Predictive Geological Mapping of the Baie Verte Peninsula, NL, CA, Using SOM Neural Nets
Notice bibliographique
Résumé
Summary Geophysical data has been interpreted one data-type at a time using primarily visual inspection by the interpreter. This approach become increasingly difficult as the dimensionality (e.g. number of data-types) of the dataset is increased. Self-organizing maps (SOMs) are a class of unsupervised artificial neural network algorithm which are used to cluster multi-dimensional data while preserving the overall topology of the original dataset. Geophysical responses are closely linked to the local geology it is postulated that SOMs can be employed to cluster multi-dimensional geophysical data in order to produce predictive geological maps. In the development of an effective work flow for creating predictive geological maps using SOMs the predictive maps are compared to a known geology. This comparison can be done through visual inspection. However, quantitative measures of clustering quality are also desired. SOM predictive mapping was applied to mapping the Baie Verte Peninsula on the north coast of the island of Newfoundland, Canada. The Baie Verte Peninsula is a region of complex geology with good regional geophysical data coverage and good regional geological mapping. The predictive maps produced in this project are evaluated both through visual inspection and quantitatively using a set of clustering quality measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».