王子烨，湖北天门人，中国地质大学（武汉）资源学院资源信息工程系副教授，硕士生导师。

主要从事大数据、人工智能、数学地质与找矿预测等多学科交叉研究。

发表SCI论文30余篇，主持国家自然科学基金面上项目等5项。

研究方向

• 人工智能

• 遥感地质

• 矿产资源潜力评价

科研项目

• 基于全卷积神经网络的错那洞矿区淡色花岗岩识别与不确定性评价（国家自然科学基金青年科学基金）

• 矿产预测深度学习模型的不确定性评价（国家自然科学基金面上项目）

• 湖北省金矿资源潜力智能评价研究（湖北省自然科学基金）

• 基于卷积神经网络的甘肃大桥金矿找矿远景区预测（教育部科技项目）

• 新疆优势关键资源考察信息快速提取及智能评价（国家重点研发）

• 南天山金铜知识耦合找矿预测与勘查（自治区重点研发）

• 战略性矿产资源潜力智能评价（湖北省自然科学基金创新群体项目）

• 基于人工智能的矿产资源高效预测评价技术（横向项目）

• 支撑湖北省高质量发展系列地质图编制及资源环境智能评价体系建设（横向项目）

学术论文

1. Wang, Z. and Zuo, R., 2024. An Evaluation of Convolutional Neural Networks for Lithological Mapping Based on Hyperspectral Images. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing.

2. Wang, Z., Li, T. and Zuo, R., 2024. Leucogranite mapping via convolutional recurrent neural networks and geochemical survey data in the Himalayan orogen. Geoscience Frontiers, 15(1), p.101715.

3. Wang, Z., Zuo, R. and Yang, F., 2023. Geological mapping using direct sampling and a convolutional neural network based on geochemical survey data. Mathematical Geosciences, 55(7), pp.1035-1058.

4. Wang, Z. and Zuo, R., 2023. Mapping Himalayan leucogranites by machine learning using multi-source data. Earth Science Frontiers, 30(5), p.216.

5. Wang, Z. and Zuo, R., 2022. Mineral prospectivity mapping using a joint singularity-based weighting method and long short-term memory network. Computers & Geosciences, 158, p.104974.

6. Wang, Z., Zuo, R. and Liu, H., 2021. Lithological mapping based on fully convolutional network and multi-source geological data. Remote Sensing, 13(23), p.4860.

7. Wang, Z., Zuo, R. and Jing, L., 2021. Fusion of geochemical and remote-sensing data for lithological mapping using random forest metric learning. Mathematical Geosciences, 53(6), pp.1125-1145.

8. Wang, Z., Zuo, R. and Dong, Y., 2020. Mapping Himalayan leucogranites using a hybrid method of metric learning and support vector machine. Computers & geosciences, 138, p.104455.

9. Wang, Z., Zuo, R. and Dong, Y., 2020. Mapping of himalaya leucogranites based on ASTER and sentinel-2A datasets using a hybrid method of metric learning and random forest. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13, pp.1925-1936.

10. Wang, Z., Yin, Z., Caers, J. and Zuo, R., 2020. A Monte Carlo-based framework for risk-return analysis in mineral prospectivity mapping. Geoscience Frontiers, 11(6), pp.2297-2308.

出版专著

• 矿产资源潜力智能评价实习指导书，中国地质大学出版社（左仁广、王子烨、熊义辉）

• 基于深度学习的智能矿产资源潜力评价原理与实践，科学出版社（左仁广、熊义辉、王子烨）

• 勘查地球化学数据挖掘与异常识别，科学出版社（左仁广、熊义辉、王健、王子烨）

科研团队

战略性矿产资源潜力智能评价创新团队

左仁广：https://grzy.cug.edu.cn/zuorenguang

熊义辉：https://grzy.cug.edu.cn/xiongyihui

招生专业

地质资源与地质工程

地球探测与信息技术（学硕）、资源与环境（专硕）