優于五大先進模型，浙江大學杜震洪團隊提出 GNNWLR 模型：提升成礦預測準確性

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原標題：優于五大先進模型，浙江大學杜震洪團隊提出 GNNWLR 模型：提升成礦預測準確性
關鍵字：模型,礦床,樣本,神經網絡,成礦
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：8774字

內容摘要：

作者：田小幺
編輯：李寶珠，三羊
GNNWLR 集成了地理空間和神經網絡，結合 Shapley 加性解釋理論，不但能夠大幅提升預測的準確性，并且能夠在復雜的空間場景中提升礦物預測的可解釋性。卡塔爾世界杯自 2010 年榮膺舉辦權，直至 2022 年輝煌成功舉辦，累計投入資金高達約 2,290 億美元。相較之下，此前七屆世界杯的總花費僅約 400 多億美元。這場體育盛事展現出奢華無度的風采，歸根結底源于卡塔爾這個國度的深厚底蘊。正所謂「家中有礦，心中不慌」，卡塔爾正是憑借豐厚的礦產資源，得以盡情揮灑鈔票，打造一場場視聽盛宴。
礦產資源，對個人而言，意味著取之不盡的巨額財富，令人神往；對社會而言，則是經濟社會發展的重要支柱，關乎國計民生和國家安全。然而，礦產資源并非唾手可得，它們藏于地下數百米之處，往往要歷經千辛萬苦，才能勘查出寶貴的礦產資源。
隨著礦產勘查學科的不斷發展，業內已經逐步形成以「成礦系統-勘查系統-預測評價系統」為指導的研究路線。盡管人工智能在礦產資源預測評價 (MPM) 系統中發揮著越來越重要的作用，但其應用仍存在一定的局限性，往往使得地質學家難以相信最終結果。
為了提升成

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