Original scientific paper
https://doi.org/10.17794/rgn.2025.3.10
NAPREDNE TEHNIKE KLASTERIRANJA ZA KLASIFIKACIJU NASLAGA KOSITRA U MALEZIJI: PRISTUP STROJNOGA UČENJA
Meisam Saleki
; School of Materials and Mineral Resources Engineering, Engineering Campus, Universiti Sains Malaysia (USM), Malaysia
Kamran Mostafaei
orcid.org/0000-0002-4039-4628
; Department of Mining, Faculty of Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran
*
Zakaria Bin Endut
; School of Materials and Mineral Resources Engineering, Engineering Campus, Universiti Sains Malaysia (USM), Malaysia
Mohammad Nabi Kianpour
; School of Materials and Mineral Resources Engineering, Engineering Campus, Universiti Sains Malaysia (USM), Malaysia
* Corresponding author.
Abstract
Ova studija istražuje primjenu naprednih tehnika klasteriranja – spektralno klasteriranje, Gaussove modele miješanja (GMM) i hibridni pristup koji kombinira autoenkodere s metodom k-means u svrhu klasifikacije naslaga kositra u Maleziji. Geokemijski podatci 28 uzoraka rude kositra u regijama Pengkalan Hulu North, Menglembu, Klian Intan i Sungai Lembing analizirani su kako bi se identificirali različiti obrasci mineralizacije. Rezultati su otkrili da je integracija autoenkodera s metodom k-means dala najvišu kvalitetu klasteriranja, sa Silhouette vrijednosti iznad 0,4 i Calinski-Harabasz indeksom od 90 na četiri klastera, nadmašujući ostale metode. Klasifikacija je učinkovito razlikovala pegmatitne, hidrotermalne, polimetalne i diseminirane tipove ležišta, što je u skladu s geološkim karakteristikama regija. Ovi nalazi poboljšavaju razumijevanje distribucije naslaga kositra nudeći znatan potencijal za optimiziranje strategija istraživanja i rudarskih operacija, čime se pridonosi održivomu gospodarskom razvoju malezijske rudarske industrije kositra.
Keywords
ležišta kositra; tehnike klasteriranja; geokemijska analiza; Malezija; istraživanje minerala
Hrčak ID:
333281
URI
Publication date:
3.7.2025.
Visits: 648 *