基于深度学习的智能矿产资源潜力评价原理与实践

《基于深度学习的智能矿产资源潜力评价原理与实践》紧扣人工智能和深地资源探测国际学术前沿，主要介绍矿产资源潜力智能评价的概念和深度学习算法基本原理，重点介绍基于深度学习开展矿产资源潜力评价的具体实施步骤，包括软件环境配置、数据预处理、样本制作、模型构建及参数调节与优化等。《基于深度学习的智能矿产资源潜力评价原理与实践》可为解决深度学习用于矿产资源潜力评价中面临的训练样本少、模型构建难、可解释性差等难题提供方案。同时，《基于深度学习的智能矿产资源潜力评价原理与实践》可使读者在基于深度学习的矿产资源潜力智能评价方面快速入门，并能根据《基于深度学习的智能矿产资源潜力评价原理与实践》提供的实例，结合自己的数据开展矿产资源潜力智能评价。

第1章 绪论 1 
1.1 矿产资源潜力评价概述 1 
1.2 矿产资源潜力智能评价方法概述 3 
1.2.1 智能认知 4 
1.2.2 智能学习 5 
1.2.3 智能决策 6 
1.3 基于深度学习的地球化学异常识别 7 
1.4 基于深度学习的矿产资源潜力评价 8 
第2章 环境配置与样本制作 10 
2.1 TensorFlow环境配置 10 
2.2 数据准备 13 
2.3 样本制作 15 
2.4 数据增强 15 
2.4.1 基于地质约束的数据增强方法 16 
2.4.2 基于random-drop的数据增强方法 17 
2.4.3 基于像素对匹配的数据增强方法 20 
第3章 卷积神经网络 22 
3.1 卷积神经网络基本原理 22 
3.2 全卷积神经网络基本原理 24 
3.3 参数优化 25 
3.4 基于卷积神经网络的地球化学异常识别 31 
3.4.1 案例介绍 31 
3.4.2 模型框架 32 
3.4.3 模型训练 32 
3.4.4 模型输出 35 
3.5 基于卷积神经网络的矿产资源潜力评价 36 
3.5.1 案例介绍 36 
3.5.2 模型框架 37 
3.5.3 模型输入 37 
3.5.4 模型训练 38 
3.5.5 模型输出 38 
3.6 基于卷积神经网络的地质填图 39 
3.6.1 案例介绍 39 
3.6.2 模型框架 39 
3.6.3 模型输入 41 
3.6.4 模型训练 41 
3.6.5 模型输出 43 
3.7 基于全卷积神经网络的岩性填图 44 
3.7.1 案例介绍 44 
3.7.2 模型框架 44 
3.7.3 模型输入 44 
3.7.4 模型训练 45 
3.7.5 模型输出 45 
第4章 循环神经网络 47 
4.1 基本原理 47 
4.2 基于循环神经网络的矿产资源潜力评价 49 
4.2.1 案例介绍 49 
4.2.2 模型框架 50 
4.2.3 模型输入 50 
4.2.4 模型训练 55 
4.2.5 模型输出 58 
第5章 深度自编码网络 59 
5.1 基本原理 59 
5.2 基于深度自编码网络的地球化学异常识别 60 
5.2.1 案例介绍 60 
5.2.2 模型框架 60 
5.2.3 模型输入 61 
5.2.4 模型训练 62 
5.2.5 模型输出 63 
5.3 基于深度自编码网络的矿产资源潜力评价 65 
5.3.1 案例介绍 65 
5.3.2 模型框架 65 
5.3.3 模型输入 65 
5.3.4 模型训练 66 
5.3.5 模型输出 67 
第6章 生成对抗网络 68 
6.1 基本原理 68 
6.2 基于生成对抗网络的地球化学异常识别 69 
6.2.1 案例介绍 69 
6.2.2 模型框架 69 
6.2.3 模型输入 71 
6.2.4 模型训练 71 
6.2.5 模型输出 73 
第7章 深度信念网络 74 
7.1 基本原理 74 
7.2 基于深度信念网络的地球化学异常识别 75 
