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将人工智能技术引入成矿预测研究中,可以提高预测效率,挖掘探测数据与结果之间的隐藏信息.利用半监督学习方法对样本构建要求低的优点,结合其在异常识别方面的应用效果,设计了基于分割准则的孤立森林与深度自编码网络的神经网络结构;基于西藏冈底斯地区的化探元素数据,对研究区内的铜矿进行了成矿预测工作,预测结果与已知矿区数据叠加效果较好,说明本文的神经网络结构能够完成成矿远景区的预测工作.