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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供了一种融合机器学习的径向基函数曲面复杂矿体建模方法和装置，其中方法包括：重采样三维剖面数据并赋予矿体特征属性；stacking机器学习模型的训练；剖面形态复杂且稀疏部分的插值加密；剖面集合的边界点以及对应法向量的提取；Hermite型径向基函数建立隐式场；基于行进四面体算法可视化三维矿体模型。本发明利用stacking机器学习挖掘三维剖面数据的特点，实现了对曲面复杂矿体建立连续可靠且表面光滑的三维矿体模型的技术效果。
主权项：1.一种融合机器学习的径向基函数曲面复杂矿体建模方法，径向基函数曲面复杂矿体建模方法包括：对原始剖面数据进行重采样处理，并将处理后的数据转换为三维离散点数据；利用所述三维离散点数据对stacking机器学习模型进行训练；利用训练好的stacking机器学习模型对所述原始剖面数据进行插值加密，构建出新的剖面集合；在所述剖面集合中提取边界点以及与所述边界点对应的法向量，利用所述边界点和所述法向量解析Hermite型径向基函数；确定建模区域边界，建立整个建模区域内的三维网格节点，利用已解析的Hermite型径向基函数计算所述三维网格节点值，基于所述三维网格节点值建立建模区域隐式场；利用行进四面体算法对所述建模区域隐式场进行可视化操作，建立三维矿体模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 融合机器学习的径向基函数曲面复杂矿体建模方法和装置
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