本文關(guān)鍵詞：考古遺址發(fā)掘數(shù)據(jù)分析研究與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 考古數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)泛化 遺址發(fā)掘信息管理系統(tǒng) 良渚遺址

【摘要】：隨著考古工作的深入開展,越來越多的數(shù)字考古資料產(chǎn)生出來,對文物保護(hù)和考古研究工作有著非常重要的價值。隨著考古數(shù)據(jù)越來愈多,在查閱、分析這些數(shù)據(jù)時,多余重復(fù)的那些信息給相關(guān)人員會帶來不必要的麻煩。數(shù)據(jù)泛化技術(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要一環(huán),可以簡化此類考古數(shù)據(jù),方便管理,進(jìn)而深入分析考古資料背后隱藏的規(guī)律和知識,有效地提高考古研究的效率。本文針對此類需求,以實(shí)際考古工作為例,研究數(shù)據(jù)泛化技術(shù)在考古數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用。本文深入分析了經(jīng)典的面向?qū)傩詺w納的數(shù)據(jù)泛化算法,并以相關(guān)數(shù)據(jù)為例闡述其在考古數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用。針對經(jīng)典算法的閾值需要手動具體設(shè)置的情況,提出了自頂向下的用戶交互方法對其進(jìn)行改進(jìn),然后在良渚遺址數(shù)據(jù)集上進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明算法能改善數(shù)據(jù)分析效率。針對結(jié)果集存在無效規(guī)則的情況,設(shè)計了基于支持度的規(guī)則過濾方案,并用示例進(jìn)行了說明,同時本文還分析了經(jīng)典算法和改進(jìn)算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。另一方面,本文還討論了基于聚類算法對考古數(shù)據(jù)做泛化處理的機(jī)制。在良渚遺址數(shù)據(jù)集上使用自底向上的層次聚類算法對數(shù)據(jù)處理,得到的泛化結(jié)果比起原始數(shù)據(jù)更為簡潔,符合預(yù)期目標(biāo)。但是比起屬性歸納算法,聚類算法時間復(fù)雜度過高,章節(jié)末尾還對兩個算法的優(yōu)劣進(jìn)行探討。泛化結(jié)果的可視化過程也是本文的研究工作之一,將結(jié)果以折線圖、餅圖方式展現(xiàn)比表格更為直觀。最后,本文介紹了遺址數(shù)據(jù)采集與管理系統(tǒng),系統(tǒng)集成了對復(fù)雜多樣的考古數(shù)據(jù)的采集、集成、查詢、更新和分析功能,并在分析功能中實(shí)現(xiàn)了遺址數(shù)據(jù)泛化模塊。泛化模塊設(shè)計了用戶條件輸入框、結(jié)果展示界面和可視化界面,方便考古研究人員快速分析考古數(shù)據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：考古數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)泛化 遺址發(fā)掘信息管理系統(tǒng) 良渚遺址
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 第1章 緒論13-18
• 1.1 課題背景13
• 1.2 良渚文化遺址簡介13-15
• 1.2.1 良渚遺址墓葬數(shù)據(jù)格式14
• 1.2.2 良渚遺址器物數(shù)據(jù)格式14-15
• 1.3 遺址發(fā)掘相關(guān)技術(shù)15-16
• 1.4 本文的工作和組織16-18
• 第2章 研究現(xiàn)狀18-42
• 2.1 遺址發(fā)掘數(shù)據(jù)信息化研究現(xiàn)狀18-24
• 2.1.1 遺址發(fā)掘數(shù)據(jù)類型18-22
• 2.1.2 遺址發(fā)掘數(shù)據(jù)信息化現(xiàn)狀22-24
• 2.1.3 遺址發(fā)掘數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀24
• 2.2 數(shù)據(jù)泛化技術(shù)簡介24-41
• 2.2.1 面向?qū)傩詺w納算法的數(shù)據(jù)泛化25-35
• 2.2.2 基于聚類算法的數(shù)據(jù)泛化35-41
• 2.3 本章小結(jié)41-42
• 第3章 遺址考古數(shù)據(jù)泛化分析42-73
• 3.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理42-43
• 3.1.1 墓葬數(shù)據(jù)預(yù)處理42-43
• 3.1.2 器物數(shù)據(jù)預(yù)處理43
• 3.2 面向?qū)傩詺w納的數(shù)據(jù)泛化分析43-63
• 3.2.1 經(jīng)典的面向?qū)傩詺w納的數(shù)據(jù)泛化算法44-51
• 3.2.2 自頂向下的用戶交互的數(shù)據(jù)泛化算法51-62
• 3.2.3 復(fù)雜度分析62-63
• 3.3 基于聚類的數(shù)據(jù)泛化分析63-69
• 3.3.1 領(lǐng)域知識輔助墓葬屬性選擇63-64
• 3.3.2 算法選擇和參數(shù)設(shè)置64-65
• 3.3.3 結(jié)果示例65-69
• 3.4 泛化算法比較69
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果可視化69-72
• 3.5.1 matplotlib繪圖庫簡介70
• 3.5.2 特征規(guī)則可視化示例70-71
• 3.5.3 分類規(guī)則可視化示例71-72
• 3.6 本章小結(jié)72-73
• 第4章 考古數(shù)據(jù)集成管理系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)73-89
• 4.1 系統(tǒng)建設(shè)需求73
• 4.2 系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)73-74
• 4.3 系統(tǒng)建設(shè)方案74-78
• 4.4 系統(tǒng)關(guān)鍵功能設(shè)計78-88
• 4.4.1 數(shù)據(jù)采集功能78-80
• 4.4.2 數(shù)據(jù)集成功能80-82
• 4.4.3 數(shù)據(jù)查詢和更新功能82-84
• 4.4.4 數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用功能84-88
• 4.5 本章小結(jié)88-89
• 第5章 總結(jié)與展望89-91
• 5.1 總結(jié)89
• 5.2 展望89-91
• 參考文獻(xiàn)91-94
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果94-95
• 致謝95

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