Enhanced gold ore classification: A comparative cnalysis of machine learning techniques with textural and chemical data (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARNEIRO, CLEYTON DE CARVALHO - EP ; ULSEN, CARINA - EP ; COSTA, FABRIZZIO RODRIGUES - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.3390/geosciences15070248
- Subjects: OURO; MINERALOGIA; MODELOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Geosciences
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 15, 248, 21 p, 2025
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
COSTA, Fabrizzio Rodrigues e CARNEIRO, Cleyton de Carvalho e ULSEN, Carina. Enhanced gold ore classification: A comparative cnalysis of machine learning techniques with textural and chemical data. Geosciences, v. 15, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/geosciences15070248. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Costa, F. R., Carneiro, C. de C., & Ulsen, C. (2025). Enhanced gold ore classification: A comparative cnalysis of machine learning techniques with textural and chemical data. Geosciences, 15. doi:10.3390/geosciences15070248 -
NLM
Costa FR, Carneiro C de C, Ulsen C. Enhanced gold ore classification: A comparative cnalysis of machine learning techniques with textural and chemical data [Internet]. Geosciences. 2025 ; 15[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3390/geosciences15070248 -
Vancouver
Costa FR, Carneiro C de C, Ulsen C. Enhanced gold ore classification: A comparative cnalysis of machine learning techniques with textural and chemical data [Internet]. Geosciences. 2025 ; 15[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3390/geosciences15070248 - Predicting gold accessibility from mineralogical characterization using machine learning algorithms
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| Tipo | Nome | Link | |
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ULSEN-2025-Enhanced_gold_... |
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