成矿预测中的非线性数学方法  

NONLIEANER MATHEMATICAL METHODS IN METALLOGENIC PROGNOSIS

作　　者：万丽[1] 王庆飞[1] 高帮飞[1] 

机构地区：[1]中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室

出　　处：《地质找矿论丛》2006年第1期45-48,共4页Contributions to Geology and Mineral Resources Research

基　　金：国家重点基础研究规划项目(2003CB214600);教育部科学技术研究重点项目(03678);教育部跨世纪人才基金项目联合资助

摘　　要：文章综述了成矿预测非线性模型处理中的近代数学理论与方法,包括混沌、分形、小波分析、遗传算法与神经网络。在阐明数学理论内在物理含义的基础上,将其与地质过程的内在复杂性进行了对比分析,进一步明晰了它们在成矿预测模型处理中的应用。The key problem to discover concealed orebodies is to make full use of the obtained data. Meanwhile, because of the complexity of ore-forming process, it is very significant to set up a nonlinear mathematical model based on geological data. In this paper, the authors summarized the nonlinear mathematical methods applied in metallogenic prognosis, including chaos, fractal, wavelet, genetic algorithm and artificial neural networks.

关 键 词：非线性模型 成矿预测 分形 混沌 

分 类 号：O213[理学—概率论与数理统计] TP612[理学—数学]