基于RBF和SVM的古代玻璃制品成分預測與分類

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摘  要：中國古代玻璃易受埋藏環(huán)境的影響而風化。在風化過程中，內(nèi)部元素和埋藏環(huán)境中的元素進行大量轉(zhuǎn)換，易引起其化學成分比率改變，進而影響對文物中玻璃類型的準確判定。該文利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡將文物顏色、紋飾、未風化的數(shù)據(jù)作為基函數(shù)輸入實現(xiàn)對已風化的玻璃文物的化學成分比例的未知函數(shù)逼近，得出玻璃文物風化前的化學成分比例，建立C-支持向量分類機，利用MATLAB程序訓練得出SVM的支持向量及線性分類函數(shù)，通過輸入樣本標準化數(shù)據(jù)判斷網(wǎng)絡模型的合理性通過之后，利用判別函數(shù)C（）來分析玻璃文物的分類規(guī)律，當C（）≥0，屬于第1類高鉀型;當C（）<0，屬于第2類鉛鋇型。（剩余5219字）