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距离幂次反比法参估样品数据的自动优化
  • ISSN号:1000-7849
  • 期刊名称:地质科技情报
  • 时间:2014.11.15
  • 页码:237-240
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国地质大学计算机学院,武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41202231);中央高校新青年教师科研启动基金项目(CUG110824)
  • 相关项目:IDW矿产资源/储量估算方法精细幂指数的智能优化
中文摘要:

作为地质数据处理过程中经常用到的一种空间插值方法,距离幂次反比(IDW)法计算过程中如何设置有效参估样品是这种方法一直存在的问题。通过枚举的思路,基于交叉验证方法对所有可能的参估样品个数取值进行遍历和判断,自动优选出该方法框架下的最优参估样品数据集。利用这种方法对实际数据的插值过程进行了分析测试,所得计算结果与普通克里格法的精度较为接近,明显优于常规经验性参数设置方法的估计值,表明该方法具有有效性和实用性。

英文摘要:

As a typical spatial interpolation method in geosciences data processing,inverse distance weighting(IDW)methods have a long-time standing problem which is how to choose the best participant samples while calculating.This paper proposes an alternative way based on enumeration method.By orderly analyzing and estimating the effectiveness of every possible participant dataset in cross-validation,this method can automatically optimize the proper samples.Additionally,the calculation process with a real dataset by the proposed method is illustrated and analyzed by a case study,from which the calculation result is clearly superior to conventional method.Thus,both theoretical analysis and practical application can show the validity and practicality of the proposed method.

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期刊信息
  • 《地质科技情报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:中国地质大学(武汉)
  • 主编:姚书振
  • 地址:湖北武汉市鲁磨路388号中国地质大学
  • 邮编:430074
  • 邮箱:kjqb@cug.edu.cn
  • 电话:027-67885048
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7849
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1240/P
  • 邮发代号:38-130
  • 获奖情况:
  • 湖北省优秀期刊(各届,共4届)
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国地质文献预评数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:15734