矿产勘查中的分形、混沌与ANN pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:地质出版社

作者:李长江

出品人:

页数:140

译者:

出版时间:1999-12

价格:38.00

装帧:平装

isbn号码:9787116028845

丛书系列:

图书标签:

• 分形
• 矿普
• 矿产勘查
• 分形几何
• 混沌理论
• 人工神经网络
• 地球物理勘查
• 地质建模
• 数据挖掘
• 模式识别
• 非线性动力学
• 预测分析

《矿产勘查中的分形、混沌与ANN》是一部深入探讨现代矿产勘查前沿科学方法的专著。本书旨在为地质、矿产勘查领域的科研人员、工程师以及研究生提供一套全新的理论框架和实践指导，以应对日益复杂和挑战性的矿产资源勘探任务。 本书的核心内容聚焦于三大关键科学领域：分形几何、混沌理论以及人工神经网络（ANN）。这三者并非孤立存在，而是在矿产勘查的实际应用中，共同揭示和解释着地质体的复杂性、不确定性以及蕴藏其中的规律。 第一部分：分形几何在矿产勘查中的应用 分形几何是描述不规则、自相似结构的有力工具。地质体，无论是矿体的形态、岩石的纹理，还是断裂网络的分布，都普遍表现出分形特征。本书详细介绍了分形几何的基本原理，包括分形维数、自相似性、标度不变性等概念，并系统阐述了如何将其应用于： 矿体形态分析与建模： 传统勘查方法常依赖于简化的几何模型，难以准确描述复杂、不规则矿体的真实形态。本书将展示如何利用分形方法，通过分析钻孔数据、地质剖面图等，提取矿体的分形维数，从而更精确地刻画其空间延展性和复杂性，为构建三维地质模型提供依据。 断裂与节理网络的分析： 地震、构造运动等导致的地质断裂和节理系统，对矿产资源的富集和赋存空间具有至关重要的影响。本书将介绍如何应用分形技术量化分析断裂网络的密度、连通性和空间分布规律，揭示其与矿化带的关系，为圈定有利勘探区提供地质依据。 地球化学异常的识别： 在地球化学勘查中，异常的分布模式往往具有非线性和复杂性。本书将探讨如何运用分形分析来识别和提取低背景、高变异性的地球化学异常，提高异常找矿的准确性，过滤掉假异常。 遥感影像与物探数据的处理： 遥感影像和各种物探数据（如重力、磁力、地震）反映了地下的地质情况。本书将讲解如何运用分形方法处理这些数据，提取与矿体相关的空间信息，增强对潜在矿产资源的敏感性。 第二部分：混沌理论在矿产勘查中的意义 混沌理论研究的是确定性非线性系统中看似随机但具有内在规律的行为。地质系统本身就具有高度的非线性特征，微小的初始扰动可能导致巨大的结果差异，这与混沌系统的“蝴蝶效应”惊人相似。本书将深入探讨混沌理论如何帮助我们理解和应对矿产勘查中的不确定性： 地质过程的非线性动力学： 矿床的形成和演化是一个复杂的地质过程，受到多种因素的耦合影响。本书将介绍混沌理论中的吸引子、相空间重构、Lyapunov指数等概念，并解释这些概念如何用于描述和理解矿床形成的非线性动力学过程。 勘查数据的不确定性与敏感性分析： 任何勘查数据都存在误差和不确定性。本书将利用混沌理论中的方法，分析勘查参数（如勘探线间距、采样密度）的变化对勘查结果的影响，进行敏感性分析，从而优化勘查方案，提高资源评价的可靠性。 预测性建模与早期预警： 混沌理论揭示了复杂系统中潜在的规律性。本书将探讨如何利用混沌模型的原理，结合历史勘查数据，对未勘探区域的资源潜力进行预测性建模，甚至为资源枯竭或环境变化提供早期预警。 地球物理异常的解释： 地球物理异常往往由多个地质体叠加而成，其解释具有模糊性和不确定性。本书将介绍如何利用混沌理论的工具，提高对地球物理异常的解释精度，区分不同成因的异常。 第三部分：人工神经网络（ANN）在矿产勘查中的实践 人工神经网络作为一种模拟人脑神经网络的计算模型，在处理复杂、非线性的模式识别和预测任务方面表现出色。本书将详细介绍各种主流的ANN模型，并展示其在矿产勘查中的广泛应用： 多源数据融合与特征提取： 矿产勘查涉及地质、物探、化探、遥感等多种类型的数据。本书将重点讲解如何利用ANN（如多层感知机MLP、卷积神经网络CNN）进行多源数据的有效融合，并从中提取与矿产资源相关的关键特征。 找矿靶区预测与评价： 通过训练ANN模型，学习已发现矿床的成矿地质条件，然后将其应用于新的勘查区域，预测潜在的找矿靶区。本书将提供实际案例，展示如何构建和优化ANN模型，提高靶区预测的成功率。 矿体参数预测与资源量估算： ANN可以用于预测矿体的规模、品位等关键参数，并辅助进行资源量估算。本书将介绍如何利用ANN模型，将多种勘查数据转化为对矿体参数的预测。 地震与物探数据解释的智能化： ANN能够从海量的地震和物探数据中学习复杂的识别模式，从而辅助地球物理学家进行更加高效和准确的数据解释，例如断层识别、岩性分类等。 智能决策支持系统： 将上述各方面的应用整合，构建基于ANN的智能决策支持系统，为勘查项目的规划、实施和评价提供科学的指导。 本书的特色与价值： 系统性与前瞻性： 本书将分形、混沌和ANN这三个先进的科学理论及其在矿产勘查中的应用进行了系统性的梳理和阐述，具有很强的理论深度和前瞻性。 理论与实践相结合： 理论介绍清晰易懂，并辅以丰富的实例和数据分析，帮助读者理解抽象的理论在实际勘查工作中的应用。 跨学科的融合： 本书的写作将数学、物理、计算机科学和地质科学有机地结合起来，为读者提供一个多学科交叉的视角。 面向未来： 随着大数据和人工智能技术的飞速发展，本书提出的方法和理念将对未来矿产勘查的发展产生深远影响，帮助解决新时代矿产资源勘探面临的更高要求和更严峻挑战。 《矿产勘查中的分形、混沌与ANN》将是任何希望在现代矿产勘查领域掌握尖端技术、提升工作效率和成功率的地质学家、矿产工程师和研究生的必备参考书。它不仅是一部技术手册，更是一扇探索地质系统奥秘、解锁未来资源宝藏的窗口。

