基于支持向量回归机的矿体品位插值-中国学术期刊网络出版总库

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基于支持向量回归机的矿体品位插值

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【英文篇名】	Grade interpolation in orebody based on support vector regression
【下载频次】	★★★★
【作者】	李娟; 李翠平; 李仲学;
【英文作者】	LI Juan; LI Cui-ping; LI Zhong-xue School of Civil and Environmental Engineering; University of Science and Technology Beijing; Beijing 100083; China;
【作者单位】	北京科技大学土木与环境工程学院;
【文献出处】	北京科技大学学报 , Journal of University of Science and Technology Beijing, 编辑部邮箱 2009年 12期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	矿体; 体视化; 品位; 支持向量回归机; 插值;
【英文关键词】	orebody; volume visualization; grade; support vector regression; space interpolation;
【摘要】	使用与自组织神经网聚类相结合的支持向量回归机预测模型对矿体体素品位进行插值,并与多边形法、距离幂次反比法、克里格法进行对比验证.结果表明,该预测模型进行品位插值具备很好的可行性和可靠性.
【英文摘要】	The method of support vector regression(SVR)in combination with self organization feature mapping(SOFM)network was selected for grade interpolation in orebody,and was compared to the Thiessen polygons method,the distance power inverse ratio method and the Kriging method.The result shows that the prediction model of SVR is feasible and reliable for grade estimation.
【基金】	国家自然科学基金资助项目(No.50604003); 教育部博士点基金资助项目(No.20060008005); “十一五”国家科技支撑计划资助项目(No.2006BAK04B04)
【更新日期】	2010-01-04
【分类号】	P612
【正文快照】	近年来,可视化技术尤其是体视化技术的发展为矿业工程的计算机仿真提供了新的思路.体视化的目的是从复杂的体数据中产生图形,进而表现物体内部信息,使人们看到通常看不见的物体内部结构,帮助人们理解和分析问题.空间插值工作是其中至关重要的一个步骤.实现矿床体视化的基本思路

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