目錄
第1章　緒論　1　
1.1　礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)概述　1　
1.2　礦產(chǎn)資源潛力智能評(píng)價(jià)方法概述　3　
1.2.1　智能認(rèn)知　4　
1.2.2　智能學(xué)習(xí)　5　
1.2.3　智能決策　6　
1.3　基于深度學(xué)習(xí)的地球化學(xué)異常識(shí)別　7　
1.4　基于深度學(xué)習(xí)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)　8　
第2章　環(huán)境配置與樣本制作　10　
2.1　TensorFlow環(huán)境配置　10　
2.2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　13　
2.3　樣本制作　15　
2.4　數(shù)據(jù)增強(qiáng)　15　
2.4.1　基于地質(zhì)約束的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法　16　
2.4.2　基于random-drop的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法　17　
2.4.3　基于像素對(duì)匹配的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法　20　
第3章　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　22　
3.1　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理　22　
3.2　全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理　24　
3.3　參數(shù)優(yōu)化　25　
3.4　基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地球化學(xué)異常識(shí)別　31　
3.4.1　案例介紹　31　
3.4.2　模型框架　32　
3.4.3　模型訓(xùn)練　32　
3.4.4　模型輸出　35　
3.5　基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)　36　
3.5.1　案例介紹　36　
3.5.2　模型框架　37　
3.5.3　模型輸入　37　
3.5.4　模型訓(xùn)練　38　
3.5.5　模型輸出　38　
3.6　基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地質(zhì)填圖　39　
3.6.1　案例介紹　39　
3.6.2　模型框架　39　
3.6.3　模型輸入　41　
3.6.4　模型訓(xùn)練　41　
3.6.5　模型輸出　43　
3.7　基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖性填圖　44　
3.7.1　案例介紹　44　
3.7.2　模型框架　44　
3.7.3　模型輸入　44　
3.7.4　模型訓(xùn)練　45　
3.7.5　模型輸出　45　
第4章　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　47　
4.1　基本原理　47　
4.2　基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)　49　
4.2.1　案例介紹　49　
4.2.2　模型框架　50　
4.2.3　模型輸入　50　
4.2.4　模型訓(xùn)練　55　
4.2.5　模型輸出　58　
第5章　深度自編碼網(wǎng)絡(luò)　59　
5.1　基本原理　59　
5.2　基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的地球化學(xué)異常識(shí)別　60　
5.2.1　案例介紹　60　
5.2.2　模型框架　60　
5.2.3　模型輸入　61　
5.2.4　模型訓(xùn)練　62　
5.2.5　模型輸出　63　
5.3　基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)　65　
5.3.1　案例介紹　65　
5.3.2　模型框架　65　
5.3.3　模型輸入　65　
5.3.4　模型訓(xùn)練　66　
5.3.5　模型輸出　67　
第6章　生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)　68　
6.1　基本原理　68　
6.2　基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的地球化學(xué)異常識(shí)別　69　
6.2.1　案例介紹　69　
6.2.2　模型框架　69　
6.2.3　模型輸入　71　
6.2.4　模型訓(xùn)練　71　
6.2.5　模型輸出　73　
第7章　深度信念網(wǎng)絡(luò)　74　
7.1　基本原理　74　
7.2　基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的地球化學(xué)異常識(shí)別　75　
7.2.1　案例介紹　75　
7.2.2　模型框架　75　
7.2.3　模型輸入　76　
7.2.4　模型訓(xùn)練　76　
7.2.5　模型輸出　77　
第8章　深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)　79　
8.1　基本原理　79　
8.2　基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)　81　
8.2.1　案例介紹　81　
8.2.2　模型框架　81　
8.2.3　模型參數(shù)　83　
8.2.4　模型輸入　83　
8.2.5　模型訓(xùn)練　83　
8.2.6　模型輸出　85　
第9章　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　86　
9.1　基本原理　86　
9.1.1　拓?fù)鋱D構(gòu)建　86　
9.1.2　圖卷積網(wǎng)絡(luò)　87　
9.1.3　圖注意力網(wǎng)絡(luò)　87　
9.2　基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)　88　
9.2.1　案例介紹　88　
9.2.2　模型框架　88　
9.2.3　模型輸入　89　
9.2.4　模型訓(xùn)練　90　
9.2.5　模型輸出　90　
第10章　深度自注意力網(wǎng)絡(luò)　93　
10.1　基本原理　93　
10.2　基于深度自注意力網(wǎng)絡(luò)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)　94　
10.2.1　案例介紹　94　
10.2.2　模型框架　94　
10.2.3　模型輸入　95　
10.2.4　模型訓(xùn)練　96　
10.2.5　模型輸出　100　
第11章　基于地質(zhì)約束的深度學(xué)習(xí)　101　
11.1　地質(zhì)約束深度學(xué)習(xí)概述　101　
11.2　地質(zhì)約束深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建　102　
11.3　基于地質(zhì)約束深度學(xué)習(xí)的地球化學(xué)異常識(shí)別　104　
11.3.1　案例介紹　104　
11.3.2　模型框架　104　
11.3.3　模型輸入　105　
11.3.4　模型訓(xùn)練　105　
11.3.5　模型輸出　108　
11.4　基于地質(zhì)約束深度學(xué)習(xí)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)　109　
11.4.1　案例介紹　109　
11.4.2　模型框架　109　
11.4.3　模型輸入　109　
11.4.4　模型訓(xùn)練　110　
11.4.5　模型輸出　110　
第12章　計(jì)算機(jī)集群　112　
12.1　計(jì)算機(jī)集群概述　112　
12.2　基于計(jì)算機(jī)集群和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地質(zhì)填圖　112　
12.2.1　案例介紹　112　
12.2.2　集群登錄　112　
12.2.3　數(shù)據(jù)上傳和下載　114　
12.2.4　程序運(yùn)行115　
12.2.5　作業(yè)調(diào)度　116　
12.2.6　結(jié)果輸出　117　
第13章　展望　119　
13.1　數(shù)據(jù)與知識(shí)雙重驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)礦產(chǎn)預(yù)測(cè)　119　
13.2　礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)知識(shí)圖譜構(gòu)建　120　
13.3　深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建　121　
13.4　其他　122　
參考文獻(xiàn)　123　
附錄134　
附錄1　基于滑動(dòng)窗口的樣本制作代碼　134　
附錄2　基于地質(zhì)約束的數(shù)據(jù)增強(qiáng)代碼　135　
附錄3　基于窗口裁剪的數(shù)據(jù)增強(qiáng)代碼　137　
附錄4　基于random-drop的數(shù)據(jù)增強(qiáng)代碼　139　
附錄5　基于像素對(duì)匹配的數(shù)據(jù)增強(qiáng)代碼　141　
附錄6　基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地球化學(xué)異常識(shí)別代碼　145　
附錄7　基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)代碼　156　
附錄8　基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和勘查地球化學(xué)數(shù)據(jù)的地質(zhì)填圖代碼　158　
附錄9　基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖性填圖代碼　161　
附錄10　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參代碼　164　
附錄11　基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)代碼　167　
附錄12　基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的地球化學(xué)異常識(shí)別代碼　174　
附錄13　基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的地球化學(xué)異常識(shí)別代碼　181　
附錄14　基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的地球化學(xué)異常識(shí)別代碼　191　
附錄15　基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)代碼　195　
附錄16　基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)代碼　201　
附錄17　基于深度自注意力網(wǎng)絡(luò)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)代碼　210　
附錄18　地質(zhì)約束變分自編碼網(wǎng)絡(luò)代碼　212