《表1 松桃—花垣地区沉积型锰矿找矿模型》

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《基于AlexNet网络的二维找矿预测——以松桃—花垣地区沉积型锰矿为例》

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针对文本数据发现的局域网数据的搜索与筛选是在C#平台的基础上，对Everything软件进行二次开发，同时结合MySQL关系型数据库的方法实现。通过P2P在线传输和FTP离线传输2种方法进行数据的获取。面对海量、多元、异构的公域网数据，提出了基于检索关键词和网址URL的双迭代方案。在地质词典的关联词拓展结构网基础上建立逻辑结构树；通过百度、谷歌等主流搜索引擎对关键词的检索，生成初始URL种子网址，对种子网址的数据内容进行分析与信息提取，产生新的关键词，补充到结构树中。再利用关键词检索出新的网址，即通过网址链接种子与结构树的机器学习不断发现新的网址与关键词，形成网址结构树，二者相互迭代，形成正反两方向的全面搜索包围圈。本次研究收集的松桃—花垣地区的文本资料包括国内外及研究区的新闻、相关文献及区域报告。通过文本挖掘出的关键词与已有的矿床模型知识库，基于朴素贝叶斯概率进行匹配，最终得到松桃—花垣锰矿的矿化模型。由矿化模型结合研究区的实际二维图层数据发现结果形成该锰矿的找矿模型（表1）。