| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 前言 | 第11-33页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-26页 |
| 1.2.1 地质结构模型（三维空间模型） | 第15-17页 |
| 1.2.2 地质过程模型（统计模型） | 第17-19页 |
| 1.2.3 特征与分类模型 | 第19-22页 |
| 1.2.4 动态数值模型 | 第22-23页 |
| 1.2.5 机器学习与大数据 | 第23-25页 |
| 1.2.6 成矿预测与经济评价模型 | 第25-26页 |
| 1.3 个旧地区地质背景及新技术方法在此的应用现状及问题 | 第26-29页 |
| 1.4 研究目的与研究意义 | 第29页 |
| 1.5 研究内容与科学问题 | 第29-30页 |
| 1.5.1 已有的数字地质数学模型技术综述 | 第29页 |
| 1.5.2 适用于地质成矿预测的改进数据挖掘模型 | 第29-30页 |
| 1.5.3 综合的地质成矿经济性预测模型 | 第30页 |
| 1.6 技术路线与研究方案 | 第30-31页 |
| 1.6.1 已有数字地质模型综合，建立工具概貌 | 第30页 |
| 1.6.2 数据处理 | 第30页 |
| 1.6.3 数据推理 | 第30页 |
| 1.6.4 综合数据分析 | 第30-31页 |
| 1.7 主要工作量及研究成果 | 第31-33页 |
| 1.7.1 主要工作量 | 第31页 |
| 1.7.2 主要研究成果 | 第31-33页 |
| 第二章 数据挖掘模型与数字地质 | 第33-55页 |
| 2.1 定量地质学研究中数字地质十大基本问题 | 第33-36页 |
| 2.2 数据挖掘的常见模型 | 第36-54页 |
| 2.2.1 决策树模型 | 第37-39页 |
| 2.2.2 K均值聚类 | 第39-41页 |
| 2.2.3 支持向量机 | 第41-43页 |
| 2.2.4 Apriori算法 | 第43页 |
| 2.2.5 最大期望算法 | 第43-44页 |
| 2.2.6 佩林排序 | 第44-46页 |
| 2.2.7 AdaBoost算法 | 第46-47页 |
| 2.2.8 k最近邻居算法 | 第47-48页 |
| 2.2.9 贝叶斯决策 | 第48-49页 |
| 2.2.10 人工神经网络 | 第49-51页 |
| 2.2.11 概率推理机模型 | 第51-52页 |
| 2.2.12 HHT分解工具 | 第52页 |
| 2.2.13 小波多尺度分析 | 第52-54页 |
| 2.3 小结 | 第54-55页 |
| 第三章 地质作用的特征尺度和HHT分解 | 第55-79页 |
| 3.1 引言 | 第55-56页 |
| 3.2 尺度和频率分析工具 | 第56-58页 |
| 3.3 HHT分析 | 第58-64页 |
| 3.3.1 EMD分解 | 第58-61页 |
| 3.3.2 Hilbert变换 | 第61-62页 |
| 3.3.3 HHT分析的基本原理 | 第62-64页 |
| 3.4 优化停止条件 | 第64-67页 |
| 3.4.1 停止条件和对称因子 | 第64-65页 |
| 3.4.2 对称因子误差估计 | 第65-67页 |
| 3.4.3 用动态调整因子优化停止条件 | 第67页 |
| 3.5 特征尺度和局部HHT变换 | 第67-69页 |
| 3.6 局部HHT变换应用于致矿信息提取与矿床预测 | 第69-71页 |
| 3.6.1 匹配参数计算 | 第69-70页 |
| 3.6.2 矿床分布模型 | 第70-71页 |
| 3.7 实际应用案例 | 第71-78页 |
| 3.7.1 背景简介 | 第71页 |
| 3.7.2 航磁数据预处理及特征域确定 | 第71-73页 |
| 3.7.3 矿床空间分布模型 | 第73-76页 |
| 3.7.4 HHT动态分解和特征尺度选取 | 第76-78页 |
| 3.8 分析与结论 | 第78-79页 |
| 第四章 用图分割的方法对成矿区域进行划分 | 第79-100页 |
| 4.1 引言 | 第79-80页 |
| 4.2 图分割模型 | 第80-87页 |
| 4.2.1 网络流 | 第80-81页 |
| 4.2.2 最大流-最小割问题 | 第81-82页 |
| 4.2.3 单源和单汇（SSSS） | 第82-83页 |
| 4.2.4 压入与重标记算法 | 第83-84页 |
| 4.2.5 图像分割能量模型 | 第84-85页 |
| 4.2.6 多标号图像分割问题 | 第85-87页 |
| 4.3 成矿区域分割应用 | 第87-91页 |
| 4.3.1 标记能量定义 | 第87-89页 |
| 4.3.2 s-t图构建 | 第89页 |
| 4.3.3 种子生成 | 第89-91页 |
| 4.3.4 边权值设定 | 第91页 |
| 4.4 实验结果 | 第91-97页 |
| 4.4.1 预处理 | 第92-94页 |
| 4.4.2 种子设定 | 第94-95页 |
| 4.4.3 分割结果 | 第95-97页 |
| 4.5 小结 | 第97-100页 |
| 第五章 基于概率推理机对成矿综合经济性进行评估 | 第100-118页 |
| 5.1 模糊逻辑推理简介 | 第100-107页 |
| 5.2 远景区不确定性分析 | 第107-114页 |
| 5.2.1 远景度分析 | 第107-108页 |
| 5.2.2 靶区圈定准则和证据图 | 第108页 |
| 5.2.3 远景度分析模型 | 第108-109页 |
| 5.2.4 靶区圈定准则和证据类选取 | 第109-113页 |
| 5.2.5 不确定性处理 | 第113-114页 |
| 5.3 概略经济评价 | 第114-116页 |
| 5.4 小结 | 第116-118页 |
| 第六章 结论 | 第118-120页 |
| 6.1 主要结论 | 第118-119页 |
| 6.2 问题与思考 | 第119-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 参考文献 | 第121-130页 |
| 附录 | 第130页 |