神经网络算法在龙泉瓷鉴别中的应用研究

本文将神经网络算法应用在龙泉瓷鉴别分析中,以龙泉瓷瓷胎作为研究对象,选取了8种主要和次要化学成分,利用matlab2012b软件分别编制三种算法程序进行实验,探讨不同算法之间的差异性及适用性,并用图形化方式直观地表达出来。实验结果表明,训练好的网络能准确的鉴别出未知景德镇仿龙泉瓷及龙泉瓷,利用结果详细的比较三种方法的优势和适用范围,为古陶瓷鉴别研究提供了一种新的研究思路和分析手段。

智能算法在古陶瓷文物鉴定中的应用

近年来,随着计算机技术的飞速发展,智能算法已经在各行各业中都得到了广泛的应用,越来越多的数据处理方法在古陶瓷鉴定领域中开始了应用。本文围绕选择合适的科技工具检测古陶瓷文物的主要化学成份,建立一套系统的智能算法模型对古陶瓷文物的化学成分进行判别,对古陶瓷进行鉴定取得了一定的效果。适当使用群智能优化算法与传统的人工神经网络相结合,进行混合研究,降低了鉴定算法的时间复杂度,提高了鉴定的准确率。

大数据环境下的图书借阅与学生成绩的相关性研究

该文应用建立在大数据环境下通过与学院网络中心及教务处联系,大数据包括：图书馆数据库2005年-2017年借阅数据库、教务处2005年-2017年教务管理数据库、学工处2005年-2017年学生管理数据库。利用数据挖掘的若干重要分析方法,抽取大数据进行分析。对学院陶瓷艺术设计专业400多名学生,在校期间20多门主干课程的成绩、图书借阅、平时表现相结合,通过聚类分析、关联规则分析算法找出陶瓷艺术设计专业学生在校期间图书借阅行为和学习成绩之间的关系,进而为提高图书馆的读者服务、学生的学习效果、学校的教学管理,提供一些参考性的建议。

数据挖掘算法在水质评价预测中的应用

该文采用决策树、BP神经网络、Logistic回归和基于径向基的RBF神经网络四种算法来建立水质评价预测模型,并对结果进行了分析。预测结果显示,基于径向基的RBF神经网络在四种算法中是最合适的方法,预测准确率较高,建议推广和使用。

BP神经网络算法在图书借阅与学生成绩相关性研究中的应用

该文通过与学校网络中心及教务处联系,对学校图书馆数据库与教务管理系统数据库进行对接。利用数据挖掘的常用算法BP神经网络算法,抽取图书馆数据库中学生的借阅数据和教务管理数据库中学生成绩数据进行分析。对学院陶瓷艺术设计专业400多名学生,在校期间20多门主干课程的成绩与图书借阅相结合,利用BP神经网络算法找出陶瓷艺术设计专业学生在校期间图书借阅行为和学习成绩之间的关系,并建立了学习预警机制,进而为提高图书馆的读者服务、学生的学习效果、学校的教学管理,提供一些参考性的建议。

文化自信视野下陶瓷文化艺术的交流与传播

我国的陶瓷文化艺术拥有悠久的历史,是数千年文化的结晶,也是非常宝贵的财富,带有浓郁的民族文化风韵,同时也在海内外传播发展的过程中彰显中国的大国风范。伴随国家间交流往来的增强,特别是在文化艺术领域交流的增强,提高国家的文化软实力已经成了一种必然需求。对陶瓷文化艺术进行有效交流和传播,引导广大群众建立文化自信,实现对这一悠久文化艺术的传承和发扬,是提升文化软实力的一个重要突破口。文章重点就如何立足文化自信和对陶瓷文化艺术进行有效交流传播进行探究。

非物质文化遗产在中职德育教学中的运用——以都昌鼓书为例

蕴含着珍贵文化信息资源的当地非物质文化遗产,对于中职德育课程教学资源开发既有必要性,也具可行性.如何充分挖掘和利用本地中华优秀传统文化教育资源开发校本课程,本文提出了四点建议.