Sep, 2023
综合三维矿产前景建模的多模态学习框架与联合学习的结构 - 流体关系
A Multimodal Learning Framework for Comprehensive 3D Mineral Prospectivity Modeling with Jointly Learned Structure-Fluid Relationships
Yang Zheng, Hao Deng, Ruisheng Wang, Jingjie Wu
TL;DR本研究提出了一种新颖的多模态融合模型，用于三维矿产前景绘图，通过深度网络结构有效地整合结构和流体信息。利用卷积神经网络和多层感知机，该模型采用典型相关分析对多模态特征进行对齐和融合。在交界金矿床数据集上进行严格评估，证明了该模型在区分含矿实例和预测矿产前景方面的卓越性能，优于其他模型的结果分析。消融研究进一步揭示了联合特征利用和 CCA 整合的好处。本研究不仅推动了矿产前景建模，还强调了数据整合和特征对齐对增强勘探决策的关键作用。