矿床大数据及智能矿床模型研究背景与进展

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摘要：大数据是“未来的新石油”，Nature和Science相继出版专刊来探讨大数据带来的挑战和机遇。大数据的特征是数据规模大，并经常呈异构多模态、复杂关联、动态涌现等特点，需要高效计算模型和方法。大数据一智能矿床研究刚刚起步，需对多维、异构、隐性大数据的高效存储、管理、集成、融合与深度挖掘，需人工智能方法——机器学习、深度学习、可视分析的应用。贝叶斯网络是成因建模的一个革命性工具，可以用来揭示矿床的成因机制及它们背后的规律。来自地质调查、监测数据获得的与“矿”有关的大数据，通过迭代计算，可以不断完善所建立的矿床模型，并且通过云计算技术，使得世界各地的矿床研究团队共同参与，引发矿床模型研究方式的变革。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/84215X/201702/671979619.html

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关键词：大数据 Science Nature 贝叶斯网络 cqvip 大数据 智能矿床模型 机器学习 深度学习 贝叶斯网络