Resumen

Se introduce un algoritmo de análisis de componentes independientes rápido (FICAA) para procesar datos geoquímicos con detección de anomalías. En el procesamiento de datos geoquímicos, la importancia geológica de los elementos geoquímicos separados debe ser explícita. Esto requiere que se utilicen coeficientes de correlación para superar la limitación de indeterminación de las secuencias de señales descompuestas por el FICAA, de modo que las secuencias de las señales descompuestas puedan reflejarse correctamente. Mientras tanto, el problema de indeterminación en la escala de las señales descompuestas por el FICAA puede resolverse mediante el método de frecuencia acumulativa (CFM). Para clasificar muestras geoquímicas de superficie en anomalías verdaderas y falsas, se procesan ensayos de datos geoquímicos de suelo 1:10 000 en el área de Dachaidan en la provincia de Qinghai en China. Se utilizan el CFM y el FICAA para detectar las anomalías de Cu y Au.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Rápido; Algoritmo de análisis de componentes independientes; Datos geoquímicos; Detección de anomalías; Coeficientes de correlación; Señales descompuestas
• Keywords:Fast; Independent component analysis algorithm; Geochemical data; Anomaly detection; Correlation coefficients; Decomposed signals