7.2.1 案例介绍 75 
7.2.2 模型框架 75 
7.2.3 模型输入 76 
7.2.4 模型训练 76 
7.2.5 模型输出 77 
第8章 深度强化学习 79 
8.1 基本原理 79 
8.2 基于深度强化学习的矿产资源潜力评价 81 
8.2.1 案例介绍 81 
8.2.2 模型框架 81 
8.2.3 模型参数 83 
8.2.4 模型输入 83 
8.2.5 模型训练 83 
8.2.6 模型输出 85 
第9章 图神经网络 86 
9.1 基本原理 86 
9.1.1 拓扑图构建 86 
9.1.2 图卷积网络 87 
9.1.3 图注意力网络 87 
9.2 基于图神经网络的矿产资源潜力评价 88 
9.2.1 案例介绍 88 
9.2.2 模型框架 88 
9.2.3 模型输入 89 
9.2.4 模型训练 90 
9.2.5 模型输出 90 
第10章 深度自注意力网络 93 
10.1 基本原理 93 
10.2 基于深度自注意力网络的矿产资源潜力评价 94 
10.2.1 案例介绍 94 
10.2.2 模型框架 94 
10.2.3 模型输入 95 
10.2.4 模型训练 96 
10.2.5 模型输出 100 
第11章 基于地质约束的深度学习 101 
11.1 地质约束深度学习概述 101 
11.2 地质约束深度学习方法构建 102 
11.3 基于地质约束深度学习的地球化学异常识别 104 
11.3.1 案例介绍 104 
11.3.2 模型框架 104 
11.3.3 模型输入 105 
11.3.4 模型训练 105 
11.3.5 模型输出 108 
11.4 基于地质约束深度学习的矿产资源潜力评价 109 
11.4.1 案例介绍 109 
11.4.2 模型框架 109 
11.4.3 模型输入 109 
11.4.4 模型训练 110 
11.4.5 模型输出 110 
第12章 计算机集群 112 
12.1 计算机集群概述 112 
12.2 基于计算机集群和卷积神经网络的地质填图 112 
12.2.1 案例介绍 112 
12.2.2 集群登录 112 
12.2.3 数据上传和下载 114 
12.2.4 程序运行115 
12.2.5 作业调度 116 
12.2.6 结果输出 117 
第13章 展望 119 
13.1 数据与知识双重驱动的大数据矿产预测 119 
13.2 矿产资源潜力评价知识图谱构建 120 
13.3 深度学习模型构建 121 
13.4 其他 122 
参考文献 123 
附录134 
附录1 基于滑动窗口的样本制作代码 134 
附录2 基于地质约束的数据增强代码 135 
附录3 基于窗口裁剪的数据增强代码 137 
附录4 基于random-drop的数据增强代码 139 
附录5 基于像素对匹配的数据增强代码 141 
附录6 基于卷积神经网络的地球化学异常识别代码 145 
附录7 基于卷积神经网络的矿产资源潜力评价代码 156 
附录8 基于卷积神经网络和勘查地球化学数据的地质填图代码 158 
附录9 基于全卷积神经网络的岩性填图代码 161 
附录10 循环神经网络调参代码 164 
附录11 基于循环神经网络的矿产资源潜力评价代码 167 
附录12 基于深度自编码网络的地球化学异常识别代码 174 
附录13 基于生成对抗网络的地球化学异常识别代码 181 
附录14 基于深度信念网络的地球化学异常识别代码 191 
附录15 基于深度强化学习的矿产资源潜力评价代码 195 
附录16 基于图神经网络的矿产资源潜力评价代码 201 
附录17 基于深度自注意力网络的矿产资源潜力评价代码 210 
附录18 地质约束变分自编码网络代码 212