摘要：传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测，但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法，设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例，提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析，提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合，不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后，利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测，绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明，半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。

摘要：创新型人才培养是我国目前急切需要解决的问题。然而培养创新型人才是一项社会系统工程,不仅涉及到国家顶层设计,也需要高校层面的培养模式和课程设计,同时也需要师生层面的关系和教育的配合。文章以合肥工业大学资源勘查工程和地质学专业为例,提出了地质拔尖创新人才的特点,并根据多年的探索和实践,总结了创新型人才培养模式的经验,并揭示了目前存在的不足,丰富了我国创新型人才培养的理论和实践体系。