数据挖掘技术在矿山勘探开采中的应用研究

金属矿山 ›› 2008, Vol. 38 ›› Issue (02): 90-92+106.

数据挖掘技术在矿山勘探开采中的应用研究

马立强¹，温国锋^1,2

1.山东工商学院；2.河北工业大学

出版日期:2008-02-15 发布日期:2011-07-22
基金资助:
山东省软科学研究计划项目（编号：B2006026）。

Study on Application of Data Mining Technology in Mine Prospecting

Ma Liqiang¹，Wen Guofeng^1,2

1.Shandong Institute of Business and Technology；2.Hebei University of Technology

Online:2008-02-15 Published:2011-07-22

摘要/Abstract

摘要： 矿山企业在多年的生产经营中积累了大量的数据，这些数据对于企业的决策具有很大的参考意义。但是，对这些数据没有进行深层的挖掘，没有进行联机分析，其数据内部的信息隐含价值没有得到开发。而数据挖掘技术正是解决此问题的有力工具。把数据挖掘技术引入到矿山的勘探开采工作中，并对数据进行了梳理，建立了数据挖掘技术的系统框架模型，这一技术的引进必将起到对实际决策工作的支持作用。

关键词: 矿山勘探开采, 数据挖掘, 决策分析, 系统框架模型

Abstract: Mining enterprises can accumulate a large amount of data in their many years' production and operation, which can be of great reference significance to the enterprises' policy decision.However, the hidden value of the internal information of these data is not exploited if deep mining and on-line analysis of them are not made.Data mining technology is just a power tool for solving such problem.It was introduced into mine prospecting to sort out the data and build data mining system framework model.Its introduction will be sure to play a role in supporting practical policy decision.

Key words: Mine prospecting, Data mining, Policy-decision analysis, System framework model

马立强, 温国锋. 数据挖掘技术在矿山勘探开采中的应用研究[J]. 金属矿山, 2008, 38(02): 90-92+106.

MA Li-Qiang, WEN Guo-Feng. Study on Application of Data Mining Technology in Mine Prospecting[J]. Metal Mine, 2008, 38(02): 90-92+106.

[1]	田凤亮, 孙效玉, 张航 . 一种露天矿卡车故障的NLP技术挖掘与分析方法[J]. 金属矿山, 2017, 46(07): 138-142.
[2]	孟海东, 管世明, 徐贯东. 基于模糊C-means聚类的地球化学数据分析[J]. 金属矿山, 2012, 41(04): 106-108+143.
[3]	王小完, 陈红玲, 骆正山, 黄汝杰. 基于粗糙集的地测数据预测模型研究[J]. 金属矿山, 2010, 39(6): 40-43+68.
[4]	李春民, 王云海, 张兴凯, 李娟. 尾矿坝浸润线序列的支持向量机预测研究[J]. 金属矿山, 2010, 39(12): 18-21.
[5]	李春民, 王云海, 张兴凯. 矿山安全监测数据挖掘系统框架研究[J]. 金属矿山, 2009, 39(12): 126-130.
[6]	郑学明, 樵永锋. 基于GPS数据挖掘的车辆调度系统产量自动统计的方法研究[J]. 金属矿山, 2008, 38(11): 103-106.
[7]	王兴东, 李克庆. 基于数据挖掘的矿山生产技术指标优化研究[J]. 金属矿山, 2008, 38(05): 40-43.