KCI등재
SCOPUS
Applying data mining techniques for forecasting geochemical anomalies
저자
Hezarkhani Bita (School of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran)
발행기관
학술지명
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발행연도
2021
작성언어
English
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KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
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122-136(15쪽)
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Undoubtedly, forecasting the anomalous values could play an important role in the inchoate stages of exploration. Therefore, it is essential to find the most accurate approach to separate anomalous values from background and afterward use the results to anticipate each arbitrary sample. In this study, results of a structural multivariate method (the combination of Mahalanobis distance and U-statistics algorithms) are used to distinguish anomalous values from background. Then, three data mining methods will be applied to produce practical equations and finally estimate anomalous values. Actually, at the first, separation of geochemical anomalies, based on the combination of the U-statistics and the Mahalanobis distance approaches, would be done. Afterward, three data mining methods, K nearest neighbor (K-NN), decision tree, and naïve Bayes classifier have been applied based on separation results and the other parameters – x and y coordinates and Cu and Mo grades. For this purpose, after separation of anomalous values according to the number of 377 collected surface samples from Parkam porphyry system by applying above combination, the data mining methods would be utilized to anticipate anomalous values for each unknown point. Finally, in order to judge about the designed networks, training samples would be considered as test samples under the application of the networks. Results show that the decision tree method would appear as the more powerful approach than the other due to far fewer number of wrong estimated samples and approving high accuracy of the designed network. Noteworthy is that resubstitution error for this network is noted only 0.0212 based on numbers of wrong estimated samples (8 from 377). Whereas, the numbers of wrong estimated samples for K-NN and naïve Bayes methods are, respectively, 13 and 46 and the rates of error are 0.0345 and 0.122. Moreover, it was observed that the estimated samples (the joint points of Cu and Mo) delineated by decision tree method are closely associated with the defined zone of potassic alteration in the study area. Finally, according to results, it can be said that the combination of decision tree method and the introduced anomaly separation approach could be applied as a reliable and efficient technique to approach worthwhile predictions.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2013-06-13 | 학회명변경 | 한글명 : 한국지구시스템공학회 -> 한국자원공학회영문명 : The Korean Society For Geosystem Engineering -> The Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | SCOPUS 등재 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2010-03-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (등재후보1차) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.2 | 0.2 | 0.16 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.15 | 0.13 | 0.347 | 0.21 |
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