Resumen

Los recursos minerales son indispensables en el desarrollo de la sociedad humana y son la base del desarrollo económico nacional. A medida que el objetivo de prospección se desplaza de menas en superficie a menas ocultas, de superficiales a profundas, la dificultad de la prospección se vuelve cada vez más difícil. Por lo tanto, la predicción de perspectivas de mineralización es de gran importancia. Este artículo tiene como objetivo completar la predicción de perspectivas de mineralización mediante la construcción de modelos semánticos geológicos y el uso de aprendizaje computacional móvil para mejorar la precisión de la predicción de perspectivas de mineralización y ampliar la aplicación de la computación móvil semántica. Utilizamos cinco relaciones semánticas diferentes para construir una biblioteca de conocimientos semánticos, realizar recuperación semántica, completar la extracción de información de datos textuales geológicos y estudiar perfiles minerales. A través de la base de datos distribuida de la computación móvil, se utilizan reglas de asociación y el algoritmo de bosque ale

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Recursos minerales; Desarrollo económico; Perspectivas de mineralización; Modelos semánticos geológicos; Computación móvil; Reglas de asociación
• Keywords:Mineral resources; Economic development; Mineralization prospects; Geological semantic models; Mobile computing; Association rules