多方法综合探测数据融合与智能识别技术研究数据集

本数据集主要包括：地质建模数据、多方法物探数据和智能识别软件。①多源异构数据库系统的构建：通过对地震、电法、坑透、槽波等多方法综合探测获得的多源数据进行存储，构建多源异构数据库，为致灾体智能识别提供训练样本数据。②多方法综合探测智能识别系统的构建：集成地震、电法、坑透、槽波等多源探测数据进行融合，建立数据预处理、地质构造（或富水异常）类型标记、显示绘制等功能模块，构建基于K近邻、支持向量机、决策树、随机森林等算法的异常体识别模型，实现基于工作流管理的异常体智能识别及识别结果的可视化展示、识别结果的上传、下载、识别结果对比等功能，形成预测预警可视化支撑平台。③通过数据规格化、属性数据相关性分析、目标相关性分析、机器学习算法的参数寻优、识别结果的分析等过程，进行地质异常体动态智能识别流程的优化和改进；逐步完成隐蔽致灾体多源异构数据库的结构优化，实现地质异常体的智能识别和可视化展示。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集整合了地质建模、多方法物探及智能识别软件，构建了多源异构数据库，用于存储地震、电法、坑透、槽波等多种探测数据。在此基础上，通过集成K近邻、支持向量机等机器学习算法，实现了地质异常体的智能识别与可视化展示，并支持识别结果的对比与上传下载等功能。