人工智能算法在地质勘探测量方向数据处理与异常识别中的应用

随着地质勘探测量技术的不断发展，海量复杂的数据给传统处理方法带来挑战。本论文聚焦人工智能算法在地质勘探测量方向数据处理与异常识别中的应用，深入剖析卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等人工智能算法在该领域的应用原理与优势。研究表明，人工智能算法能够高效处理地质勘探中的多维、非线性数据，显著提升异常识别的准确性与效率，为地质勘探工作提供有力的技术支持，对推动地质勘探领域智能化发展具有重要意义。