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拿到《矿产勘查中的分形、混沌与ANN》这本书，我感到非常兴奋，因为它触及了我一直以来都非常感兴趣的几个前沿科学领域，并且将它们巧妙地与我所关注的矿产勘查联系起来。在我看来，传统的矿产勘查方法虽然有效，但在面对日益复杂的地质环境和不断下降的勘查效率时，确实需要新的理论和技术来突破瓶颈。分形几何，这个描述自然界自相似性的数学工具，我一直觉得它在解释地质体的分布规律方面有着巨大的潜力。我期待书中能够详细介绍如何运用分形维数来量化矿脉的复杂性和连续性，以及如何通过分形模型来预测矿体的分布范围。这对于在复杂地质背景下进行精细勘查，具有重要的指导意义。而混沌理论，则将我的思绪带到了那些看似无序却暗藏规律的地下世界。地球系统本身就是一个典型的混沌系统，地质过程的演化往往是非线性的，而且对初始条件的敏感性极高。我希望这本书能够深入浅出地阐述如何运用混沌理论的工具，例如李雅普诺夫指数、吸引子等，来分析地质异常的随机性和规律性，甚至预测矿体形成的动态过程。这无疑会为我们理解矿床的形成机制提供全新的视角。至于ANN，也就是人工神经网络，这部分则代表了人工智能在数据挖掘和模式识别方面的强大能力。我非常期待看到书中如何介绍如何利用ANN来处理和分析海量的勘查数据，例如地质、物探、化探、遥感等多源数据，从而实现对矿产资源的智能预测和精准定位。尤其是在大数据时代，ANN的应用前景将无比广阔。总的来说，这本书的出现，对我而言，不仅是一次学习新知识的机会，更是一次对矿产勘查领域未来发展方向的深度探索。

