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机器学习在黔北地区含铝岩系伴生锂富集程度预测中的应用
贵州轻工职业技术学院;
贵州大学资源与环境工程学院
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石珂珂
陈沛文
刘祝君
开通知网号
黔北地区含铝岩系普遍伴生锂元素的富集,由于锂原子质量过低,野外探矿设备很难快速检测到其含量,为加快野外工作效率,本研究系统收集并整理已发表的相关数据,采用随机森林算法训练并建立能够快速预测未知样品锂含量的方法。结果表明,含量最高的主微量元素为氧化铝(...
机 构:
贵州轻工职业技术学院;
贵州大学资源与环境工程学院;
领 域:
地质学;
矿业工程;
自动化技术;
关键词:
机器学习;
随机森林;
黔北地区;
伴生锂;
含铝岩系;
预测;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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