基于机器学习的人工智能模型可解释性在矿产预测领域的研究进展及思考

摘要

近年来，机器学习技术在矿产预测领域的应用显著提升了矿产资源勘探效率，但基于此构建的智能模型可解释性不足已成为制约其规模化应用和落地的核心挑战之一。本研究系统梳理了面向智能成矿预测的模型可解释性研究前沿进展，探讨了可解释性提升在矿产预测领域的研究意义及其在地质科学中的必要性和紧迫性，并基于不同阶段提出不同机器学习算法得出的预测结果可信度提升的方法和建议。现有研究主要围绕三个维度展开：重视地质先验知识的前期嵌入、利用可视化技术揭示全局或增强局部输出与输入值的关系和权重值、研发多种混合解释框架等。但当前高维非线性关系解译困难、机器学习算法普遍架构复杂、多源异构数据融合机理不透明等问题在矿产预测领域仍不容忽视，亟需开发兼顾计算效能与结果逻辑性的新型解释范式，所以本文基于对不同类型机器学习提出应考虑扩展时空框架、重视损失函数和可视化技术、合理选择评价参数等具体建议。未来发展方向应聚焦于构建建模全流程可解释性更高的智能预测系统，以提升基于不同阶段、不同模型所构建预测体系的逻辑置信度，推动机器学习模型与前沿成矿理论的优化创新。

关键词

机器学习 / 成矿预测 / 可解释性 / 人工智能 / 模型构建