本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在陶瓷材料分析中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著中國陶瓷產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,對陶瓷材料分析技術(shù)的要求也越來越高,因此,提高陶瓷材料分析技術(shù)勢在必行。目前,陶瓷材料分析的方法主要是化學(xué)實(shí)驗(yàn)分析方法,其分析成本較高,且技術(shù)比較落后。為了改變這一現(xiàn)狀,本文引入比較前沿的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對陶瓷材料進(jìn)行分析研究,主要有以下三個方面:(1)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在陶瓷原料等級分類中的應(yīng)用,通過遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,使模型預(yù)測的精度提高,優(yōu)化后的模型應(yīng)用于陶瓷原料等級的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,預(yù)測的結(jié)果較好,在一定程度上,為分辯大量陶瓷原料級別提供了快速、有效的分析方法,具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。(2)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在陶瓷釉料配方實(shí)驗(yàn)選擇中的應(yīng)用,通過Apriori算法對陶瓷釉料配方進(jìn)行建模,來預(yù)測陶瓷釉料的配方以及對配方進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),使釉料配方實(shí)驗(yàn)次數(shù)減少,提高實(shí)驗(yàn)選擇優(yōu)良配方的概率,降低實(shí)驗(yàn)成本。(3)基于聚類分析的邊緣檢測改進(jìn)算法應(yīng)用于古陶瓷裂紋修復(fù)中,通過聚類分析對邊緣檢測中的Sobel算子進(jìn)行優(yōu)化,然后在古陶瓷邊緣檢測圖的灰度值進(jìn)行聚類,改變邊緣檢測圖的灰度值分布。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后邊緣檢測圖的輪廓、裂紋痕跡、邊緣走向等明顯增強(qiáng),有利于提高古陶瓷裂紋修復(fù)的準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 陶瓷材料 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 關(guān)聯(lián)規(guī)則 邊緣檢測
【學(xué)位授予單位】：景德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TQ174.1;TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 引言7-11
• 1.1 論文研究背景和意義7-8
• 1.2 論文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新8-9
• 1.2.1 論文的主要內(nèi)容8-9
• 1.2.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)9
• 1.3 論文的基本框架9-11
• 2 數(shù)據(jù)挖掘及常用算法11-14
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘概念11
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟11-12
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘的算法12-13
• 2.4 本文應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘軟件13
• 2.5 本章小結(jié)13-14
• 3 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在陶瓷原料分類中的應(yīng)用14-24
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法14
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)14-15
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15-18
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的概述15-16
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法16-18
• 3.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的設(shè)置18
• 3.4 遺傳算法18-20
• 3.4.1 遺傳算法概述18-19
• 3.4.2 遺傳算法基本操作和運(yùn)算流程19-20
• 3.5 陶瓷原料等級分類的現(xiàn)狀20
• 3.6 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在陶瓷原料分類中的應(yīng)用20-23
• 3.6.1 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型20-21
• 3.6.2 模型網(wǎng)絡(luò)樣本及輸出的設(shè)計(jì)21-22
• 3.6.3 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析22-23
• 3.7 本章小結(jié)23-24
• 4 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在陶瓷釉料配方實(shí)驗(yàn)選擇的應(yīng)用24-34
• 4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法概述24-25
• 4.1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的簡介24
• 4.1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基本概念24-25
• 4.2 APRIORI算法25-27
• 4.2.1 APRIORI算法原理25
• 4.2.2 APRIORI算法流程25-26
• 4.2.3 APRIORI算法的評估度量26-27
• 4.3 陶瓷釉料配方的現(xiàn)狀27-28
• 4.4 APRIORI算法在陶瓷釉料配方實(shí)驗(yàn)選擇中的應(yīng)用28-32
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析32
• 4.6 本章小節(jié)32-34
• 5 聚類分析對邊緣檢測算法改進(jìn)在古陶瓷裂紋修復(fù)中的應(yīng)用34-44
• 5.1 邊緣檢測算法的原理34
• 5.2 邊緣檢測算子34-36
• 5.3 聚類分析36-39
• 5.3.1 聚類的概念36-37
• 5.3.2 聚類分析的定義37
• 5.3.3 聚類分析的方法37-38
• 5.3.4 聚類分析常用的距離公式38-39
• 5.4 K-Means算法39-40
• 5.4.1 K-Means算法的定義39
• 5.4.2 K-Means算法的流程39-40
• 5.5 古陶瓷修復(fù)的現(xiàn)狀40-41
• 5.6 K-Means算法對邊緣檢測的改進(jìn)在古陶瓷修復(fù)中的應(yīng)用41-43
• 5.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析43
• 5.8 本章小結(jié)43-44
• 6 結(jié)論與展望44-46
• 6.1 結(jié)論44
• 6.2 展望44-46
• 致謝46-47
• 參考文獻(xiàn)47-50
• 附錄50-54

【相似文獻(xiàn)】

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