空间独立成分分析及其在矿产预测中的应用研究

盲源分离问题广泛存在于包括矿产预测在内的许多自然科学研究之中。始于盲源分离问题的独立成分分析理论方法已成为数据挖掘的一个新的生长点。本课题的目的就是研究空间独立成分理论方法及其在矿产预测中的应用，提高地学空间数据的数据挖掘水平和处理速度。研究内容主要包括：独立成分模型的假设、空间独立成分分析的目标函数的选择、空间独立成分分析算法以及对化探次生晕、遥感数据进行盲源分离并尝试给以合理解释、编写相应的计算机程序系统。本项研究将促进计算机地质学的发展，也必将促进环境保护（沙尘暴源的分离）、精细农业（土壤肥力元素与农作物的产量的关系）、遥感图像处理与分析等领域的发展，还将反过来促进在生物医学、混合声音信号分离、金融、通信、自然图像的特征提取等方面发展。