Применение алгоритмов машинного обучения для решения задач геометаллургического моделирования и межскважинной интерполяции
- Количество просмотров: 19
- Общая продолжительность просмотров: 3 ч 27 мин
- Добавлен в подборки: 7 раз
Аннотация
Доклад посвящен применению алгоритмов машинного обучения для геометаллургического моделирования, включая межскважинную интерполяцию, что позволяет точнее прогнозировать свойства руд и параметры их переработки. Автор раскрывает примеры использования методов MARSpline и искусственных нейронных сетей для блочного моделирования и классификации руд по обогатимости. Машинное обучение отмечается как ключевой инструмент для оптимизации процессов и снижения рисков в горно-геологических условиях.
Похожие материалы
- Практическое программирование ИИ: пример решения задачи множественной регрессии и классификации данных с обучением.
- С какой целью и каким образом геологи должны
использовать анализ композиционных данных и машинное обучение - Методы машинного обучения как эффективный инструмент современного инженера на этапе комплексной интерпретации данных потенциальных полей и сейсморазведки
- Применение машинного обучения для поисковых и разведочных задач