机器学习方法在地球科学领域的应用
2026/01/19 - 2026/01/20
线上
本课程将涵盖机器学习的核心概念,并展示如何将其应用于地球科学数据。学员将学习机器学习基础,包括数据聚类/分类方法(K均值、高斯判别分析、随机森林、自组织映射、主成分分析、DBSCAN)、应用于地球科学数据的全连接与卷积神经网络、循环神经网络、物理信息机器学习及大语言模型。实践练习包括应用机器学习方法对地震数据进行震中聚类、走时拾取、裂缝拾取以生成裂缝方位分布图、迁移图像去噪以生成无噪图像、FK面波滤波以提取基本频散曲线,以及对地球化学数据进行聚类以形成地层独特的地球化学特征。