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利用大模型进行矿产资源智能预测的超级智能体开发方法研究
目录
文档概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.1.1矿产资源现状与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.2大模型技术发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.1.3智能预测方法研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2国内外研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2.1矿产资源勘查技术发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.2.2大模型在资源勘探中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1.2.3智能体技术研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
1.3.1研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.3.2研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
1.4.1研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
1.4.2技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.1大模型理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.1.1大模型架构与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.1.2大模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.1.3大模型能力特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.2矿产资源勘查理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.2.1矿产资源赋存规律．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.2.2矿产资源勘查方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.2.3矿产资源评价体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.3智能预测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2.3.1机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.3.2深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
2.3.3集成学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
2.4超级智能体技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
2.4.1超级智能体定义与特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
2.4.2超级智能体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
2.4.3超级智能体关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
基于大模型的矿产资源智能预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
3.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
3.1.1数据来源与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
3.1.2数据清洗与标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
3.1.3数
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