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当我翻开《矿产勘查中的分形、混沌与ANN》这本书的时候，首先映入眼帘的是那种沉甸甸的专业感。它的封面设计就透露出一种严谨和学术的基调，让人觉得这是一本真正有深度、有分量的著作。我一直对矿产勘查这个行业充满敬畏，它不仅需要扎实的地球科学知识，更需要一种经验的积累和对大自然的深刻洞察。而分形、混沌和ANN这几个概念的引入，无疑为这个传统领域注入了前所未有的活力和科技感。我设想，在书中，作者会首先详细地阐述分形理论如何能够被用来描述和量化地质体的空间分布特征，比如矿脉的形态、围岩的破碎程度，甚至是地层的不规则性。这就像是在为我们提供一个全新的“尺子”，去丈量那些尺度不一、形状各异的地下结构。接着，关于混沌理论，我个人觉得这部分是最具挑战性也最吸引我的。毕竟，地球的内部是一个极其复杂的系统，各种地质过程相互作用，很难用简单的线性模型来解释。作者可能会探讨如何利用混沌系统的非线性动力学原理，来理解矿床形成的演化过程，甚至是预测那些看似随机的地质事件。而ANN，作为人工智能在数据分析领域的重要分支，我期待它能在书中展现出如何处理和解读海量的勘查数据。想象一下，通过训练一个神经网络，能够从成千上万个物探点位、化探样品的数据中，识别出微弱但具有指示意义的异常，这无疑能大大提升找矿的效率和成功率。这本书的出现，在我看来，不仅仅是一本教科书，更像是一扇窗，让我们能够窥探到矿产勘查领域未来的发展方向，以及科技如何能够帮助我们更高效、更科学地认识和利用地球的宝藏。

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《矿产勘查中的分形、混沌与ANN》这本书，光听名字就让我联想到了一种全新的、高度科技化的矿产勘查模式。我一直对矿产勘查这个行业抱有极大的兴趣，尤其是在全球资源需求日益增长的今天，如何更有效地找到和评估矿产资源，是摆在我们面前的重大课题。而分形、混沌和ANN这几个词汇的组合，无疑代表了当今科学界最前沿的几个概念，将它们应用于矿产勘查，我觉得这绝对是一次大胆而富有远见的尝试。我特别好奇，书中会如何解释分形理论在矿产勘查中的具体应用。例如，矿体的空间分布往往呈现出一种不规则但具有一定统计规律的特征，这种特征是否可以用分形几何来精确描述？作者是否会通过分析地质体的分形维数，来揭示矿体可能的富集区域？这对我来说，是一种全新的思维方式。同样，混沌理论的引入也让我充满了期待。地质过程的复杂性和不确定性，恰恰是混沌理论所能捕捉的。我设想，书中会探讨如何利用混沌系统的非线性动力学原理，来分析地质异常的随机性和演化规律，从而更深入地理解矿床的形成机制。而ANN，作为人工智能在数据处理和模式识别方面的强大工具，无疑会在书中扮演重要角色。我期待看到如何利用ANN来整合和分析各种勘查数据，例如物探、化探、遥感以及地质信息，从中挖掘出更深层次的关联，提高找矿的成功率。这本书，对我而言，不仅仅是一本关于技术的书籍，更是一种关于如何用全新的视角和工具去理解地球、去发现地球宝藏的思维引导。

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当我看到《矿产勘查中的分形、混沌与ANN》这个书名时，我立刻被它所吸引了，因为它将几个我一直以来都非常感兴趣的、且在各自领域具有深远影响的科学概念，巧妙地融合在了一起，并且指向了一个实际的应用领域——矿产勘查。我一直觉得，矿产勘查的本质是探索未知，而未知往往伴随着复杂性和不确定性。分形理论，在我看来，是描述自然界中普遍存在的自相似性、尺度不变性以及复杂结构的绝佳工具。我非常期待书中能够详细阐述如何利用分形几何的原理，来分析矿体分布的规律性，例如矿脉的走向、形态的复杂程度、以及矿集区的空间连接性。这是否能够帮助我们建立更准确的矿体预测模型？同时，混沌理论的引入，更是让我对书中如何分析那些看似随机、难以预测的地质现象充满了好奇。地球内部是一个典型的非线性、混沌系统，矿床的形成过程往往也受到多种因素的复杂耦合影响。我希望书中能够借助于混沌动力学的工具，例如李雅普诺夫指数、吸引子等，来揭示矿床形成过程中可能存在的隐藏规律，从而为勘查提供新的理论指导。最后，ANN，也就是人工神经网络，作为人工智能在数据挖掘和模式识别领域的核心技术，其在处理海量地质、物探、化探、遥感等各类勘查数据方面，无疑具有巨大的潜力。我期待书中能够展示如何利用ANN来构建智能勘查模型，通过学习和识别各种勘查数据中的模式，来提高矿产资源的勘查效率和成功率。这本书，对我而言，将是一次深入学习和探索矿产勘查领域前沿科技的绝佳机会。

