Прогнозирование и распознавание аномалий, схожих с известными объектами, по моделям с применением нейронных сетей для обучения, моделирования и генерации целей. Это позволяет применить нейросетевое моделирование к исследуемой области, чтобы найти сигнатуры, аналогичные известным целям.
Процесс работы с гридами данных разбит на три этапа:
· Очерчивание одного или нескольких известных объектов в пределах района исследования, из другой области или из синтетических моделей.
· Применение обучения нейронной сети к известным объектам.
· Применение модельной нейронной сети к области исследования для поиска аналогичных объектов.
Результаты моделирования могут быть, затем применены для выделения новых объектов.
Этот подход для надежной и объективной генерации поисково-разведочных объектов предусматривает интеграцию широкого спектра типов данных (геология, геофизика, геохимия, дистанционное зондирование, топография)
* Predictive Targeting с помощью нейронных сетей был разработан компанией Paterson, Grant & Watson Limited
