主要观点总结
文章介绍了如何通过整合和分析地质找矿大数据以缩小找矿区域，以及面临的挑战。文章强调了人工智能算法在挖掘地质找矿大数据中的潜在非线性矿化模式方面的有效性，并提到了人工智能驱动的矿产预测面临的可解释性差等问题。在此基础上，文章提出了建立可解释性矿产预测人工智能模型的方法，包括数据可解释性、模型可解释性和结果可解释性三个关键要素，并讨论了未来工作的方向。
关键观点总结
关键观点1: 地质找矿大数据的挑战
地质找矿大数据具有数据量大、结构复杂等特征，无法有效地处理和解释。
关键观点2: 人工智能算法在矿产预测中的应用
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，在矿产预测领域表现出优越性能。
关键观点3: 可解释性矿产预测人工智能模型的建立
为了提高人工智能模型的可解释性和预测性能，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。
关键观点4: 可解释性矿产预测人工智能模型的关键要素
可解释性矿产预测人工智能模型的关键要素包括数据可解释性、模型可解释性和结果可解释性。
关键观点5: 未来工作方向
未来的工作应致力于提高矿产预测人工智能模型的预测性能和可解释性，以进一步推动人工智能在矿产预测中的应用。
文章预览
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
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