支持向量回归机在矿体品位插值中的应用

"基于支持向量回归机的矿体品位插值 (2009年)"，这篇论文探讨了利用支持向量回归机（Support Vector Regression, SVR）结合自组织神经网络聚类（Self-Organizing Feature Mapping, SOFM）进行矿体品位插值的方法。论文发表在2009年的《北京科技大学学报》第31卷第12期，作者为李娟、李翠平和李仲学。研究中，SVR模型被用来预测矿体品位，并与传统的多边形法、距离幂次反比法和克里格法进行了对比验证，证明了SVR模型在品位插值方面的有效性和稳定性。 支持向量回归机（SVR）是一种监督学习算法，源于支持向量机（Support Vector Machine, SVM），在处理回归问题时具有较高的预测精度和泛化能力。SVM最初被设计用于分类问题，但通过引入ε-松弛项，可以将其扩展到连续变量的回归问题，即成为SVR。在矿体品位插值中，SVR可以构建一个非线性模型，捕捉数据中的复杂关系，从而更准确地估计品位分布。 自组织神经网络聚类（SOFM）是神经网络的一种，主要用于数据的无监督学习和聚类。在本研究中，SOFM可能被用来对矿体数据进行预处理，将品位数据进行聚类，以便更好地理解数据结构并提升SVR的预测性能。 论文对比了四种不同的插值方法： 1. 多边形法：这是一种简单的插值方法，常用于地质体边界确定，通过连接相邻采样点来创建一个多边形区域，并假定区域内品位均匀。 2. 距离幂次反比法：根据采样点与目标点之间的距离关系，采用距离的幂次反比来确定目标点的品位，适用于数据点稀疏或不规则分布的情况。 3. 克里格法（Kriging）：一种统计插值方法，利用空间相关性来估计未知点的品位，能够提供误差估计并考虑数据的变异性，是地质领域广泛应用的插值技术。 对比结果显示，基于SVR和SOFM的模型在矿体品位插值中表现出更好的可行性和可靠性，这可能归因于SVR对非线性关系的良好拟合能力和SOFM在数据聚类上的贡献。这种方法对于理解矿体内部品位变化、优化资源评估和开采规划具有重要意义。 体视化技术在矿业工程中的应用是近年来的一个热点，它能够将三维体数据转化为可视化的图像，揭示矿体的内部结构和品位分布，从而帮助工程师和科学家更直观地分析地质特征，做出更科学的决策。空间插值作为体视化的核心部分，对于精确地模拟矿体品位变化至关重要，而SVR和SOFM的结合为这一过程提供了强大工具。