基于稳健有序独立成分分析(ROICA)的矿产预测

独立成分分析（ICA）充分考虑了以往主成份分析（PCA）没考虑到但又非常重要的数据高阶统计特性，但ICA分离后的信号具有顺序、符号、幅度的不确定性，而矿产资源预测又必须弄清分离后信号（地质变量）的地质意义;为此，提出了一种基于稳健有序独立成分分析(ROICA)的矿产预测方法。首先对地质数据进行稳健预处理，然后进行独立成分分析，借鉴因子分析的思想解决独立成分分析算法不确定性的局限，从而可以反映分离变量的有序性。将ROICA方法用于广东省肇庆双壬铜矿区进行矿产资源预测。实验结果表明该区金银矿体的赋存空间位置与传统均值方差方法给出的异常位置明显不对应，没有指示意义；而经过稳健有序ICA处理后的Au、Ag独立成分异常与实际的Au、Ag矿体吻合度很高；Cu、Pb、Zn独立成分异常与Au、Ag矿关联性不大，反映研究区的Cu、Pb、Zn等其他元素或组合不具有Au、Ag矿的指示意义。ROICA方法可用于矿产资源预测。