN Zhao-Feng

表6 三种模型对比总结

Table 6 Summary of the comparison of the three models

提取特征 模型 覆盖矿点数/ 总矿点数 优点 缺点 适用范围 元素组合结构特征 AE 7/11 能有效圈定靶区且对空间噪声不敏感 圈定靶区的准确率相对较低 矿产分布稀疏的地区 元素空间分布特征 MCAE 8/11 能相对精确地圈定靶区 需限制输入数据为规则网格数据,且对空间噪声较敏感 矿产分布稀疏且具有规则网格数据采样条件的地区 元素组合结构与空间分布混合特征 FCAE 9/11 能精确地圈定靶区,同时有效预测沿断层分布的铜矿点,且对空间噪声不敏感 需限制输入数据为规则网格数据 矿产分布稀疏且具有规则网格数据采样条件的地区