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当我看到《矿产勘查中的分形、混沌与ANN》这本书时，我脑海中立刻浮现出一种将尖端科学理论与传统地质勘查实践相结合的画面。我一直认为，矿产勘查是一门既古老又充满挑战的学科，它不仅需要深厚的专业知识，更需要不断地创新和引入新的技术手段。分形理论，以其独特的视角揭示了自然界中普遍存在的自相似性和尺度不变性，我非常期待书中能详细阐述如何将这一理论应用于描述矿体的空间分布规律，比如矿脉的形态、延伸方向以及围岩的构造特征。这可能会为我们提供一种全新的量化和预测矿产资源分布的方法。而混沌理论，则让我对书中如何分析那些看似随机、难以预测的地质现象充满了好奇。地质过程的复杂性和非线性动力学特征，使得传统的线性模型常常难以解释。我希望作者能够借助于混沌理论，比如相空间重构、吸引子分析等工具，来揭示矿床形成过程中可能存在的隐藏规律，从而为勘查提供更精细的指示。至于ANN，也就是人工神经网络，作为人工智能的核心技术之一，其在数据分析和模式识别方面的强大能力，在矿产勘查领域无疑有着广阔的应用前景。我期待书中能够展示如何利用ANN来处理和整合海量的地质、物探、化探、遥感等各类勘查数据，通过训练模型来识别潜在的矿产富集区，提高勘查的效率和准确性。这本书的出现，对我而言，不仅仅是一次学习和了解新知识的机会，更是一次对矿产勘查未来发展方向的探索。

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《矿产勘查中的分形、混沌与ANN》这本书，给我带来的第一印象就是它的专业性极强，并且充满了对前沿科学的探索精神。我一直认为，矿产勘查是人类认识和利用地球资源的重要途径，但随着资源的日益枯竭和勘查难度的增加，我们需要不断地引入新的理论和技术来提升勘查效率和成功率。分形理论，在我看来，是一种描述自然界中普遍存在的复杂、非规则结构的强大工具。我非常好奇书中会如何将这一理论应用于矿产勘查，例如如何利用分形维数来量化矿体的空间分布特征，或者如何分析围岩的裂隙网络结构，从而为找矿提供新的思路和方法。同时，混沌理论的引入，更是让我对书中如何理解和分析那些看似随机、难以预测的地质现象充满了期待。地球系统本身就是一个极其复杂的非线性系统，地质过程的演化往往呈现出混沌的特征。我希望书中能够探讨如何利用混沌动力学的概念，例如吸引子、分岔等，来揭示矿床形成过程中可能存在的深层规律，从而为勘查提供更具科学性的指导。而ANN，也就是人工神经网络，作为人工智能在数据分析和模式识别领域的重要力量，在矿产勘查中的应用前景无疑是巨大的。我期待书中能够详细介绍如何利用ANN来整合和分析海量的勘查数据，例如物探、化探、遥感以及地质等地质数据，从中挖掘出那些微弱但具有指示意义的矿化信号，从而提高勘查的精准度和效率。这本书，对我来说，不仅仅是一次知识的获取，更是一次对矿产勘查领域未来发展方向的深度思考和探索。

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《矿产勘查中的分形、混沌与ANN》这本书，一听书名就让我觉得它充满了科学的魅力和前沿的探索精神。我一直觉得，矿产勘查不仅仅是简单地在地图上圈点，它背后蕴含着复杂的地球物理、地球化学和地质学过程，而这些过程往往又是高度非线性和不确定的。分形理论，在我看来，正是描述这种复杂非线性现象的绝佳工具。我非常期待书中能够通过具体的案例，展示如何利用分形几何来量化矿体的空间分布特征，例如矿脉的走向、形态的复杂程度，甚至矿化带的延伸长度，从而帮助勘探人员更准确地预测矿体的潜在位置。而混沌理论，更是将我的思绪带入了一个充满未知但又暗藏规律的世界。我猜想，书中会探讨如何运用混沌系统的概念，例如蝴蝶效应、吸引子等，来分析那些在矿产勘查过程中出现的、看似随机的地质异常，并试图从中找出其内在的联系和规律，从而为找矿提供新的思路。ANN，即人工神经网络，作为现代人工智能的核心技术，在处理海量数据和识别复杂模式方面有着得天独厚的优势。我非常期待书中能深入讲解如何利用ANN来分析各种勘查数据，比如物探数据中的细微异常、化探数据中隐藏的指示性元素组合，甚至是遥感影像中不易察觉的地质构造信息，从而实现对矿产资源的智能识别和高效勘查。这本书，对我来说，不仅仅是知识的获取，更是一种思维的拓展，让我能够用更宏观、更科学的视角来理解矿产勘查的奥秘。

