ЭКСПРЕСС-ТЕХНОЛОГИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ ДЛЯ ПЛАНИМЕТРИЧЕСКОГО МИНЕРАЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

В работе рассматривается реализация планиметрического метода минералогического анализа как задачи классификации. Для ее решения используется машинное обучение, а для формирования обучающей выборки предложена экспресс-технология, основанная на аугментации данных. Для получения признакового вектора объектов классификации использован предобученный нейросетевой векторизатор на базе сверточной искусственной нейронной сети ResNet-18. Проведенные эксперименты на примере анализа апатитовых руд Хибинского месторождения показали, что использование такого вектора обеспечивает весьма высокую точность классификации чистых образцов апатита (до 99 % в зависимости от вида руды и размера планиметрической сетки). А с учетом специфики рассматриваемых в работе объектов классификации аналогичный подход может использоваться и для решения задачи определения удельного содержания минералов в рудах площадным методом. Предложенная в работе технология экспресс-разметки образцов обеспечивает приемлемую итоговую точность решения этой задачи при минимальных трудозатратах на создание обучающей выборки.