中文摘要：

针对距离幂次反比（IDW）矿产资源/储量（MROR）估算方法的幂指数难以有效设置及由此造成的估值精度通常不高等问题，从两个层次提出基本解决方案单次估值过程中，（1）所有参估样品使用相同幂指数（IDW-OPPN）的方法；（2）所有参估样品使用不同幂指数（IDW-MPPN）的方法。为了使这两种方法高质效、高智能，将采用遗传算法和交叉验证等技术进行实现。在自适应地动态计算出每个待估点最优幂指数的同时，所提方法还将能够较好地处理MROR估算过程中经常遇到的样品数据呈非均匀分布或属性值呈非均匀变化情况下的估值问题。将利用多个理论模型数据和实际矿山数据同时从整体精度和局部精度两方面对估算结果的质量进行验证对比。按预期，新方法将不再需要手工设置幂指数，并且能够较大程度提高传统IDW法的估值精度，在局部空间变异性的刻画方面甚至可能超越地质统计学方法。对丰富和完善IDW法MROR估算理论与方法有较大意义。