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地質大數據與機器學習實戰/新工科人才培養系列叢書

  • 作者：編者:邱芹軍//陶留鋒//馬凱//謝忠|責編:田宏峰
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121496554
  • 出版日期：2025/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：200
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書詳細介紹了地質大數據挖掘的方法及實現過程。全書分為8章，介紹了緒論、機器學習與深度學習、數據清洗與預處理、地質命名實體識別演算法及實現、地質實體關係智能抽取演算法及實現、地質報告表格檢測與內容識別演算法及實現、地質圖中圖例與字元自動識別演算法及實現、柵格地質圖自動分割演算法及實現等內容。
    本書內容全面、針對性強，可作為地球科學、地理信息系統、軟體工程、測繪等專業本科生和研究生的教材，也可作為地球科學相關專業研究和開發人員的參考書。
作者介紹
編者:邱芹軍//陶留鋒//馬凱//謝忠|責編:田宏峰
目錄
第1章  緒論
  1.1  地質科學研究範式
  1.2  地質科學大數據的內涵
  1.3  地質科學大數據挖掘的基本任務
    1.3.1  面向多源、多類型文本的挖掘
    1.3.2  面向多類型複雜地質圖件的挖掘
    1.3.3  面向圖文數一體化的知識挖掘
  1.4  常用的數據挖掘工具與軟體
    1.4.1  Python
    1.4.2  其他常用的數據挖掘建模工具
    1.4.3  常用的中文分詞工具
    1.4.4  數據標注平台
  參考文獻
第2章  機器學習與深度學習
  2.1  機器學習發展史
  2.2  機器學習的分類
  2.3  典型的機器學習演算法
    2.3.1  支持向量機
    2.3.2  決策樹
    2.3.3  人工神經網路
  2.4  典型的深度學習演算法
    2.4.1  現代卷積神經網路
    2.4.2  現代循環神經網路
    2.4.3  大語言模型
  2.5  Python演算法的實現
    2.5.1  基於支持向量機的地質命名實體識別
    2.5.2  基於決策樹的地質命名實體識別
    2.5.3  基於人工神經網路的地質命名實體識別
    2.5.4  基於現代卷積神經網路的地質命名實體識別
    2.5.5  基於現代循環神經網路的地質命名實體識別
    2.5.6  基於遷移學習的地質命名實體識別
    2.5.7  基於大語言模型的地質命名實體識別
  參考文獻
第3章  數據清洗與預處理
  3.1  數據清洗
  3.2  地質文本數據預處理
  3.3  地質圖像數據預處理
    3.3.1  幾何校正
    3.3.2  去噪
    3.3.3  主圖區域的定位
    3.3.4  膨脹與腐蝕處理
  3.4  地質數據增強方法
    3.4.1  面向文本數據的增強方法
    3.4.2  面向圖件數據的增強方法
  3.5  數據標注
  3.6  數據一致性檢驗
  3.7  Python主要的數據預處理函數
  參考文獻
第4章  地質命名實體識別演算法及實現
  4.1  相關分析

  4.2  典型演算法
    4.2.1  基於ALBERT-BiLSTM-CRF模型的地質命名實體識別
    4.2.2  基於BERT-BiGRU-Attention-CRF模型的地質命名實體識別
  4.3  Python演算法實現
  4.4  面向地質報告的命名實體識別應用案例
    4.4.1  ALBERT框架下基於多特徵融合的工程地質命名實體識別
    4.4.2  顧及文本上下文信息的礦產資源地質命名實體識別
  參考文獻
第5章  地質實體關係智能抽取演算法及實現
  5.1  相關分析
  5.2  實體關係抽取
    5.2.1  實體關係抽取的研究現狀
    5.2.2  實體關係抽取的典型演算法
    5.2.3  實體關係抽取工具
  5.3  Python演算法實現
    5.3.1  BERT-BiGRU-CRF模型
    5.3.2  TPLinker模型
    5.3.3  GPLinker模型
    5.3.4  CasRel模型
  5.4  應用案例
    5.4.1  面向地質報告的實體關係抽取
    5.4.2  面向地質災害的實體關係抽取
  參考文獻
第6章  地質報告表格檢測與內容識別演算法及實現
  6.1  相關分析
  6.2  典型演算法
    6.2.1  基於MaskRCNN的目標檢測模型
    6.2.2  基於Attention-MaskRCNN的表格解析模型
  6.3  Python演算法實現
    6.3.1  MaskRCNN模型構建
    6.3.2  表格內容識別
    6.3.3  表格結構解析
  6.4  應用案例
  參考文獻
第7章  地質圖中圖例與字元自動識別演算法及實現
  7.1  相關分析
  7.2  典型演算法
    7.2.1  地質圖自動理解分析
    7.2.2  基於DT-SE-ResNet50模型的地質圖例識別
    7.2.3  基於CRNN模型的地質圖字元識別
  7.3  Python演算法實現
    7.3.1  基於DT-SE-ResNet50模型的地質圖例識別演算法實現
    7.3.2  基於CRNN模型的地質字元識別演算法實現
  7.4  應用案例
  參考文獻
第8章  柵格地質圖自動分割演算法及實現
  8.1  相關分析
  8.2  典型演算法
    8.2.1  基於BP神經網路的彩色地質圖面-線-點要素信息智能提取
    8.2.2  基於UNet模型與Felz聚類演算法的彩色地質圖分割

  8.3  Python演算法實現
  8.4  應用案例
  參考文獻

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