sweet.candy_lovely
New Member
Link tải miễn phí Luận văn: Nghiên cứu áp dụng bài toán nhận dạng xác định các đặc trưng của trường địa hoá thứ sinh- phục vụ tìm kiếm khoáng sản : Đề tài NCKH. QT.01.18
Nhà xuất bản: ĐHKHTN
Ngày: 2003
Chủ đề: Khoáng sản
Trường địa hoá thứ sinh
Địa chất
Địa hoá
Miêu tả: 31 tr. + Phụ lục
Đề nghị áp dụng kết quả của đề tài vào công tác địa hoá tìm kiếm khoáng sản ở Việt Nam.Kết quả nghiên cứu có thể bổ sung vào nội dụng giảng dậy môn "tin học ứng dụng trong địa chất"
Đề tài nhằm nghiên cứu các thuật toán nhận dạng và công nghệ tin học thích hợp cho việc phân tích, xử lý số liệu kim lượng và xác định các đặc trưng của trường địa hoá thứ sinh
Để đạt mục đích đó, một tập mẫu kim lượng ở vùng Lào Cai, gồm hơn 5.900 kết quả phân tích định lượng gần đúng của các nguyên tố Ba, Ti,Cr,Co,Ni,Mo,W, Sn, Bi, Cu, Pb, Zn, Nb, Li, Ce, La, Zr đã được lựa chọn và xử lý theo các nội dụng sau:1) Nhận dạng các tổ hợp nguyên tố chỉ thị 2)Phân vùng trường địa hoá thứ sinh và 3)Nhận dạng phông và dị thường địa hoá
KHCN Thư mục kỉ niệm 100 năm Đại Học Quốc GiaHN
ĐHKHTN
BÁO CÁO TÓM TẮT
a. Tên đề tài: Nghiền cứu áp dụng bài toán nhận dạng xúc định
các đặc trưng của trường địa hoá thứ sinh - phục vụ tìm kiếm
khoáng sản
M ã số: QT - 01 - 18
b. Chủ trì đề tài: TS. Đặng Mai
c. Các cán bộ tham gia:
d. Mục tièu và nội dung nghiên cứu:
Để tài nhằm nghiên cứu các thuật toán nhận dạng và công nghệ tin
học thích hợp cho việc phân tích, xử lý số liệu kim lượng và xác định các
đặc trưng của trường địa hoá thứ sinh.
Để đạt mục đích đó, một tập mẫu kim lượng ở vùng Lào Cai, gồm
hơn 5.900 kết quả phân tích định lượng gần đúng của các nguyên tô Ba, Ti,
Cr, Co, Ni, Mo, w , Sn, Bi, Cu, Pb, Zn, Nb, Li, Ce, La, Zr đã được lựa chọn
và xử lý theo các nội dung sau: 1) Nhận dạng các tổ hợp nguyên tố chi thị.
2) Phân vùng trường địa hoá thứ sinh và 3) Nhận dạng phông và dị thường
địa hoá.
e. Các kết quả đạt được:
1. Bằng việc áp dụng phân tích chùm (cluster analyse) theo các độ đo
và phương pháp ghép nhóm khác nhau đã xác định được rằng độ đo Pearson
với thuật toán trọng tâm thích hợp cho việc phân chia các tổ hợp nguyên tô
chỉ thị trong trường địa hoá thứ sinh.
2. Tổ hợp nguyên tố chỉ thị trong trường địa hoá thứ sinh vùng
nghiên cứu gồm:
• Pt>0 . 6 9 Baí)ilị3 La()i9 -,Ce0 9 4
• Ti0 69Co0 7X Cr0 72Ni0 X4
• Mo0 í7 Sn()X2
• Cuoyi Bi()91 Pb052 W07l
3. Thuật toán K-means cluster được áp dụng đã chia tập mầu thành 4
nhóm khác nhau. Mỗi nhóm bao gồm một số mẫu phân bổ trona không
gian nhất định tạo thành các kiểu địa hoá riêng biệt. Các hàm nhận dạng
MÔ HỈNH TOÁN HỌC CỦA TỐ HỢP NGUYÊN T ố CHỈ THỊ QUẶNG
TRONG TRƯỚNG ĐỊA HOÁ THỨ SINH VÙNG TÂY BẮC * • v iệ t nam
Đặng Mai
Khoa Địa Chất, Trường Đ ại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội
1. Mở đầu
Các tổ hợp nguyên tố chỉ thị (THNTCT) quặng trong trường địa hoá thứ sinh
có ý nghĩa quan trọng trong việc đánh giá kiểu quặng hoá và tính châ't sinh khoáng
của khu vực. Mặt khác, đối với công tác tìm kiếm địa hoá, có thể dựa vào các tổ hợp
đó để lựa chọn phương pháp và chỉ tiêụ phân tích hợp lý. Tổ hợp nguyên tố chỉ thị
thường được xác định bằng cách chồng ghép các bản đồ dị thường địa hoá hoẠc phán
tích tương quan. Mồi phương pháp đều có những ưu thế và hạn chế nhất định.
