|国家科技期刊平台
| 注册
首页|期刊导航|中国地质|人工智能和机器学习在矿产勘查领域的应用现状与展望

人工智能和机器学习在矿产勘查领域的应用现状与展望

余韵 郑远馨 刘浩杰 杨建锋 焦守涛

中国地质2026，Vol.53Issue(3)：P.876-896,21.
✕
中国地质2026，Vol.53Issue(3)：P.876-896,21.DOI:10.12029/gc20250519002

人工智能和机器学习在矿产勘查领域的应用现状与展望

余韵 1郑远馨 2刘浩杰 3杨建锋 1焦守涛4

作者信息

  • 1. 中国地质调查局发展研究中心,北京100037
  • 2. 新疆维吾尔自治区地质环境监测研究院,新疆乌鲁木齐830000
  • 3. 中国地质调查局,北京100037
  • 4. 中国地质调查自然资源综合调查指挥中心,北京100055
  • 折叠

摘要

关键词

人工智能/机器学习/矿产勘查/深度学习/找矿预测/矿产远景填图/矿产勘查工程

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

余韵,郑远馨,刘浩杰,杨建锋,焦守涛..人工智能和机器学习在矿产勘查领域的应用现状与展望[J].中国地质,2026,53(3):P.876-896,21.

基金项目

中国地质调查局项目(DD20240099、DD20243304)资助~~。 （DD20240099、DD20243304）

中国地质

1000-3657

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文