基于NMF的礦產(chǎn)預測技術的研究與實現(xiàn).pdf

1、學校代碼：幽分類號：堡盟研究生學號：!Q呈QQ星QQ晝窒星!壘墨密級：玉東牡埽冠大莩碩士學位論文基于NMF的礦產(chǎn)預測技術的研究7實現(xiàn)TheResearchandImplementationofNMFBasedTechnologyonMineralResourcesPrediction作者：劉培興指導教師：學科專業(yè)：研究方向：學位類型：王文永教授葉水盛教授計算機軟件與理論計算機圖形學學歷碩士東北師范大學學位評定委員會2011年5月摘要礦產(chǎn)

2、預測，即礦產(chǎn)資源潛力評價，是地質(zhì)學、數(shù)學、信息技術及計算機技術等領域相結合的產(chǎn)物。它是在研究和認識礦產(chǎn)成礦規(guī)律的基礎上，應用地地質(zhì)理論和可能涉及到的地質(zhì)的、物探的、化探的、遙感的、數(shù)學地質(zhì)等技術方法，指出現(xiàn)在還未發(fā)現(xiàn)但應該存在或可能存在的礦產(chǎn)資源及礦床，并對其質(zhì)與量作出評價與預測。隨著礦產(chǎn)預測難度的不斷增加以及現(xiàn)代技術的不斷發(fā)展，GIS技術在現(xiàn)今的礦產(chǎn)預測領域充當了越來越重要的角色。合理的使用GIS技術并利用數(shù)據(jù)可視化的方法可以大大提高

3、我們的工作效率以及礦產(chǎn)預測的準確性。非負矩陣分解理論(NonNegativeMatrixFactorization，NMF)是國際上新近提出的一種矩陣分解方法，該方法將非負性的限制條件增加到了原有的矩陣運算基礎之上，以此來達到矩陣數(shù)據(jù)分解之后具有非負性的目的，并且其求解方法具有收斂速度快、稀疏、降維等特性。非負性的條件限制符合許多實際問題的要求，正適合應用到礦產(chǎn)預測這種某些類型數(shù)據(jù)具有非負特性并且數(shù)據(jù)量很大的領域之中。本文主要是做了一下

4、幾項工作：首先，對礦產(chǎn)預測的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進行了分析與解讀，并對礦產(chǎn)預測的理論相關方法進行了一定的闡述。然后，詳細的闡述了非負矩陣分解理論的起源與特點，并對其進行了深入地分析與研究，在傳統(tǒng)算法的基礎上，介紹了幾種改進后的算法，并選取了適合的改進算法應用到礦產(chǎn)預測領域。最后，以Vc為編程工具，結合地理信息系統(tǒng)MapGisSDK二次開發(fā)庫完成了基于NMF的礦產(chǎn)預測系統(tǒng)的設計與開發(fā)。并使用該系統(tǒng)對內(nèi)蒙古東部地區(qū)1：20萬銀礦產(chǎn)資源進行了定量預