摘要：矿产资源潜力评价主要目的之一是通过整合和分析地质找矿大数据以缩小找矿区域.地质找矿大数据具有数据量大、结构复杂等特征,常常无法对其进行有效地处理和解释.人工智能算法是挖掘地质找矿大数据中潜在非线性矿化模式的有效工具,已经在矿产预测领域表现出优越性能.然而,人工智能驱动的矿产预测目前面临一些挑战,如可解释性差、泛化能力弱、预测结果与物理规律不一致等.本文在前人研究的基础上,将领域知识嵌入人工智能驱动的矿产预测全过程,建立了更加透明和可解释的矿产预测人工智能模型.该模型提供了强大的成矿知识和专家经验指导矿产预测人工智能模型训练的全过程,包括数据输入、模型设计及模型输出等环节,从而提高矿产预测人工智能模型的可解释性和预测性能.总体而言,可解释性矿产预测人工智能模型实现了整个建模过程中先验知识和专家经验的嵌入,为未来矿产预测研究提供了一个有价值和前景的方向.

摘要：地质遗迹管理信息系统利用地理信息系统技术、数据库技术,整合地质遗迹(地质公园)数据库和基础地理、地质、生态环境、旅游资源、管理规划等空间数据库,全面掌握地质遗迹保护、地质公园建设等方面的现状和规划情况,便于管理地质遗迹(地质公园)保护和建设的信息,为制定国家、区域或省市自然保护区规划和其他专项规划提供数据支持。地质遗迹管理信息系统应遵循点源信息系统的设计原则,以主题式关系数据库系统和空间数据库系统为基础,以空间信息和属性信息管理为核心,实现数据库与GIS的有效集成;并用C/S与B/S相结合的方式,使系统在局域网和广域网都能安全运行,满足用户的需求。

摘要：根据GIS空间数据包含的信息:①空间定位数据;②属性数据;③空间图元信息。把数据检索进行重新分为空间检索、属性检索和空间图元参数检索等3类,并利用Visual basic6.0+Map GIS6.5二次开发函数库设计和开发出图元参数条件查询模块。该模块是空间检索和属性检索的有益的补充,且界面友好,可以有效地通过空间实体的图元参数进行数据检索,并应用于西藏冈底斯斑岩铜矿预测评价中,成功地通过图元参数检索提取了岩浆岩、断裂构造等有用信息。

摘要：野外地质数据采集系统是计算机辅助区域地质调查系统的一个重要组成部分,由于没有合适的数据采集的地质模型和数学模型,使常规十分简单的地质现象用计算机辅助进行数据采集、存贮、处理显得十分困难。文章通过以点为核心的数据采集模型,利用数据库前端与后端分离技术、动态模型技术、元数据、数据字典技术、数据分块存储、共享技术,在V isual Basic 6.0与M apOb jects相结合的环境下,研发了地质数据采集系统,有效的把老三件(地质锤、罗盘、放大镜)与新三件(笔记本、GPS、数码相机)有机的结合起来,实现了地质数据的方便采集、存贮、处理及输出。

摘要：地质模型和数学模型的建立是解决问题的关键，从而使“计算机辅助野外地质调查系统”更便利、高效地适用于野外地质工作。实测剖面图是地质调查中，经常用到的技术方法和手段，以利对地质现象更清楚的认识。三联点构造描述方法及剖面图制作，是计算机辅助地质调查中十分重要的研究内容。本文探讨了三联点构造野外描述的内容及顺序、构造级别的划分等。对此选择 Visual C^(++)为开发工具，设汁了实测剖面图子系统。分为数据录入模块、图形绘制模块及成果数据管理模块。同时介绍了实测剖面图的数据结构及图层划分，提出了实现数据录人模块和图形模块的方法。

摘要：主要基于面向对象程序化设计的思想对计算机辅助地质填图系统作了论述,并结合野外工作实际建立了点、线、面3个基类,给出了3个基类的定义(属性),并以点、线、面为基础划分并讨论了系统的图层管理,数据库等.

摘要：通过分析,得出道路坡度大、滑行距离长、车辆载重大等是导致汽车在长大下坡路段容易失控的主要因素。分析了刹车毂温度(T)与车辆载重(G)、车辆下坡速度(V)、距坡顶距离(S)和长大下坡坡度(i)等因素之间的相关性;设计出载重车辆刹车毂温度实测试验,在不同条件下对刹车毂温度进行现场测定;对测试数据进行回归分析得出T与G、V、S、i的关系模型,提出了基于此模型的避险车道的设计依据。

摘要：山区公路由于地形的限制存在较多的长大纵坡,山区公路交通事故资料显示,一半以上的交通事故发生在长大下坡路段,重型车辆在长大下坡路段刹车毂温度过高致使制动失灵是事故的主要原因。综合考虑车辆载重、车速、坡长、坡度等因素,设计刹车毂温度现场试验,应用统计学的理论建立刹车毂温度回归模型,预测的刹车毂温度值可为长大下坡路段避险车道位置的选定提供依据。