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《矿产勘查中的分形、混沌与ANN》这本书，光听书名就让我感觉到一种学科交叉融合的强大力量，以及它所蕴含的解决复杂问题的潜力。我一直认为，矿产勘查是一个涉及多尺度、多因素相互作用的复杂系统，传统的勘查方法往往难以完全捕捉其内在的规律。分形理论，在我看来，是描述这种复杂性的一个非常有力的工具。我希望书中能详细介绍如何利用分形维数来量化矿体的空间分布规律，例如矿脉的复杂程度、矿化带的延伸性，甚至是矿集区的连通性。这能否帮助我们更有效地识别潜在的富矿区？同时，混沌理论的引入，也让我对书中如何分析那些难以预测的地质现象产生了极大的兴趣。地球的构造运动、岩浆活动等过程，往往是非线性的，且对初始条件非常敏感。我期待书中能够借助于混沌动力学的原理，例如相空间重构、吸引子分析等，来揭示矿床形成过程中的一些潜在规律，为勘查提供新的理论依据。而ANN，作为人工智能在数据分析领域的佼佼者，其在处理海量地质、物探、化探数据方面的能力不容小觑。我希望书中能够展示如何利用ANN来构建智能勘查模型，通过学习大量的勘查数据，来识别那些具有指示意义的异常，提高勘查的精度和效率。这本书，对我来说，不仅仅是一本专业书籍，更是一种思维的启迪，让我看到科学前沿如何能够赋能传统行业，带来颠覆性的变革。

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当我收到《矿产勘查中的分形、混沌与ANN》这本著作时，一股对未知科学探索的兴奋感油然而生。矿产勘查，在我看来，始终是一项充满挑战和不确定性的事业，它要求勘探者不仅要有扎实的地球科学基础，更要具备一种对自然界复杂规律的深刻洞察力。而分形、混沌和ANN这几个概念的结合，无疑为这个古老的行业注入了全新的生命力。我特别期待书中能够详细阐述分形理论如何被应用于描述矿床的空间分布模式。例如，矿体的形状、规模以及它们在区域内的聚集方式，是否可以用分形几何中的指标来量化？这是否能够帮助我们理解为什么某些区域更容易产出矿产，而另一些区域则相对贫瘠？同时，混沌理论的引入，也让我对书中可能探讨的矿床形成演化过程产生了浓厚的兴趣。地球内部是一个动态而复杂的系统，其演化过程往往呈现出非线性和混沌的特征。我希望书中能够借助于混沌动力学的概念，来揭示矿床形成过程中可能存在的吸引子、分岔等现象，从而为我们提供一个更深刻的理解。最后，ANN，即人工神经网络，作为人工智能在数据分析和模式识别领域的重要分支，其在矿产勘查中的应用前景无疑是巨大的。我期待书中能够介绍如何利用ANN来整合和分析来自物探、化探、遥感以及地质勘探等多方面的海量数据，从中挖掘出那些肉眼难以察觉的矿化信息，从而提高勘查的效率和准确性。这本书，对我而言，将是一次深入探索矿产勘查前沿科学的绝佳机会。

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一本关于矿产勘查的著作，书名是《矿产勘查中的分形、混沌与ANN》，光是听起来就觉得信息量巨大，而且还带着那么点神秘感。我拿到这本书的时候，确实被它的标题吸引住了。分形，这个概念本身就充满了数学的美感和自然界中无处不在的规律性，我总觉得它在描绘山脉、河流，甚至矿脉的分布时，应该能提供一种全新的视角。混沌理论，更是让人联想到那些看似杂乱无章，实则暗藏着深刻内在联系的现象，在勘查这么一个复杂且充满不确定性的领域，引入混沌理论，我很好奇作者是如何将这种抽象的科学语言与具体的找矿实践相结合的。至于ANN，也就是人工神经网络，这玩意儿在现代科技中早已是炙手可热，尤其是在数据分析、模式识别方面，如果能将其应用于分析海量的地质、物探、化探数据，那无疑会大大提高勘查的效率和精度。我非常期待这本书能打破我以往对矿产勘查的认知，让我看到这个古老行业如何拥抱最新的科学理念和技术工具。我猜想，书中的内容肯定不会是简单的堆砌理论，而是会通过大量的案例研究，将这些复杂的概念具象化，让我这种非科班出身但对这个领域充满好奇的读者也能有所领悟。比如，作者会不会用分形几何来解释为什么某些矿床会呈现出一种特殊的空间分布模式？或者，如何利用混沌系统的吸引子来预测矿体的聚集区域？ANN的应用部分，我更是充满了期待，它能否帮助我们从海量数据中挖掘出那些隐藏的、肉眼难以察觉的矿化信号？这些都是我非常渴望在书中找到答案的问题。

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