【摘要】：中國的陶瓷文化歷史源遠流長。隨著現(xiàn)代經(jīng)濟的發(fā)展,國內(nèi)外市場對陶瓷產(chǎn)品,尤其是對古陶瓷產(chǎn)品的需求正在上升,人們越來越傾向于購置古陶瓷來豐富文化,提高審美。然而瓷器的仿古之風(fēng),自宋初就已流行,模仿古代風(fēng)格的目的一般是因為需要繼承和發(fā)展陶瓷技藝,或是基于當(dāng)時各行各業(yè)人士的個人偏好,但更多則是基于牟取利潤的商業(yè)目的。研究人員想要鑒定古陶瓷是否為贗品,一般需要依靠在工作中積累的經(jīng)驗,把待鑒定的古陶瓷樣本與發(fā)掘出的古陶瓷文物標(biāo)本進行比較做出目鑒。但由于古陶瓷產(chǎn)品多種多樣,不同朝代不同地區(qū)的制造工藝各不相同,如果僅僅依據(jù)傳統(tǒng)經(jīng)驗對古陶瓷進行鑒定,則存在諸多的主觀性和片面性。因此,如何有針對性地根據(jù)古陶瓷樣本數(shù)據(jù)的自身特點,利用相應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)算法進行分析,成為了古陶瓷研究人員關(guān)注的熱門問題。近些年來,一些研究機構(gòu)使用了先進的科技手段,對古陶瓷的化學(xué)成分展開研究,這些古陶瓷的化學(xué)成分必定蘊含著其燒成年代和地域的有關(guān)信息,可以用來進行斷源斷代分析。本文以景德鎮(zhèn)地區(qū)宋元明清四個朝代古陶瓷樣本的化學(xué)成分數(shù)據(jù)作為研究對象,運用了多元統(tǒng)計分析中的基于K-均值聚類的主成分分析法和判別分析法,智能算法中的隨機森林算法和極限學(xué)習(xí)機算法以及粒子群優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機算法等統(tǒng)計分析方法對其進行分析處理,找出其中的關(guān)系并得到分類結(jié)果。本文利用SPSS軟件實現(xiàn)了基于K-均值聚類的主成分分析法和判別分析法在古陶瓷樣本分類中的應(yīng)用,建立了不同的函數(shù)表達式并據(jù)此分類。利用MATLAB軟件進行編程,實現(xiàn)了隨機森林算法和極限學(xué)習(xí)機算法以及粒子群優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機算法在古陶瓷樣本分類中的應(yīng)用。對這些統(tǒng)計方法進行了比較和分析,并討論了不同方法之間產(chǎn)生差異的原因及優(yōu)缺點,為古陶瓷分類提供了有價值的依據(jù)。本文的研究結(jié)論對古陶瓷文物鑒定起著一定的參考作用。
【圖文】：

圖 2-2 碎石圖Finger 2-2 Scree Plot古陶瓷變量的碎石圖反映了各個主成分的重要程度，將主成分按照特征值大小通過降序進行排列，從圖 2-2 能夠說明，變化趨勢在第 1 點到第 6 點之間大幅下降，而后下降趨勢逐漸減緩，所以提取 6 個主成分是合理的。表 2-3 因子載荷矩陣Table 2-3 Factorial Load Matrix元件矩陣元件1 2 3 4 5 6Zscore(SiO2) -0.96 0.13 -0.112 0.033 -0.148 -0.064Zscore(Al2O3) 0.94 -0.141 -0.097 -0.05 0.18 0.029Zscore(Fe2O3) 0.41 0.647 0.169 -0.285 0.264 -0.248Zscore(TiO2) -0.148 0.6 0.099 -0.425 -0.02 0.472Zscore(CaO) 0.096 -0.708 0.518 -0.04 0.179 0.242Zscore(MgO) -0.464 0.013 0.289 -0.076 0.722 0.234

德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué)碩士學(xué)位論文 2 基于 K-均值聚類的主成分分析法的古陶瓷樣本分max( , )b asa b （2-對于這 55 個古陶瓷樣本化學(xué)成分數(shù)據(jù)集，計算出的輪廓系數(shù)就是所有古陶本輪廓系數(shù)的平均值，輪廓系數(shù)取值范圍是[ 1 ,1]，同一類的樣本距離越近，，類別的樣本距離越遠，則得分越高。下圖分別為分類類別為 2、3、4 類時的輪廓系數(shù)：
【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】：2019
【分類號】：C81;TP18;K876.3

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本文編號：2708502