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基于自组织映射机器学习方法的酸性矿坑水污染特征聚类分析:以福建龙岩林坑煤矿为例

贾文慧 叶淑君 车巧慧 许万强 郑文明 王帮团

高校地质学报2025，Vol.31Issue(1)：P.24-33,10.
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高校地质学报2025，Vol.31Issue(1)：P.24-33,10.DOI:10.16108/j.issn1006-7493.2024088

基于自组织映射机器学习方法的酸性矿坑水污染特征聚类分析:以福建龙岩林坑煤矿为例

贾文慧 1叶淑君 1车巧慧 2许万强 3郑文明 3王帮团4

作者信息

  • 1. 南京大学地球科学与工程学院,表生地球化学教育部重点实验室,南京210023
  • 2. 中国煤炭地质总局勘查研究总院,北京100039
  • 3. 福建永强岩土股份有限公司,龙岩364000
  • 4. 中国有色金属工业昆明勘察设计研究院有限公司,昆明650051 云南省岩土工程与地质灾害重点实验室,昆明650218
  • 折叠

摘要

关键词

酸性矿坑水/自组织映射网络/污染评估/聚类分析

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

贾文慧,叶淑君,车巧慧,许万强,郑文明,王帮团..基于自组织映射机器学习方法的酸性矿坑水污染特征聚类分析:以福建龙岩林坑煤矿为例[J].高校地质学报,2025,31(1):P.24-33,10.

基金项目

国家重点研发计划(2022YFC370220)资助。 （2022YFC370220）

高校地质学报

OA北大核心

1006-7493

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