[发明专利]基于多尺度样本不均的矿产预测方法及系统

摘要

本发明公开一种基于多尺度样本不均的矿产预测方法及系统，该方法包括：将收集的地质数据转换成图像数据，得到不同尺度的地球化学图；将地球化学图按照一定像素比例划分网格，并根据专家知识形成训练样本；进行样本数据增强；建立自编码器与生成对抗网络联合模型，使用小尺度地球化学图找到化探异常区域；构建加入注意力机制的卷积神经网络模型，对大尺度数据的异常区域进行矿产分类。本发明的联合模型可以学习多元地球化学数据之间的内在联系和特征，在小尺度数据上进行化探异常提取，可以有效避免地球化学数据中噪声的影响。在大尺度数据上利用注意力机制使得模型更加关注图像中重点信息，可有效提升图像分类准确性。