优于五大先进模型，浙江大学杜震洪团队提出 GNNWLR 模型：提升成矿预测准确性

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原标题：优于五大先进模型，浙江大学杜震洪团队提出 GNNWLR 模型：提升成矿预测准确性
关键字：模型,矿床,样本,神经网络,成矿
文章来源：HyperAI超神经
内容字数：8774字

内容摘要：

作者：田小幺
编辑：李宝珠，三羊
GNNWLR 集成了地理空间和神经网络，结合 Shapley 加性解释理论，不但能够大幅提升预测的准确性，并且能够在复杂的空间场景中提升矿物预测的可解释性。卡塔尔世界杯自 2010 年荣膺举办权，直至 2022 年辉煌成功举办，累计投入资金高达约 2,290 亿美元。相较之下，此前七届世界杯的总花费仅约 400 多亿美元。这场体育盛事展现出奢华无度的风采，归根结底源于卡塔尔这个国度的深厚底蕴。正所谓「家中有矿，心中不慌」，卡塔尔正是凭借丰厚的矿产资源，得以尽情挥洒钞票，打造一场场视听盛宴。
矿产资源，对个人而言，意味着取之不尽的巨额财富，令人神往；对社会而言，则是经济社会发展的重要支柱，关乎国计民生和国家安全。然而，矿产资源并非唾手可得，它们藏于地下数百米之处，往往要历经千辛万苦，才能勘查出宝贵的矿产资源。
随着矿产勘查学科的不断发展，业内已经逐步形成以「成矿系统-勘查系统-预测评价系统」为指导的研究路线。尽管人工智能在矿产资源预测评价 (MPM) 系统中发挥着越来越重要的作用，但其应用仍存在一定的局限性，往往使得地质学家难以相信最终结果。
为了提升成

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