2) prediction indicator
含矿性评价标志
3) deep ore-bearing potential prediction
深部含矿性评价
4) evaluation of ore potentiality of the strata
地层含矿性评价
5) potential of gold lodes
矿脉含矿性评价标志
6) gassiness evaluation
含气性评价
1.
Superiorities of support vector machine in fracture prediction and gassiness evaluation;
支持向量机在裂缝预测及含气性评价应用中的优越性
2.
Four different methods,including support vector machine(SVM),artificial neural network(ANN),multiple regression analysis(MRA) and parameter product decision(PPD),were applied to the gassiness evaluation of forty gas-bearing layers in the tight sandstones of Tabamiao Area in Ordos Basin.
将支持向量机、人工神经网络、多元回归分析及参数乘积判别法4种算法分别应用于鄂尔多斯盆地塔巴庙地区40个致密砂岩储层的含气性评价,其预测结果与试气结果的平均相对误差绝对值分别为:0,4。
补充资料：地下水水资源评价(见水资源评价)
地下水水资源评价(见水资源评价)
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