人工智能辅助地球化学数据异常识别的模型构建与验证

摘要

地球化学数据异常识别在矿产勘查、地质调查等领域具有至关重要的意义，传统识别方法在处理复杂数据时面临诸多挑战，难以满足实际需求。本文旨在构建高效准确的人工智能模型，以提升地球化学数据异常识别的能力。研究采用了深度学习模型，通过对特定区域水系沉积物等地球化学数据的采集与预处理，进行特征选择、提取与转换，完成模型构建。随后，利用训练集对模型进行训练，并通过验证集与测试集对模型展开验证。结果表明，所构建的人工智能模型在地球化学数据异常识别方面展现出较高的准确性与效率，为矿产勘查等实际工作提供了有力的技术支持。