【摘 要】
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近十年是科学研究从问题驱动向数据驱动转变的转折时期,科学研究的第四范式—数据密集型科学发现应势而生。这期间,大数据与人工智能算法的引入使数学地球科学实现跨越式发展,并正在改变地质学。机器学习是使计算机具有智能的根本途径。深度学习,即多层神经网络的方法,是一种实现机器学习的技术,是过去几年大数据与数学地球科学研究的最重要的热点。贝叶斯网络是贝叶斯公式和图论结合的产物,可用来建立矿床地质的成因网络,进而理解矿床成因。地质大图形问题可以转化为大型的复杂网络空间问题和社区结构问题,社区分析技术可用于地震预报、地质
【机 构】
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中山大学地球环境与地球资源研究中心,中国地质大学（武汉）,合肥工业大学资源与环境工程学院,中南大学地球科学与信息物理学院,北京大学地球与空间科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(U1911202),国家重点研发计划项目(2016YFC0600506),广东省重点领域研发计划项目(2020B1111370001),广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室基金项目。
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近十年是科学研究从问题驱动向数据驱动转变的转折时期,科学研究的第四范式—数据密集型科学发现应势而生。这期间,大数据与人工智能算法的引入使数学地球科学实现跨越式发展,并正在改变地质学。机器学习是使计算机具有智能的根本途径。深度学习,即多层神经网络的方法,是一种实现机器学习的技术,是过去几年大数据与数学地球科学研究的最重要的热点。贝叶斯网络是贝叶斯公式和图论结合的产物,可用来建立矿床地质的成因网络,进而理解矿床成因。地质大图形问题可以转化为大型的复杂网络空间问题和社区结构问题,社区分析技术可用于地震预报、地质
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