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基于机器学习的闪锌矿微量元素特征在铅锌矿床类型识别中的应用

董赛娜 王达 马国桃 魏守才 代克刚 张晓暄 徐大兴

成都理工大学学报(自然科学版)2024,Vol.51Issue(4):P.614-629,16.
成都理工大学学报(自然科学版)2024,Vol.51Issue(4):P.614-629,16.DOI:10.3969/j.issn.1671-9727.2024.04.06

基于机器学习的闪锌矿微量元素特征在铅锌矿床类型识别中的应用

董赛娜 1王达 1马国桃 2魏守才 3代克刚 4张晓暄 1徐大兴1

作者信息

  • 1. 中国地质大学地球科学与资源学院,北京100083
  • 2. 中国地质调查局成都地质调查中心矿产资源室,成都610081
  • 3. 西藏自治区地质矿产勘查开发局第二地质大队,拉萨850000
  • 4. 西藏自治区地质矿产勘查开发局第五地质大队,拉萨850000
  • 折叠

摘要

关键词

闪锌矿/微量元素/机器学习/大数据分析/铅锌矿床

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

董赛娜,王达,马国桃,魏守才,代克刚,张晓暄,徐大兴..基于机器学习的闪锌矿微量元素特征在铅锌矿床类型识别中的应用[J].成都理工大学学报(自然科学版),2024,51(4):P.614-629,16.

基金项目

北京市科学技术协会2023—2025青年人才托举工程(BYESS2023411) (BYESS2023411)

地质工程与矿产资源国家重点实验室开放研究课题(GPMR202308) (GPMR202308)

中国地质大学(北京)新教师基本科研能力提升项目(2-9-2020-010)。 (北京)

成都理工大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSTPCD

1671-9727

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