基于多尺度特征和元学习的智能预测找矿靶区实验研究
Experimental research on intelligent prospecting prediction based on multi-scale feature and meta-learning
五邑大学 智能制造学部, 广东 江门 529020
摘要
当前智能找矿靶区预测方法大多依赖于人工采样和专家的知识经验，然而，对于现实世界中区域小、数量少的矿区区域，这些方法将面临巨大的挑战。为了迎接这个挑战，提出一种新颖的深度智能找矿靶区预测框架——多尺度特征交互框架。具体地，首先定义两个网络，即多尺度特征映射网络和多尺度特征分类网络；在此基础上，通过膨胀卷积捕获多尺度特征映射网络中不同地球化学元素的特征，并且利用多尺度分类网络处理这些特征；其次，使用元网络为多尺度分类网络生成卷积权重；最后使用自蒸馏挖掘多尺度分类网络中的隐知识用于预测。整个模型采用端到端的训练方式，大量的实验结果表明，多尺度特征交互框架与当前最先进的方法比较具有显著的竞争力。
基金项目
广东省教育厅教学改革项目五邑大学2021年研究生暑期学校项目(2022SQXX040)
五邑大学青年科研基金资助项目(2019td10)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0625
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1772-1778
文章编号: 1001-3695(2022)06-029-1772-07
发布历史
[2022-01-24] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
黄勇杰, 高乐, 杨田, 等. 基于多尺度特征和元学习的智能预测找矿靶区实验研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1772-1778. (Huang Yongjie, Gao Le, Yang Tian, et al. Experimental research on intelligent prospecting prediction based on multi-scale feature and meta-learning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1772-1778. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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