| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-14页 |
| ·矿产资源潜力及定量预测 | 第12-13页 |
| ·研究的主要问题 | 第13-14页 |
| ·研究目标 | 第14-15页 |
| ·研究方法 | 第15-16页 |
| ·研究取得主要成果及创新点 | 第16-17页 |
| ·论文构成 | 第17-19页 |
| 第2章 滇东南金矿成矿背景及特征 | 第19-31页 |
| ·研究区地质背景 | 第19-28页 |
| ·矿床（点） | 第22-24页 |
| ·地层 | 第24-26页 |
| ·岩浆岩 | 第26页 |
| ·构造 | 第26-27页 |
| ·地球化学特点 | 第27-28页 |
| ·成矿模型与标志 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 第3章 多重分形奇异值制图在确定地球化学异常上的应用 | 第31-50页 |
| ·引言 | 第31-33页 |
| ·分形及多重分形模型回顾 | 第33-40页 |
| ·半径-面金属量估算奇异值 | 第40-42页 |
| ·多维分形奇异值制图在滇东南富宁幅地球化学数据中的应用 | 第42-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第4章 人工神经网络模型 | 第50-71页 |
| ·人工神经网络简介 | 第50-52页 |
| ·人工神经网络在矿产资源定量预测的应用 | 第52-55页 |
| ·应用概述 | 第52页 |
| ·前人的研究 | 第52-55页 |
| ·RBFLN 模型 | 第55-60页 |
| ·RBFLN 模型在滇东南金矿预测的应用 | 第60-70页 |
| ·数据概况 | 第60页 |
| ·研究区控矿因素分析和数据处理 | 第60-63页 |
| ·控矿因素分析 | 第60-62页 |
| ·地层数据处理 | 第62页 |
| ·构造数据处理 | 第62-63页 |
| ·地球化学数据处理 | 第63页 |
| ·训练样本选择 | 第63-64页 |
| ·神经网络模型训练及预测 | 第64-67页 |
| ·神经网络训练 | 第64-66页 |
| ·矿产预测 | 第66-67页 |
| ·预测结果验证 | 第67-70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 第5章 矿产预测中的成矿因子的选择 | 第71-76页 |
| ·SVM 模型 | 第71-73页 |
| ·特征选择方法 | 第73-74页 |
| ·训练样本选择及试验结果 | 第74-75页 |
| ·小结 | 第75-76页 |
| 第6章 结论 | 第76-81页 |
| ·数学地质模型矿产潜力预测的适用性 | 第76-78页 |
| ·滇东南金矿潜力预测综合应用数学地质模型的成果 | 第78-79页 |
| ·展望 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-95页 |
| 附录 | 第95页 |