《勘查地球化學數據挖掘與異常識別》是科學出版社2021年出版的一本圖書，作者是左仁廣等。
基本介紹
- 中文名：勘查地球化學數據挖掘與異常識別
- 作者：左仁廣
- 出版社：科學出版社
- ISBN：9787030682550
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書圍繞地球化學空間模式識別與異常提取，瞄準當前勘查地球化學數據處理的研究熱點和前沿，研究勘查地球化學數據處理與異常識別方法和模型、勘查地球化學數據閉合效應、基於分形與多重分形模型的地球化學空間模式特徵及異常識別，以及基於機器學習（包括深度學習）的地球化學空間模式識別與異常提取理論與方法:並開發勘查地球化學數據處理軟體。此外，本書詳細介紹每種方法的研究現狀、基本原理和實現方法，並提供每種方法實現的涌代碼，讀者可利用這些原始碼處理數據。本書中涉及的方法、代碼和工具軟體不僅適用於勘查地球化學數據處理，也適用於其他相關數據處理。本書部分插圖配有彩圖二維碼，見封底
圖書目錄
第1章 地球化學異常識別 1
1.1 地球化學異常識別方法概述 3
1.1.1 相關背景 3
1.1.2 基於頻率分布的方法 4
1.1.3 基於頻率-空間分布的方法 4
1.1.4 基於機器學習的方法 5
1.2 成分數據 6
1.3 元素組合 7
1.4 柵格單元大小 8
1.5 研究區及數據 9
第2章 Gap統計與聚類分析 11
2.1 概述 13
2.2 局域Gap統計量 15
2.2.1 基本原理 15
2.2.2 套用實例 20
2.3 基於礦化因子的聚類分析 25
2.3.1 基本原理 26
2.3.2 套用實例 29
附錄 主要算法代碼 34
第3章 成分數據 39
3.1 基本概念 41
3.2 分析方法 44
3.2.1 加法對數比變換 44
3.2.2 中心對數比變換 44
3.2.3 等距對數比變換 45
3.3 地球化學成分數據分析 45
3.3.1 單變數分析 45
3.3.2 雙變數分析 50
3.3.3 多變數分析 52
附錄 穩健主成分分析代碼 56
第4章 分形與多重分形 57
4.1 概述 59
4.2 經典模型 60
4.2.1 C-A分形模型 60
4.2.2 S-A分形模型 61
4.2.3 局部奇異性分析 63
4.3 基於地質統計學模擬數據的局部奇異性分析方法 65
4.3.1 基本原理 65
4.3.2 套用實例 69
4.4 相關軟體 83
4.4.1 GeoFrac2D 83
4.4.2 ArcFractal 85
附錄 主要算法代碼 87
第5章 機器學習 89
5.1 概述 91
5.2 機器學習的基本原理 93
5.3 局部RX算法 95
5.3.1 基本原理 95
5.3.2 套用實例 99
5.4 測度學習 101
5.4.1 基本原理 102
5.4.2 套用實例 109
5.5 深度自編碼網路 112
5.5.1 基本原理 112
5.5.2 套用實例 117
5.6 地質大數據 121
5.6.1 基本原理 121
5.6.2 套用實例 126
附錄 主要算法代碼 128
參考文獻 137
