[发明专利]一种基于XGBoost的矿床类型鉴别方法及系统在审
| 申请号： | 202210832809.5 | 申请日： | 2022-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN115148299A | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 邱昆峰;邓军;周统;周飞;王瑀;于皓丞 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（北京） |
| 主分类号： | G16C20/20 | 分类号： | G16C20/20;G16C20/70;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 朱芳 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于XGBoost的矿床类型鉴别方法及系统，收集磷灰石微量元素数据，并构建训练集和测试集；基于XGBoost算法构建机器学习模型，使用所述训练集对机器学习模型进行训练，并使用所述测试集对训练的模型进行评估；将待鉴别的磷灰石微量元素数据输入至得到的机器学习模型，得到矿床成因类型预测结果。相比于传统方法，机器学习模型具有更高的准确率和可信度；可通过磷灰石微量元素鉴别矿床成因类型，和预测未知岩体的成矿潜力；该方法适用性更广，更加便捷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 xgboost 矿床 类型 鉴别方法 系统 | ||
【主权项】：
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