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题名古代玻璃文物的成分分析及类型鉴别
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作者
韩丽
王筠尹
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机构
玉溪师范学院数理学院
云南财经大学统计与数学学院
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出处
《玉溪师范学院学报》
2024年第3期78-86,共9页
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基金
云南省教育厅科学研究基金项目(项目编号:2023J0997)
玉溪师范学院2022年校级教学研究与改革实践项目(项目编号:202215)
+1 种基金
玉溪师范学院2022年校级一流课程(项目编号:2022kc11)
玉溪师范学院2022年课程思政示范项目(项目编号:2022sz15)。
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文摘
根据古代玻璃文物的化学成分数据,运用主成分分析和灰色关联分析对高钾玻璃和铅钡玻璃的化学成分进行研究,发现对于两种玻璃制品其化学成分关联性较高的是氧化锶(SrO)和氧化铁(Fe_(2)O_(3)),关联系数分别为1.0和-1.2;运用决策树算法对古代玻璃的化学成分进行数据挖掘并建立随机森林模型,将编号为A1,A6,A7的未知文物划分为高钾玻璃,将编号为A2,A3,A4,A5,A8的文物划分为铅钡玻璃.对该分类结果进行检验,发现该结果的信息损失不到1%,分类结果的BrierScore为0.007 8,这表明所建立的随机森林模型非常可靠,从而为考古工作者对古代玻璃制品的研究提供了依据.
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关键词
相关性
灰色关联分析
随机森林模型
主成分分析
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Keywords
correlation
Grey Relational Analysis
Random Forest Model
Principal Component Analysis(PCA)
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分类号
P157
[天文地球—天文学]
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