粗糙集支持下特征矿化信息挖掘的粒子群演化方法

矿产预测信息量化研究核心问题之一是特征矿化信息优选和确定，为求定矿产预测信息组合和信息熵有效数值区间提供可靠基础，这是急需解决和极难的信息组合优化问题。项目借鉴信息处理领域最新成果，将约束适应性行为知识调整模块嵌入粒子群优化模型体系中，依据矿产勘查预测理论方法流程，研究矿化信息量化的粗糙集理论基础、多智能体技术和特征矿化信息挖掘优选的粒子群演化算法数学基础，并考察矿化特征值延拓边值问题，反演推导多源矿化信息相关性及信息组合有效数值区间的精化算法为主要内容的成矿预测信息预处理和后处理方法模型。项目成果可作为研究初始多源矿产勘查数据集蕴含内在关系的方法，把矿化信息的高维空间研究过程低维化，也为处理带约束的地矿信息组合优化问题提供新的处理方法，粗糙集下粒子群精化算法首先服务于矿化信息量化研究，继承和发展数学地质学方法体系，为深层次定量化研究动态和静态矿化信息挖掘优选和组合提供技术储备。