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Revisiting the Geochemical Classification of Zircon Source Rocks Using a Machine Learning Approach
Keita Itano
*
,
Hikaru Sawada
*
この論文の責任著者
地球システム科学科
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
6
被引用数 (Scopus)
概要
フィンガープリント
フィンガープリント
「Revisiting the Geochemical Classification of Zircon Source Rocks Using a Machine Learning Approach」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Keyphrases
Trace Elements
100%
Zircon
100%
Machine Learning Approach
100%
Geochemical Classification
100%
Source Rock
100%
Rock Type
50%
Detrital Zircon
25%
Quadrupole
25%
Random Forest
25%
Decision Tree Analysis
25%
Classification Model
25%
Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry
25%
Precision-recall
25%
F1 Score
25%
Trace Element Composition
25%
Precision Score
25%
Recall Score
25%
That-trace
25%
Carbonatite
25%
Elemental Fingerprint
25%
Support Vector Machine Algorithm
25%
Geochemical Indicators
25%
Mineral Exploration
25%
Source Type
25%
High-precision Classification
25%
Zircon Trace Elements
25%
Accurate Classification
25%
Crystallization Conditions
25%
Kimberlite
25%
Nepheline Syenite
25%
Source Rock Characteristics
25%
New Dataset
25%
Earth and Planetary Sciences
Trace Element
100%
Zircon
100%
Machine Learning
100%
Source Rock
100%
Peridotite
16%
Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry
16%
Quadrupole
16%
Nepheline Syenite
16%
Carbonatite
16%
Mineral Exploration
16%
Igneous Rocks
16%
Support Vector Machine
16%