找礦靶區優選的方法一般有經驗類比法、綜合信息法和數學模型等。在具體工作中,這三種方法通常結合在一起使用。

　　A．經驗類比法

　　靶區優選總體上講屬于被選靶區與已知的礦床之間的相似類比以及被選靶區相互之間的優劣對比排序,這種優選在很大程度上是以已有的找礦經驗為基礎的,人的主觀認識在整個優選過程中起著重要的作用。找礦經驗是人們在長期找礦實踐中知識的一種自然積累,其雖然形式上是一種思維上的直覺認識,但實質上在一定程度上卻是客觀規律在人的頭腦中的反映。因此,利用經驗類比對找礦靶區進行篩選和優劣排序具有一定的可靠性及可行性。經驗類比法可分為地質類比法和人工智能法兩種。

　　地質類比法：

　　是地質人員據不同靶區內的成礦地質條件、各種礦化信息的發育程度和所處的經濟地理位置等方面的綜合分析,結合與已知的礦床類比,對靶區進行相對的優劣分級排序,地質類比法也可以是直接借用已有的、比較成熟的成礦模式對靶區的成礦有利程度進行類比,并在結合考慮其它有關因素（如交通、地理等）的基礎上完成靶區的優劣性對比及分類。

　　人工智能法：

　　是在地質類比法和模型法應用的基礎上,結合計算機技術,將已有的專家經驗和一定的礦床模型輸入計算機,建立起專門性的專家系統,進而將欲研究地區的有關信息資料輸入,進行對比評判,在此基礎上對欲選靶區的優劣作出評價。人工智能法是一種典型的經驗類比,建模時所選擇的專家經驗和礦床模型對所建立的專家系統的應用有效性具有至關重要的影響。國外已建立用于靶區評價和優選的專家系統如美國的斯坦福大學的Prospector、美國地質調查所的mu.PROSPECTOR系統等,國內有段中會研制的阿舍勒型多金屬礦床預測評價專家系統、王世稱的綜合信息金礦預測專家系統、趙鵬大的大中比例尺礦床統計預測專家系統等。

　　B．綜合信息法

　　綜合信息法是將地質、遙感、地球物理、地球化學等不同方面獲取的多源地學信息經進一步的優化、加工處理后,轉化為相互關聯的間接信息,進而對靶區的優劣性做出評判的方法。我國王世稱教授等人在這方面進行了卓有成效的研究和實踐嘗試。詳細內容：

　　綜合信息法的提出和應用是基于成礦作用是一個極其復雜的地質過程,礦床的形成則是這一過程中多種地質因素共同作用的最終結果,因而對未知礦床的預測,本身就是一項綜合性很強、難度很大的技術工作,依靠單一的找礦方法而獲取的信息對成礦前景的評價往往是片面的,再之,礦床這種特殊地質體本身就是一個和諧的統一體,不同找礦方法獲取的地學信息,如地、物、化遙等,僅是其不同側面的有關特征的反映,因此,只有綜合各方面的信息資料,才能對靶區的優劣性做出正確的評估。

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