第31卷，第6期 2011年6月
光谱学
与光谱分析
Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 31,No. 6, pp1678-1682
June,2011
基于实例克隆的ICSMOreg算法及在轴矿床蚀变矿物
水云母中的物谱建模研究吴佳，蔡之华，，高哲超，余超中国地质大学计算机学院，溯北武汉430074
摘要水云母是花岗岩型轴矿床蚀变带中的一种典型蚀变矿物，它也是铀矿找矿的一个重要标志。水云母含量的大小能在一定程度上体现轴矿床水云母化的强弱。传统建模方法对水云母含量的预测效果较差。文章将回归支持向量机SMOreg应用到水云母物谱关联建模中，并在验证其有效性的基础上提出一种基于实例克隆的ICSMOreg方法，以构建水云母含量与光谱特征参数的关联模型。该方法首先选择与待测样本亲和度较强的部分样本，运用实例克隆的方法对其进行克隆学习，再将得到的新样本数据输人SMOreg，建立水云母的物谱关联模型，最后将文章提出的算法与SMOreg算法、人工神经网络、模型树及常用的高光谱物谱关联模型中的一元线性回归、多元线性回归的预测结果相比较，表明提出的算法预测结果精度高于现有
算法，且通过克降与待测样本亲和度强的样本降低了无用信息在预测过程中所造成的负面影响。关键调实例克隆；SMOreg算法；光谱吸收特征参数；铀矿床；水云母；预测
中图分类号：TP301.6
文献标识码：A
引言
DOI; 10. 3964/j- issn. 10000593(2011)06-1678-05
生物模型来解决很多实际工程向题，尤其是人工神经免疫算法的诞生[]。本文在研究生物免疫系统中克隆机理的基础上提出一种基于实例克隆的ICSMOreg算法来提高支持向量机
水云母是主要的铺矿床蚀变矿物之一，在铀矿勘测的过程中具有很重要的作用11。目前国内外还缺乏对花岗岩型铺矿床水云母化蚀变矿物光谱特征的系统研究。本文首先对蚀变矿物水云母的含量与光谱吸收特征参数（光谱吸收特征参数是反射光谱线的吸收峰所对应的各参数)之间的变化关系进行相关分析，建立蚀变矿物含量与光谱吸收峰的反射率深度、面积和宽度之间的物谱关联模型，从而可以根据光谱数据预测矿物水云母的含量。据前人研究，在高光谱遇感中广泛使用的物谱关联建模技术主要有统计回归分析、散点图等(2)，统计回归分析模型主要有一元线性回归、多元线性回归等。这些回归模型都具有一定的局限性，面且所建立的模型结构较为简单，且精度比较低。
在数据挖掘技术中，出现了一些新型的复杂非线性系统建模技术，如支持向量机[3、人工神经网络(4]、模型树"]等。我们在研究传统方法的基础上，将支持向量机SMOreg的方法应用于水云母物谱关联建模，实验结果表明了该方法的可行性与有效性。近年来，人们又逐渐开始将注意力转向模拟
收稿日期：2010-07-04，修订日期：2010-10-05
SMOreg的预测精度，该算法模拟生物免疫系统的克隆机理，扩大了优秀个体(亲和度较高的实例)的规模，从而降低了无用信息在预测过程中造成的负面影响，提高了预测的精度。
水云母光谱特征分析 1
水云母诊断性光谱特征 1.12
蚀变花岗岩中的水云母是富钾离子的热液与固相斜长石作用的产物，鉴于其重要的指矿价值，何建国等门通过提取水云母矿物的诊断性光谱特征，并对其主要的吸收峰成因进行了分析。本文获取了201轴矿床的6个水云母的粉末样品，其光谱曲线如图1所示。由图1可以看出2117～2121 nm位置的吸收峰规模小，吸收弱，对高光谱通感面言，目前很难应用；2349～2352nm位置的吸收峰与绿泥石的诊断性吸收峰(°基本一致，所以不具有代表性；2206～2210nm 位置的吸收峰深、牵，呈尖锐的“V"型，是花岗岩型钩矿床水云母化最为显著的诊断性吸收峰。
基金项目：国家（863计划)项目（2009AA12Z117)和湖北省自然科学基金项目(2009CDB139)资助
作者简介：吴佳，1987年生，中国地质大学(武汉》计算机学院在读博士研究生
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