基于有界分类器的深度学习青铜器年代鉴别方法

针对古青铜器年代鉴别任务需要大量的相关史料、鉴别耗时长以及主观性强等问题,提出一种新思路用于辅助考古专家对古青铜器进行分析和年代鉴别。所提方法在图像分类预训练权重的基础上应用深度学习方法对古青铜器进行年代鉴别:首先,通过大量的基础实验,在较为有代表性的4种网络模型中选出鉴别结果较好的EfficientNetV2-L作为基线模型;接下来,使用EfficientNetV2-L对古青铜器数据集进行特征提取;然后,将原有的线性分类层替换为cosin_classifier,减小方差带来的风险,提高模型鉴别能力;最后,引入Focal损失函数替换原有的交叉熵损失函数进行损失计算,在聚焦因子(focusing parameter)和加权因子(class weighting)作用下有效地改善样本数量较少类别所导致的模型学习效果较差的问题。所提方法较原始EfficientNetV2-L在准确率、精确率、召回率、F1分数和曲线下面积等指标上提高4.1百分点、4.0百分点、4.1百分点、4.2百分点和0.9百分点,在测试集上取得91.7%的最优准确率。在此基础上,还对分期有争议的青铜器进行了模型预测分析。结果表明,深度学习技术在古青铜器数据集年代鉴别任务上是有效的,可提供参考分析数据,减轻考古专家的工作强度。

古琴年代的鉴别(四)

三、从题款断其年代。琴身题款也是鉴定琴的年代的重要依据。题款按书写方法可分为写款(墨书与朱书)与刻款两种，按部位可分为内款和外款两种。

显微拉曼光谱对恐龙化石内部成分研究

文章对云南省三个不同时期的恐龙化石内部成分进行了研究。拉曼光谱结果表明,三个不同时期恐龙化石内部的主要成分是CaCO3晶体,在早、中侏罗纪化石内部发现有SiO2晶体,而晚侏罗纪化石内部则没有。它表明晚侏罗纪化石的硅化环境条件与早、中侏罗纪化石的硅化环境条件相差较大。实验所获资料可为恐龙化石源地及年代鉴别提供一定的依据。

时光之尺——放射性元素(高二、高三)

放射性元素的衰变规律决定于原子核本身的特性，与原子所处的物理状态和化学状态均无关，这为鉴别古物的年代开辟了途径．下面介绍三种常用的放射性元素鉴年法．

元瓷一些问题的讨论

本文就元瓷一些问题再谈一些看法。 1 关于元瓷足底无釉的问题 ;2 景德镇珠山元代御窑的地层问题 ;3 传世瓷器原则上不可作“标准器” ;4 元代“吉祥语”款识问题。我们对古瓷的研究 ,特别是对于古瓷真伪、年代的判定 ,需要全方位且科学的论证 ,才能得出正确的终结。