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基于可解释性的多模型融合的古代玻璃成分分析及亚分类方法
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作者 汤思远 黎恒 +2 位作者 邱诗睿 朱宇坤 柯圆圆 《江汉大学学报（自然科学版）》 2024年第6期37-51,共15页
因埋藏环境的影响会使玻璃的内部元素和环境元素进行交换而风化,导致成分比例都发生变化,给考古工作带来一定影响。从玻璃文物的化学成分含量角度进行分析,利用单变量因素分析,卡方检验和SHAP-SVC相融合的方法得到如下结果:与古玻璃风... 因埋藏环境的影响会使玻璃的内部元素和环境元素进行交换而风化,导致成分比例都发生变化,给考古工作带来一定影响。从玻璃文物的化学成分含量角度进行分析,利用单变量因素分析,卡方检验和SHAP-SVC相融合的方法得到如下结果:与古玻璃风化程度相关的3个指标排序为玻璃类型>纹饰>颜色。通过数据挖掘,将玻璃的类型作为分类变量,将玻璃的化学成分的含量作为呈现变量,对14种化学成分含量进行可视化分析,得出玻璃表面有无风化化学成分含量的统计规律,即当高钾玻璃的SiO_(2)含量高于90%时大概率出现风化现象,铅钡玻璃的SiO_(2)含量低于30%时大概率出现风化现象。然后,利用风化前后的各个成分含量的中位数的差值构建风化预测模型,通过GMM和决策树算法,建立了玻璃的粗分类和亚分类模型,给出了铅钡玻璃亚类主要通过PbO、SiO_(2)、SrO、BaO和CaO这5种化学成分含量进行划分,而高钾玻璃亚类则是通过CaO、Al_(2)O_(3)和SiO_(2)这3种化学成分含量进行划分。 展开更多
关键词 古代玻璃 玻璃风化 风化预测 玻璃分类 shap-svc 决策树
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