几种数据挖掘算法在古陶瓷断源断代分析中的应用

发布时间：2024-03-04 20:21

　　中国古陶瓷以其精湛技艺和所传达出的社会价值成为人类文明发展中璀璨的明珠。随着近年来大量古陶瓷器的出土、陶瓷业的迅猛发展以及对古陶瓷鉴别研究的强烈需求,古陶瓷断源断代研究成为当前的研究热点。目前最常用于古陶瓷断源断代分析的方法为传统经验鉴定方法和科学技术鉴定方法。传统经验鉴定方法主要依靠人的感官进行鉴别(又称目鉴),通过目测手摸去识别文物,存在着人类感官以及所依据经验的局限,容易受到主观因素的影响。科学技术鉴定方法主要依靠科技手段鉴别古陶瓷的年代、成份、产地等,科学技术鉴定法主要有元素组成分析方法、热释光分析法、X-射线荧光谱仪分析法等,但这种方法也存在着弊端,例如会造成古陶瓷完整性的破坏、鉴定时需要耗费大量的人力和财力。两种方法各有优劣,而通过数据挖掘技术对古陶瓷成分进行分析研究,寻找内在的联系与规律,可以弥补两种方法的不足。随着数据挖掘技术的快速发展,使得越来越多的学者将数据挖掘技术与各领域联系在一起,并形成了十分完善的理论研究体系。基于这些理论体系,我们在深入学习和研读数据挖掘书籍及相关领域的最新研究进展的基础之上,通过对所收集整理的古陶瓷化学成分进行数据分析,在古陶瓷断源断代的研...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1文章总体结构图

介绍了BP神经网络的工作原理，和遗传优化算法的基本原理。并在之后使用前期收集的样本数据分别的对其使用BP神经网络和优化之后的BP神经网络进行实验分类分析，再通过引入ROC曲线等评价指标，来对模型进行评价。第四章为基于粒子群算法优化BP神经网络的古陶瓷分类方法，....

图3-1神经网络结构拓扑图

络网络最早是1985年由Rumelhart等人提出的一种模拟人脑神数学模型[14]，是当前人工神经网络模型中使用范围最广的一P神经网络由输入层、隐含层和输出层三部分构成。BP神经是信号向前进行传播，误差反向进行传播的特点，其学习规。BP神经网络算法的整个学习过程包括....

图3-2BP神经网络训练步数和误差的关系曲线

图3-2BP神经网络训练步数和误差的关系曲线Fig.3-2RelationcurveofBP’strainingepochsandMSE神经网络模型的混淆矩阵onfusionmatrixofBPneuralnetworkmodel图3-4BP....

图3-3BP神经网络模型的混淆矩阵Fig.3-3TheconfusionmatrixofBPneuralnetworkmodel

17图3-3BP神经网络模型的混淆矩阵Fig.3-3TheconfusionmatrixofBPneuralnetworkmodel图3-4BP神经网络模型的ROC曲线Fig.3-4ROCCurveofBPNeuralNetworkMod....

本文编号：3919124