Trong bài báo này, lần đầu tiên ở Việt Nam, trong lĩnh vực này sẽ ứng đụng thuật
toán phân tích chùm (cluster analyse) và phẩn mềm SPSS FOR WINDOWS 10.0 (tổ
xác định THNTCT.
Cơ sở sô'liệu gồm 6000 mẫu kim lượng vùng Tây Bắc Việt Nam do các đoàn địa
chất thu thập. Các mẫu được phân tích bằng phương pháp quang phổ bốn định
lượng toàn phần bao gổm các nguyên tô Ba, Ti, Cr, Co, Ni, Mo, w , Sn, Ri, Cu, Pb,
Zn, Nb, Li, Ce, La, Zr.
2. Cơ sở lý thuyết của phương pháp
Phương pháp phân tích chùm là phương pháp ghép nhóm dựa vào độ đo
(measure) khoảng cách của các đối tượng, mà trong trường hợp này là các nguyên tố
trong trường địa hoá thứ sinh. Kết quả của việc ghép nhóm là đưa ra biểu đồ phân
loai d a n g c à n h c â y (dGndrogram). Dưới đâv, sẽ n ê u kh a i qu at thuíỊt toíin phítn loại
và các độ đo đã được sử dụng trong bài báo này.
T h u ậ t to á n p h â n lo ạ i
Để thiết lập các mô hình THNTCT, áp dụng ba thuật toán phân loại sau:
- Lân cận gần nhất (nearest neighbor).
- Trung vị (median clustring).
- Trọng tâm (centroid clustering).
Các thuật toán này đểu dựa trên ma trận khoảng cách của các đối tượní? và sử
dụng thủ tục hợp nhất liên tiếp để ghép nhóm. Đầu tiên, coi n đối tượng cần phân
loại là n nhóm sau đó ghép 2 đối tượng có khoảng cách bé nhất vào thành một tập.
Sau bước này, tập hợp ban đầu được phân thành n - 1 tập con, trong đó có một tập
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Nhà xuất bản: ĐHKHTN
Ngày: 2003
Chủ đề: Khoáng sản
Trường địa hoá thứ sinh
Địa chất
Địa hoá
Miêu tả: 31 tr. + Phụ lục
Đề nghị áp dụng kết quả của đề tài vào công tác địa hoá tìm kiếm khoáng sản ở Việt Nam.Kết quả nghiên cứu có thể bổ sung vào nội dụng giảng dậy môn "tin học ứng dụng trong địa chất"
Đề tài nhằm nghiên cứu các thuật toán nhận dạng và công nghệ tin học thích hợp cho việc phân tích, xử lý số liệu kim lượng và xác định các đặc trưng của trường địa hoá thứ sinh
Để đạt mục đích đó, một tập mẫu kim lượng ở vùng Lào Cai, gồm hơn 5.900 kết quả phân tích định lượng gần đúng của các nguyên tố Ba, Ti,Cr,Co,Ni,Mo,W, Sn, Bi, Cu, Pb, Zn, Nb, Li, Ce, La, Zr đã được lựa chọn và xử lý theo các nội dụng sau:1) Nhận dạng các tổ hợp nguyên tố chỉ thị 2)Phân vùng trường địa hoá thứ sinh và 3)Nhận dạng phông và dị thường địa hoá
KHCN Thư mục kỉ niệm 100 năm Đại Học Quốc GiaHN
ĐHKHTN
BÁO CÁO TÓM TẮT
a. Tên đề tài: Nghiền cứu áp dụng bài toán nhận dạng xúc định
các đặc trưng của trường địa hoá thứ sinh - phục vụ tìm kiếm
khoáng sản
M ã số: QT - 01 - 18
b. Chủ trì đề tài: TS. Đặng Mai
c. Các cán bộ tham gia:
d. Mục tièu và nội dung nghiên cứu:
Để tài nhằm nghiên cứu các thuật toán nhận dạng và công nghệ tin
học thích hợp cho việc phân tích, xử lý số liệu kim lượng và xác định các
đặc trưng của trường địa hoá thứ sinh.
