云端书斋 -复杂地质数据深度挖掘与智能分析
本书资料更新时间:2025-01-19 17:17:35

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复杂地质数据深度挖掘与智能分析书籍详细信息

  • ISBN:9787030715234
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2022-04
  • 页数:暂无页数
  • 价格:150.48
  • 纸张:胶版纸
  • 装帧:平装-胶订
  • 开本:16开
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
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  • 更新时间:2025-01-19 17:17:35

寄语:

复杂地质数据深度挖掘与智能分析


内容简介:

随着数字化时代的发展和智能化时代的到来,地质领域中各类勘探、测绘、遥感、试验以及分析成果等数据呈现出不断激增的趋势。如何更充分地获取数据的有效*征,并实现对复杂、海量地质数据的解译是目前地质研究中不可回避的问题。本书从这*角度出发,系统阐述了当前地质数据分析中面临的关键科学技术难题,给出了数据挖掘模式下复杂地质大数据分析的解决方案。考虑地质数据的时空*性,将地质数据划分为全球尺度、区域尺度、工程尺度、统计尺度及标本尺度,从理论层面及实际应用角度提出算法模型的构建方法和具体的实现流程。此外,还将上述研究基础与三维建模进行融合,从不确定性角度对现有的地质可视化理论进行了补充。*后,结合计算机软件开发等技术,研发了地质大数据智能挖掘与分析平台。


书籍目录:

目录

前言

第1章绪论1

1.1概述1

1.2*内外研究现状与发展趋势2

1.3基本概念6

1.4本书主要内容8

第2章关键科学技术问题分析11

2.1复杂多源多尺度地质数据对象与数据结构分析11

2.2复杂地质数据深度挖掘难点分析14

2.3智能分析方案与总体结构16

2.4本章小结18

第3章基本方法原理与分析工具20

3.1数学统计分析方法20

3.2机器学习算法27

3.3深度学习方法36

3.4常用验证与评*方法55

3.5开源工具平台58

3.6本章小结61

第4章全球及区域尺度地质数据智能判别分析62

4.1玄武岩大地构造环境智能挖掘判别与分析62

4.2基于贝叶斯与多元高斯Copula理论的辉长岩大地构造环境判别分析73

4.3金矿规格单元数据的智能成矿预测分析91

4.4耦合PCA SVM算法的金矿矿床规模预测分析98

4.5本章小结108

第5章工程尺度野外地质数据智能识别与分析109

5.1岩石种类智能识别方法109

5.2地勘地质结构图像的深度分类分析模型与方法118

5.3深度*经网络模式下的岩石强度的无损检测130

5.4本章小结138

第6章工程尺度地质勘探数据深度挖掘139

6.1钻孔摄影图像深度*征的地质界线智能识别方法139

6.2钻孔摄影图像的结构面识别与分析156

6.3硐室内基础地质现象图像多深度模型智能分类方法170

6.4基于对穿声波波速的岩体完整性多尺度智能评*179

6.5本章小结187

第7章统计及标本尺度地质数据智能表征与判别188

7.1岩体结构裂隙多维参数不确定性表征与分析188

7.2岩土体高维参数智能模拟与不确定性分析194

7.3耦合颜色和纹理*征的矿物图像识别209

7.4本章小结216

第8章多尺度地质不确定性与参数化三维建模217

8.1随机扁椭球离散裂隙网络模型217

8.2岩体多边形随机离散裂隙网络建模方法225

8.3岩体随机离散裂隙网络模型的图形检验算法239

8.4工程尺度地质结构三维参数化建模方法254

8.5复杂断层不确定性智能建模与分析方法266

8.6本章小结285

第9章应用技术研发与工程实践286

9.1地质大数据智能挖掘与分析平台286

9.2水利水电工程地质三维实景野外编录填图系统研发287

9.3“石事求石”306

9.4岩体表面强度无损检测与智能地质锤312

9.5岩体裂隙多维参数联合模拟程序317

9.6岩石构造背景智能判别程序320

9.7本章小结321

第10章结束语322

参考文献325


作者介绍:

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出版社信息:

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  • 人物塑造:4分

  • 主题深度:8分

  • 文字风格:8分

  • 语言运用:5分

  • 文笔流畅:5分

  • 思想传递:4分

  • 知识深度:6分

  • 知识广度:8分

  • 实用性:9分

  • 章节划分:9分

  • 结构布局:9分

  • 新颖与独特:6分

  • 情感共鸣:4分

  • 引人入胜:5分

  • 现实相关:6分

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下载评价

  • 网友 苍***如: ( 2025-01-04 21:28:48 )

    什么格式都有的呀。

  • 网友 温***欣: ( 2024-12-21 10:27:19 )

    可以可以可以

  • 网友 焦***山: ( 2025-01-05 05:07:06 )

    不错。。。。。

  • 网友 马***偲: ( 2024-12-28 04:46:20 )

    好 很好 非常好 无比的好 史上最好的

  • 网友 孙***夏: ( 2025-01-17 13:57:04 )

    中评,比上不足比下有余

  • 网友 曾***玉: ( 2024-12-27 22:52:00 )

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  • 网友 郗***兰: ( 2025-01-19 13:58:44 )

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  • 网友 隗***杉: ( 2024-12-31 02:58:09 )

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