論文の概要: A Multimodal Learning Framework for Comprehensive 3D Mineral Prospectivity Modeling with Jointly Learned Structure-Fluid Relationships

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02911v1
• Date: Wed, 6 Sep 2023 11:13:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 15:44:03.027118
• Title: A Multimodal Learning Framework for Comprehensive 3D Mineral Prospectivity Modeling with Jointly Learned Structure-Fluid Relationships
• Title（参考訳）: 複合学習構造-流体関係を考慮した総合的な3次元鉱物探査モデルのためのマルチモーダル学習フレームワーク
• Authors: Yang Zheng, Hao Deng, Ruisheng Wang, Jingjie Wu
• Abstract要約: 本研究では,3次元鉱物探査法(3次元MPM)のための新しい多モード融合モデルを提案する。 このモデルでは、標準相関解析(CCA)を用いて、マルチモーダル特徴の整合と融合を行う。 Jiaojia金鉱床データセットの厳密な評価は、鉱石産出事例の識別と鉱物の探査率の予測において、モデルの性能が優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.527058483918208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents a novel multimodal fusion model for three-dimensional mineral prospectivity mapping (3D MPM), effectively integrating structural and fluid information through a deep network architecture. Leveraging Convolutional Neural Networks (CNN) and Multilayer Perceptrons (MLP), the model employs canonical correlation analysis (CCA) to align and fuse multimodal features. Rigorous evaluation on the Jiaojia gold deposit dataset demonstrates the model's superior performance in distinguishing ore-bearing instances and predicting mineral prospectivity, outperforming other models in result analyses. Ablation studies further reveal the benefits of joint feature utilization and CCA incorporation. This research not only advances mineral prospectivity modeling but also highlights the pivotal role of data integration and feature alignment for enhanced exploration decision-making.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3次元鉱物分布図(3D MPM)のための新しい多モード融合モデルを提案し,深層ネットワークアーキテクチャを通して構造情報と流体情報を効果的に統合する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と多層パーセプトロン(MLP)を利用するモデルでは、標準相関解析(CCA)を用いてマルチモーダル特徴の整合と融合を行う。 Jiaojia金鉱床データセットの厳密な評価は、鉱床のインスタンスを識別し、鉱泉の確率を予測し、結果分析において他のモデルよりも優れた性能を示す。 アブレーション研究は、関節機能利用とCAAの活用の利点をさらに明らかにしている。 この研究は鉱物の予測モデリングを進歩させるだけでなく、データ統合と機能アライメントの重要な役割を強調する。

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