| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究进展与现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第13-15页 |
| 1.4 研究目标 | 第15页 |
| 1.5 主要成果及创新点 | 第15页 |
| 1.6 论文构成 | 第15-17页 |
| 第2章 研究区地质背景及特征简述 | 第17-21页 |
| 2.1 区域地质背景简述 | 第17页 |
| 2.2 研究区地质背景简述 | 第17-18页 |
| 2.3 研究区控矿要素研究 | 第18-20页 |
| 2.3.1 岩体控矿 | 第19页 |
| 2.3.2 构造控矿 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 各维度致矿信息提取 | 第21-29页 |
| 3.1 构造控矿信息提取 | 第21-22页 |
| 3.2 岩体控矿信息提取 | 第22-23页 |
| 3.3 水系沉积物地球化学信息提取 | 第23-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 Adaboost算法及其改进 | 第29-41页 |
| 4.1 Adaboost算法 | 第29-34页 |
| 4.2 传统Adaboost在地质模型中遇到的问题 | 第34-38页 |
| 4.2.1 样本数量不对称的问题 | 第35-36页 |
| 4.2.2 不同类别子集分类错误率不同的问题 | 第36-38页 |
| 4.3 改进的Adaboost算法 | 第38-39页 |
| 4.4 SVM算法简介 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 Adaboost算法先进性分析 | 第41-53页 |
| 5.1 Adaboost算法对单维度信息建模的优势 | 第42-48页 |
| 5.2 Adaboost算法进行信息集成的优势 | 第48-49页 |
| 5.3 Adaboost与PCA | 第49-53页 |
| 第6章 研究区实例应用 | 第53-69页 |
| 6.1 矿点生成完整的带标记样点集 | 第53-55页 |
| 6.2 训练集和测试集 | 第55页 |
| 6.3 预测结果 | 第55-61页 |
| 6.4 其他一些结果验证方法对结果的评价 | 第61-63页 |
| 6.4.1 ROC曲线 | 第61-62页 |
| 6.4.2 PR曲线 | 第62-63页 |
| 6.5 各种算法的在验证集上的效果图 | 第63-66页 |
| 6.6 集成分类器分析 | 第66-68页 |
| 6.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 第7章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77页 |