【摘要】： 中國的文物按其材料性能可分為硅酸鹽質(zhì)文物、金屬質(zhì)文物和有機(jī)質(zhì)文物三大類,古陶瓷是硅酸鹽質(zhì)文物材料的重要組成部分。中國的古陶瓷燒制有一萬年左右的歷史,要從本質(zhì)上了解它們,就必須從陶瓷材料的化學(xué)組成、結(jié)構(gòu)和性能等方面入手,提取與產(chǎn)地和年代有關(guān)的信息并將其作為斷源斷代的依據(jù)。因此胎、釉化學(xué)組成的測(cè)量和分析是科學(xué)工作者研究古陶瓷的重要途徑,它包括兩方面內(nèi)容:(1)準(zhǔn)確、可信的測(cè)量數(shù)據(jù)的獲得;(2)測(cè)量數(shù)據(jù)的科學(xué)分析。 能量色散X熒光光譜分析法(EDXRF)是一種很好的能定性和精確定量的無損元素分析測(cè)試技術(shù)。它不破壞分析樣品,能快速進(jìn)行鈉(Z11)至鈾(Z92)的多元素的同時(shí)分析,而且分析的濃度范圍寬廣、精度高,因此特別適合于進(jìn)行文物材料的成分分析研究,尤其適合測(cè)試極其珍貴的古陶瓷完整文物樣品分析與鑒定。 本研究運(yùn)用EDXRF元素分析方法對(duì)92件南宋時(shí)期的官窯、越窯和龍泉窯以及杭州皇城遺址出土瓷片的胎、釉化學(xué)組成進(jìn)行了測(cè)試,并用四種多元統(tǒng)計(jì)分析方法分析了其中78件瓷片的常量元素化學(xué)組成數(shù)據(jù),得出了它們的分類信息并建立了各自的判別式,為它們的斷源斷代提供了科學(xué)的依據(jù)。同時(shí)用自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(self-organizing map,SOM)對(duì)48個(gè)來自3個(gè)不同產(chǎn)地的出土于4個(gè)古代青瓷窯址的瓷片胎的常量量元素化學(xué)組成數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類分析,結(jié)果表明SOM能正確地區(qū)分出瓷片的3個(gè)產(chǎn)地:龍泉、慈溪和杭州。由于兩官窯的瓷片在主、次量元素化學(xué)組成上比較接近,使得它們的分類正確率僅為76.92%,于是作者對(duì)兩官窯瓷片胎的微量元素化學(xué)組成數(shù)據(jù)用同樣方法又進(jìn)行了一次聚類分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)分類正確率提高到了84.61%,說明兩官窯的瓷片在微量元素上的差別比在常量元素上的差別要大,這與實(shí)際情況是一致的,表明SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法適合用于古陶瓷的聚類分析研究中。接著又將LS-SVM算法用于杭州南宋官窯2窯址出土的38件瓷片的分類研究中,根據(jù)瓷片胎和釉的常量和痕量元素組成對(duì)它們進(jìn)行了分類,用留一法檢驗(yàn)其分類效果,并與支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)算法和SOM算法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明:SVM算法和LS-SVM算法比SOM算法更適合于處理“小樣本”問題;一般情況下,SVM的分類效果比LS-SVM的分類效果好,而LS-SVM具有更快的求解速度;兩官窯瓷片釉的化學(xué)組成區(qū)別比胎的化學(xué)組成區(qū)別更大,痕量元素化學(xué)組成的區(qū)別比常量和微量元素化學(xué)組成的區(qū)別更大。
【圖文】：

和F3的散點(diǎn)圖就不在這里分析了。從以上的討論大致可以看出，宋官窯瓷片在凡0、F受03和Cao組成上與其它各地出土的瓷片都2、Mgo和FeZo3組成上與越窯出土瓷片比較接近，在Siq和A1窯和龍泉型瓷片比較接近。

各樣本因子得分凡和凡的散點(diǎn)圖淤)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：K854

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 宋丹妮;南宋“臨安窯”的研究[D];浙江大學(xué);2011年

2 李曉溪;脆弱陶質(zhì)文物加固材料的篩選及改性研究[D];西北大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：2688169