Journal | [J] 现代化工 Volume 5, Issue 5. 2023.
基于 K-Means 与支持向量机的玻璃成分分析与鉴别
作者 : 高 鑫
摘要 / Abstract
古代玻璃的化学成分比例在其风化前后会发生较大变化,从而增大其鉴别难度。本文基于公开数据,建立 K-means 聚类、SVM 分类模型鉴别玻璃制品的类别,并采用统计分析、相关性分析等方法总结类别间的关联与规律。首先,基于卡 方检验、相关性分析、方差分析探究玻璃特征的统计规律;其次,建立支持向量机模型,对未知类别的玻璃文物进行分类预 测并分析模型的准确性;最后,基于 K-Means 对玻璃进行合理指标的选择,选取合适的指标进行亚类划分。最终得到玻璃 表面风化与玻璃类型存在显著性差异,与纹饰、颜色不存在显著性差异;铅钡玻璃中氧化铅和氧化钡的含量占比明显高于高 钾玻璃;高钾玻璃中氧化钾的含量明显高于铅钡玻璃。
关键词 / Keywords
玻璃成分鉴别;K-means 聚类;支持向量机;敏感性分析
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