Để đạt mục đích đó, một tập mẫu kim lượng ở vùng Lào Cai, gồm
hơn 5.900 kết quả phân tích định lượng gần đúng của các nguyên tô Ba, Ti,
Cr, Co, Ni, Mo, w , Sn, Bi, Cu, Pb, Zn, Nb, Li, Ce, La, Zr đã được lựa chọn
và xử lý theo các nội dung sau: 1) Nhận dạng các tổ hợp nguyên tố chi thị.
2) Phân vùng trường địa hoá thứ sinh và 3) Nhận dạng phông và dị thường
địa hoá.
e. Các kết quả đạt được:
1. Bằng việc áp dụng phân tích chùm (cluster analyse) theo các độ đo
và phương pháp ghép nhóm khác nhau đã xác định được rằng độ đo Pearson
với thuật toán trọng tâm thích hợp cho việc phân chia các tổ hợp nguyên tô
chỉ thị trong trường địa hoá thứ sinh.
2. Tổ hợp nguyên tố chỉ thị trong trường địa hoá thứ sinh vùng
nghiên cứu gồm:
• Pt>0 . 6 9 Baí)ilị3 La()i9 -,Ce0 9 4
• Ti0 69Co0 7X Cr0 72Ni0 X4
• Mo0 í7 Sn()X2
• Cuoyi Bi()91 Pb052 W07l
3. Thuật toán K-means cluster được áp dụng đã chia tập mầu thành 4
nhóm khác nhau. Mỗi nhóm bao gồm một số mẫu phân bổ trona không
gian nhất định tạo thành các kiểu địa hoá riêng biệt. Các hàm nhận dạng
MÔ HỈNH TOÁN HỌC CỦA TỐ HỢP NGUYÊN T ố CHỈ THỊ QUẶNG
TRONG TRƯỚNG ĐỊA HOÁ THỨ SINH VÙNG TÂY BẮC * • v iệ t nam
Đặng Mai
Khoa Địa Chất, Trường Đ ại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội
1. Mở đầu
Các tổ hợp nguyên tố chỉ thị (THNTCT) quặng trong trường địa hoá thứ sinh
có ý nghĩa quan trọng trong việc đánh giá kiểu quặng hoá và tính châ't sinh khoáng
của khu vực. Mặt khác, đối với công tác tìm kiếm địa hoá, có thể dựa vào các tổ hợp
đó để lựa chọn phương pháp và chỉ tiêụ phân tích hợp lý. Tổ hợp nguyên tố chỉ thị
thường được xác định bằng cách chồng ghép các bản đồ dị thường địa hoá hoẠc phán
tích tương quan. Mồi phương pháp đều có những ưu thế và hạn chế nhất định.
Trong bài báo này, lần đầu tiên ở Việt Nam, trong lĩnh vực này sẽ ứng đụng thuật
toán phân tích chùm (cluster analyse) và phẩn mềm SPSS FOR WINDOWS 10.0 (tổ
xác định THNTCT.
Cơ sở sô'liệu gồm 6000 mẫu kim lượng vùng Tây Bắc Việt Nam do các đoàn địa
chất thu thập. Các mẫu được phân tích bằng phương pháp quang phổ bốn định
lượng toàn phần bao gổm các nguyên tô Ba, Ti, Cr, Co, Ni, Mo, w , Sn, Ri, Cu, Pb,
Zn, Nb, Li, Ce, La, Zr.
2. Cơ sở lý thuyết của phương pháp
Phương pháp phân tích chùm là phương pháp ghép nhóm dựa vào độ đo
(measure) khoảng cách của các đối tượng, mà trong trường hợp này là các nguyên tố
trong trường địa hoá thứ sinh. Kết quả của việc ghép nhóm là đưa ra biểu đồ phân
loai d a n g c à n h c â y (dGndrogram). Dưới đâv, sẽ n ê u kh a i qu at thuíỊt toíin phítn loại
và các độ đo đã được sử dụng trong bài báo này.
T h u ậ t to á n p h â n lo ạ i
Để thiết lập các mô hình THNTCT, áp dụng ba thuật toán phân loại sau:
- Lân cận gần nhất (nearest neighbor).
- Trung vị (median clustring).
- Trọng tâm (centroid clustering).
Các thuật toán này đểu dựa trên ma trận khoảng cách của các đối tượní? và sử
dụng thủ tục hợp nhất liên tiếp để ghép nhóm. Đầu tiên, coi n đối tượng cần phân
loại là n nhóm sau đó ghép 2 đối tượng có khoảng cách bé nhất vào thành một tập.
Sau bước này, tập hợp ban đầu được phân thành n - 1 tập con, trong đó có một tập
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links
Last edited by a moderator: