项目组拟概括和总结非线性隐含变量理论模型的最新研究成果，通过模型扩展研制出非线性隐含变量矿产资源评价新模型并应用于森林覆盖区的矿产资源评价。首先，应用混合隐含变量模型对试验区的地物化遥单学科观测数据集建模，把试验区各学科观测数据从高维空间变换到特征空间，在特征空间中识别数据集结构和聚类信息，圈定地质异常；然后，应用扩展的非线性隐含变量模型对试验区地质异常的地学属性特征建模,把地质异常从属性观测空间变换到非线性特征空间，在特征空间中研究地质异常之间的复杂关系，评价地质异常的含矿性。混合隐含变量模型能够解决高维观测数据集局部数据缺失时的建模问题；扩展的非线性隐含变量模型预计能够揭示地质异常间的复杂非线性关系。项目选题具有重要的理论意义,项目预期成果具有很高的实用价值。