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文献清单：“机器学习与矿物勘探”方向 | MDPI Minerals

MDPI环境与地球科学 2025-05-14 17:00
文章摘要
本文总结了16篇关于机器学习在矿物勘探中应用的研究文章。背景方面，机器学习技术在矿产勘探领域的应用日益广泛，涵盖了金矿、铜矿、铬铁矿等多种矿产资源的预测和勘探。研究目的主要集中在利用机器学习算法（如随机森林、人工神经网络、支持向量机等）提高矿产勘探的准确性和效率，以及解决传统勘探方法中的地质挑战。结论表明，机器学习在矿产前景图绘制、矿石品位预测、矿床分类等方面表现出色，能够显著提升勘探效果，尤其是在数据有限或地质条件复杂的区域。
文献清单：“机器学习与矿物勘探”方向 | MDPI Minerals
查看文献： Investigating the Capabilities of Various Multispectral Remote Sensors Data to Map Mineral Prospectivity Based on Random Forest Predictive Model: A Case Study for Gold Deposits in Hamissana Area, NE Sudan
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