基于卡爾曼濾波與支持向量機(jī)的地球化學(xué)異常提取.pdf

1、勘查地球化學(xué)找礦是礦產(chǎn)資源勘查的一種重要手段，勘查地球化學(xué)數(shù)據(jù)處理方法是決定異常圈定正確與否的關(guān)鍵之一。以往的勘查地球化學(xué)數(shù)據(jù)處理方法通常是基于正態(tài)總體的統(tǒng)計(jì)方法，這類(lèi)方法得到了廣泛應(yīng)用并取得了大量成果，但是常規(guī)的數(shù)據(jù)處理方法有其不可回避的缺陷，對(duì)于不滿(mǎn)足線性特征的數(shù)據(jù)，必然會(huì)導(dǎo)致信息的壓制和人為的信息丟失。
　　成礦是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，原生環(huán)境和次生演化的復(fù)雜性使得地球化學(xué)的分散模式呈現(xiàn)出錯(cuò)綜復(fù)雜的特性，地球化學(xué)單元素的空間分布規(guī)

2、律對(duì)于礦床的定位必然片面、局限。故而，元素的組合特征和綜合特征成為了礦產(chǎn)預(yù)測(cè)的重要指標(biāo)，提取組合異常和綜合異常的新技術(shù)、新方法就顯得尤為重要，以往確定元素組合或元素綜合的方法多以在深入研究成礦機(jī)理的基礎(chǔ)上采用因子分析、主成分分析等常規(guī)統(tǒng)計(jì)方法。近年來(lái)，地球化學(xué)數(shù)據(jù)的非線性特征越來(lái)越被業(yè)界重視，隨之而來(lái)的是混沌、分形和智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非線性方法的廣泛應(yīng)用。注重地質(zhì)成礦規(guī)律的作用，準(zhǔn)確的確定綜合異常能夠正確識(shí)別出與成礦有關(guān)的礦化信息，因此，本

3、文力爭(zhēng)為地球化學(xué)勘查提供新的、有效的數(shù)據(jù)分析方法。
　　數(shù)據(jù)融合方法是近年來(lái)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，其在信號(hào)和圖像處理方法的應(yīng)用中取得了很大的成功，信息融合是對(duì)來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行多級(jí)別、多方面、多層次的處理，從而產(chǎn)生新的有意義的信息，而這種新信息是任何單一傳感器所無(wú)法獲得的。Kalman濾波是一種線性、無(wú)偏、以誤差方差最小為準(zhǔn)則的最優(yōu)估計(jì)算法，采用基于Kalman濾波的數(shù)據(jù)融合方法處理地球化學(xué)數(shù)據(jù)并提取綜合信息具備理論基

4、礎(chǔ)、是可行性的。
　　支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，支持向量機(jī)以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化為準(zhǔn)則，可以有效的解決機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)學(xué)習(xí)問(wèn)題，具有泛化性，理論上一定存在全局最優(yōu)解，不會(huì)陷入局部最優(yōu);同時(shí)采取核函數(shù)方法，在降低維數(shù)向高維空間映射時(shí)不增加運(yùn)算的復(fù)雜度，本文基于支持向量機(jī)理論，通過(guò)分類(lèi)的思想分解背景與異常。
　　總之，本文基于Kalman濾波的數(shù)據(jù)融合和支持向量機(jī)的優(yōu)勢(shì)，將二者結(jié)合分析，利用Kalman濾波的數(shù)據(jù)融合技術(shù)提取地球化學(xué)