连续证据权重法及其在矿产潜力预测中的应用研究

目前分类证据权重法只能处理分类证据因子,连续证据因子在转化为分类数据时,必然导致信息损失;而且证据因子按分类计算权重,不能从整体上反映该证据因子对成矿有利的权重。该文尝试对分类证据权重法进行改进,将分类证据隶属度扩充为连续证据隶属度,并修改证据因子权重的计算方法,避免同一证据因子权重的重复累加,建立基于连续证据因子的模糊证据权重法。以实际的矿产潜力预测为例,对比分析分类证据权重法与所提出的模糊连续证据权重法。结果表明,基于连续证据因子的模糊证据权重法能够克服分类证据模型后验概率空间突变情况,利于预测结果的制图输出,并在一定程度上提高后验概率精度。

地学数据集成及空间决策支持的方法与应用

空间数据分析技术的严重滞后出现了“信息爆炸”的现象。因此,由于地学数据多源性的特点,如何集成量纲不一,形式多样,既有定量数据,又有定性的文字描述,经验性和知识性的地学数据并使之帮助决策成为当前亟待研究的课题之一。本文讨论两个空间数据集成和决策支持方法:模糊证据权重和加权逻辑回归方法。与传统地学数据集成和空间决策支持方法如判别分析和其他多元回归不同之处在于,这两种方法在解释变量是连续和类别变量混合模式的情况下或响应变量取两类值的情况下处理的结果更为合理。