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基于机器学习的闪锌矿微量元素判别铅锌矿床类型
昆明理工大学国土资源工程学院
|
陈忠元
任涛
开通知网号
为了解闪锌矿微量元素特征对不同成因矿床类型是否能够进行有效判别,本研究系统收集了全球典型的沉积喷流型、密西西比河谷型、火山块状硫化物、矽卡岩型和浅成低温热液型铅锌矿床中3117条闪锌矿的12种微量元素含量数据(Mn、Fe、Co、Cu、Ga、Ge、Ag...
领 域:
地质学;
矿业工程;
关键词:
闪锌矿;
微量元素;
机器学习;
TPE优化算法;
SHAP算法;
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中国矿物岩石地球化学学会第19届学术年会论文摘要集
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