【摘 要】
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通过岩浆岩的地球化学特征判别岩浆形成的大地构造环境和岩浆源区的化学性质是地球化学全岩分析最重要的应用之一.该方法利用全岩地球化学数据,包括主量元素、微量元素和同位
【机 构】
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天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津,300354
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通过岩浆岩的地球化学特征判别岩浆形成的大地构造环境和岩浆源区的化学性质是地球化学全岩分析最重要的应用之一.该方法利用全岩地球化学数据,包括主量元素、微量元素和同位素组成数据,对给定岩浆岩(玄武岩、花岗岩等)的大地构造环境进行判别.作为人工智能技术在地球化学研究领域中的新尝试,机器学习判别方法逐渐成为经典判别图解法的补充研究手段.然而,高维数据特征筛选和繁多未知参数确定是影响算法分类准确性的两个主要因素.为此,提出一种遗传算法优化神经网络耦合判别方法(GA-NNDM).该方法利用特征选择、参数确定和分类性能之间的反馈联系,将分类准确率、所选特征数量和特征代价作为适应度函数,通过迭代演化寻求最佳特征子集和未知参数,从而达到减少特征、优化参数和提高性能的目的.此外,根据公开玄武岩样品地球化学数据,通过K折交叉验证等方法设置纵向、横向比较实验来验证GA-NNDM在玄武岩构造环境判别方面的准确性、稳定性和外延性.仿真实验结果表明,GA-NNDM具有优良的判别效果和泛化能力,其总体分类准确率能达到90％.因此,GA-NNDM值得在地球化学领域做进一步推广应用.
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