کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6922613 865063 2015 26 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Automated recognition of stratigraphic marker shales from geophysical logs in iron ore deposits
ترجمه فارسی عنوان
به رسمیت شناختن خودکار شیل های نشانگر چینه شناسی از سیاهههای مربوط به ژئوفیزیک در رسوبات سنگ آهن
کلمات کلیدی
مدل سازی معدن، فرآیندهای گاوسی، فراگیری ماشین،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
The results demonstrate that both GP methods can identify a feature, but the active learning approach has several benefits over the manual method. These benefits include greater accuracy in the identified signatures, faster library building, and an objective approach for selecting signatures that includes the full range of signatures across a deposit in the library. When using the active learning method, it was found that the current manual interpretation could be replaced in 78.4% of the holes with an accuracy of 95.7%.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Geosciences - Volume 77, April 2015, Pages 118-125
نویسندگان
, , , ,