1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
矿产资源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础，也是国家的重要战略资源。岩心钻探是深部探测的重要环节，岩心是研究地下地质和矿产情况的重要实物地质资料，它在确定岩性、推断沉积环境以及生储盖组合中，具有不可替代的作用[1]。借助岩心光谱扫描仪，在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内，获取岩心光谱，同时为每个像元提供数百个至几千个窄波段光谱信息，产生一条完整而连续的光谱曲线[2]。借助岩心光谱扫描仪可以将岩心资源数字化，通过获取岩心图像和光谱，实现了岩心图谱合一，大大方便了岩心资源的保存和利用。纵观国内外各种岩心资源管理系统，它们的主要功能是管理岩心图像和光谱等信息资源，其并未对岩心光谱进行定量或半定量分析。由于功能限制，这些系统未能有效挖掘岩心光谱隐含的更有价值的矿物学信息，从而未能充分利用珍贵的岩心光谱资源。岩心光谱中隐含了岩心所包含的矿物组分类型及其相对含量的信息[3],因岩心所含的矿物种类多且杂，岩心光谱大多是多种矿物的混合光谱，因而导致光谱的数据挖掘和矿物识别难度提升。若岩心所属类别与某种标准矿物对应，则该岩心光谱与此标准矿物的光谱最为相似，从而可以认定该岩心主要成分为此种矿物，因此该问题归结为多分类问题。国内外有研究人员致力于混合光谱分离，试图运用概率及统计理论得到混合光谱中各种矿物光谱及其含量[4-6]。由于岩心的成分和结构千变万化，加上受测量仪器和测量条件影响，岩心光谱有一定的不确定性，而文献[4-6]这些方法过于理想化，得到的分析结果并不理想。采用分类方法半定量分析岩心光谱，得到的结果具有实际应用价值，但目前尚没有该方面的研究。
随着数据时代的到来，分类问题尤其是多分类问题广泛的应用于生物、医药、地质勘探等各大领域。常见的分类算法主要有支持向量机(support vector machine，svm) 、logistic回归、神经网络等。logistic回归模型作为一种处理分类因变量的统计模型，应用广泛，且近年来在数据分类方面的研究有了较大进展。logistic回归是一种处理分类因变量的常用统计模型，可用于分类问题的研究。相较于其他分类方法，logistic回归的一个优点就是它可以估算出属于某一类别的概率，而且模型清晰，其概率可以反映出某一因素对结果的影响。logistic回归用途是极为广泛的，如预测与判别分析等，logistic回归分析方法几乎已经成了医学和流行病学中最常用的分析方法，实际上有很多其他分类方法，但logistic回归是最成功也是应用最广的[7]。
近年来logistic回归模型已经广泛应用于多个领域。2001年我国学者黄和安用spss软件进行了多分类logistic回归分析[8]。该方法将中小学生近视程度为例，分为轻度、中度和重度三类，以其中一个类作为参考类别，其他类别都同它相比较可生成个非冗余的logit变换模型，预测并分析了待测样本的所属类别。2005年xu等人提出了基于logistic回归模型的多示例学习算法[9]，该模型的应用范围又从分类扩展到了多示例学习。南开大学的梁琪教授在2005年提出将主成分分析应用于logistic回归，并得出结合主成分分析方法的模型具有较高的预测准确率[10]。2012年徐等人运用logistic回归模型分析遥感图像数据，探讨了土地变化驱动因素[11]。
2. 研究的基本内容和问题
研究目标：在深入研究蚀变矿物光谱特征的基础上，用logistic回归对岩心光谱进行分类处理，对不同类别岩心光谱进行识别，从而获取岩心光谱半定量分析结果。
研究内容：
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岩心光谱降维，用logistic回归分析方法对岩心光谱进行分类；
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研究方法：
1.选择常见蚀变矿物特征吸收区间，综合考虑岩心光谱不同波段的信息量，进行变量选择(或降维)；用logistic回归分析方法对降维后的岩心光谱数据进行分类，用带惩罚的logistic回归模型对原始光谱数据进行高维变量选择并分类；
2.对模型参数进行求解，得到分类结果，并与svm方法处理结果进行对比分析
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将logistic回归分类方法应用于岩心光谱信息解译，克服了岩心光谱的部分不确定性影响，分析结果更可信。
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分类目标函数中包含了蚀变矿物特征光谱吸收，可用于大量岩心光谱数据智能分析。
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2020.1-2020.2文献查阅，知识学习
2020.3岩心光谱降维，logistic回归分析方法分类等
2020.4与其他软件对比
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