| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 选题研究的理论意义与应用价值 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状及存在问题 | 第13-15页 |
| 1.3.1 国外非线性定量矿产资源预测模型研究现状与趋势 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内非线性定量矿产资源预测模型研究现状 | 第14页 |
| 1.3.3 存在问题 | 第14-15页 |
| 1.4 研究目标、研究内容和拟解决的关键问题 | 第15-16页 |
| 1.5 拟采取的研究方法、技术路线及可行性分析 | 第16-18页 |
| 1.5.1 研究方法及技术路线 | 第16页 |
| 1.5.2 可行性分析 | 第16-18页 |
| 第2章 矿产资源定量预测理论与方法综述 | 第18-32页 |
| 2.1 矿产资源量的分类 | 第18页 |
| 2.2 矿产资源预测的主要技术方法 | 第18-19页 |
| 2.3 矿产资源预测模型从线性到非线性的过渡 | 第19-22页 |
| 2.4 矿产资源预测中的数学模型 | 第22-32页 |
| 2.4.1 矿产资源数学模型的分类 | 第22-23页 |
| 2.4.2 矿产资源预测的定量模型介绍 | 第23-32页 |
| 第3章 矿产资源预测地质变量集合的提取、功能性研究 | 第32-42页 |
| 3.1 地质变量集合的概念、内涵 | 第32页 |
| 3.2 有关地质变量提取与构合的研究 | 第32-35页 |
| 3.2.1 地质变量的提取 | 第32-33页 |
| 3.2.2 地质变量的筛选 | 第33-34页 |
| 3.2.3 地质变量的预处理 | 第34-35页 |
| 3.3 地质变量的作用性质和方向 | 第35-36页 |
| 3.4 地质变量功的能性研究 | 第36-42页 |
| 3.4.1 信息转换功能 | 第36-39页 |
| 3.4.2 程度度量功能 | 第39-40页 |
| 3.4.3 组合关联功能 | 第40-41页 |
| 3.4.4 结构优化功能 | 第41-42页 |
| 第4章 地质变量权函数模型 | 第42-69页 |
| 4.1 地质变量权重的度量 | 第42-43页 |
| 4.2 变量常数权的赋值方法 | 第43-44页 |
| 4.2.1 特征分析方法 | 第43-44页 |
| 4.2.2 定向独立权方法 | 第44页 |
| 4.3 有关变权的基本理论 | 第44-48页 |
| 4.4 基于状态变权向量的地质变量权函数的构造 | 第48-52页 |
| 4.5 状态变权向量的选取及评判 | 第52-53页 |
| 4.6 应用实例 | 第53-69页 |
| 4.6.1 数据的前期预处理与相关性分析 | 第53-58页 |
| 4.6.2 基于状态变权向量的成矿概率预测 | 第58-69页 |
| 第5章 非线性矿产资源预测模型 | 第69-83页 |
| 5.1 矿产资源预测模型的概念及内涵 | 第69页 |
| 5.2 变量集合与品位参数的联合作用 | 第69-70页 |
| 5.3 数字频谱分析:资源量估算的多重积分收敛模型 | 第70-78页 |
| 5.4 小波分析理论 | 第78-83页 |
| 5.4.1 小波的定义 | 第78-79页 |
| 5.4.2 小波变换 | 第79-80页 |
| 5.4.3 多分辨率分析 | 第80-81页 |
| 5.4.4 小波方差及其估计 | 第81-83页 |
| 第6章 应用实例分析 | 第83-96页 |
| 6.1 白山地区地球化学元素 R 型因子分析 | 第83-88页 |
| 6.2 白山地区地球化学元素的小波分析 | 第88-93页 |
| 6.2.1 白山地球化学元素的多分辨率分析 | 第88-90页 |
| 6.2.2 基于小波方差的地球化学元素含量的波动性分析 | 第90-93页 |
| 6.3 白山地区矿产资源量估算模型应用 | 第93-96页 |
| 第7章 结论与存在的问题 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-103页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104页 |
