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Chengdu University of Technology

数学地质进展

Chengdu University of Technology via XuetangX

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数学地质进展系统总结数学地质的理论体系和方法，涵盖地学大数据、空间统计分析、地学建模、机器学习等前沿技术，推动数学地质与现代信息技术的深度融合，为读者提供了系统化的学习路径，促进数学、地质、计算机科学的交叉应用。


Syllabus

  • 第一章 数学地质概论
    • 第一节 引言
    • 第二节 案例导向：数学地质研究内容
    • 第三节 案例算法的应用情况
  • 第二章 数学地质中的数学建模
    • 第一节 数学模型的基本概念和类型
    • 第二节 常见的统计模型
  • 第三章 三维地质建模技术
    • 第一节 三维地质建模简介和技术流程
    • 第二节 三维地质建模及应用
  • 第四章 二三维成矿有利信息提取及智能预测
    • 第一节 二三维成矿有利信息提取及智能预测（上）
    • 第二节 二三维成矿有利信息提取及智能预测（下）
  • 第五章 高光谱遥感及其应用
    • 第一节 高光谱遥感及其应用（上）
    • 第二节 高光谱遥感及其应用（下）
  • 第六章 勘查地球化学数据统计分析
    • 第一节 地球化学数据处理基础
    • 第二节 地球化学数据统计分析
  • 第七章 石油与天然气储层地震预测与流体检测
    • 第一节 绪论
    • 第二节 KNOTT-ZOEPPRITZ方程
    • 7.3 基于KNOTT-ZOEPPRITZ方程的叠前地震资料反演技术
  • 第八章 地震大数据与青藏高原东缘精细结构解析
    • 第一节 1.地震大数据与亟需解决的问题
    • 第二节 2.基于深度学习的地震事件识别与初至到时拾取
    • 第三节 基于程涵方程的地震层析反演
    • 第四节 青藏高原东缘精细结构解析应用案例
  • 第九章 大数据与人工智能在地球科学中的应用
    • 第一节 大数据与人工智能在地球科学中的应用(上)
    • 第二节 大数据与人工智能在地球科学中的应用（下)
  • 第十章 地质统计学在AI时代下的发展
    • 第一节 地质统计学的基石与AI时代挑战
    • 第二节 两点地质统计学的理论基石
    • 第三节 地质统计学在AI时代下的挑战和机遇
    • 第四节 AI技术与地质统计学融合的发展
  • 期末考试

    Taught by

    Quanfeng Wang, You hua Wei, Ling Zeng, Yunhui Kong, Mengxue Cao, Maozhi Wang, Linlin Shui, Bin Liu, YUAN LIANG, and Hui Chen

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