一、课题主要研究内容
     通过2年时间，研究矿产资源评价知识库、构建，将地学图形空间数据库与专家系统结合，总结区域地质、地球物理、地球化学、遥感等多学科成矿信息提取与综合方法，开发高质量高精度三维仿真组件和海量空间数据库信息挖掘和提取工具，形成独立知识版权的计算机软件系统。
     1、矿产资源评价知识库与数字矿床模型研究主要包括两个方面：（1）在原始描述性模型研究基础上通过解决描述矿床模型的自然语言与计算机可以识别和处理的符号集合之间的对应关系，建成矿床类型计算机专家推系统知识规则库，实现 矿床模型智能推理。（2）数字矿床模型专家系统建立，采用面向对象的 C + + 语言实现矿床模型计算机推理网络模型及成矿知识规则的推理过程，将神经网络BP模型及图形技术引入专家系统。（3）将专家系统与 GIS 空间数据库技术结合，形成可以推断矿床类型、又能预测矿床位置的数字矿床模型专家系统。
     2、高仿真地学信息可视化技术，开发（1）区域地学可视化组件如国外通行的立体等值线技术；（2）遥感影象数据与DEM 及地质调查数据复合的虚拟显示技术组件。
     3、地学空间海量数据信息挖掘技术，针对目前已建设的地质调查数据库群的特点，重点研究开发（1）区域空间结构模拟与插值地质统计学技术，包括各种常用的克立格方法、多种条件模拟方法，特别是最新的智能化的三维变差函数模拟程序，包括实验变差函数计算、块金孔穴效应、变差函数各向异性、块体变差函数计算、变差函数拟合；（2）引进和开发将空间域与频率域结合的分形地球物理地球化学信息提取方法；（3）改进和研究小波变换的处理手段，更好地提取地学信息；（4）深化神经网络技术非线性技术在地质信息挖掘应用，开发跗算法工具。
     4、应用示范，选择示范区，进行新技术，新方法的试验，在实际中应用中发现问题，提高研究开发成果的可操作性。
  二、预期成果
   （一）预期目标
     1、开发出先进实用的矿产评价多元地学信息提取与综合的可视化组件；
     2、开发神经网络、分形、小波变换等现代非线性数据处理方法软件；
     3、解决基于数字矿床模型专家系统知识驱动的多元信息综合的计算机处理技术；
     4、升级 MRAS 软件到新版本，全面推广和应用 MRAS 软件。
   （二）主要技术指标
     1、多元地学可视化组件达到国内外同类技术的先进水平；
     2、MRAS 用户单位及个到 500 个；
     3、在国内外核心刊物发表论文 5 - 8 篇；
     4、实现 GIS 与专家系统的结合。
   （三）可获得专利知识产权
     登记软件著作权一项