古玻璃成分的分类预测研究.pdf
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1、化学与材料科学研究古玻璃成分的分类预测研究董 涵1,邹明华2a,李 露2a,李 艳2b(1.厦门大学嘉庚学院 信息科学与技术学院,福建 漳州 363105;2.福州理工学院 a.计算与信息科学学院,b.商学院,福建 福州 350506)摘要:基于化学成分的分析,研究出古玻璃中高钾类型和铅钡类型的主导化学成分;根据主成分分析的结果,再进行AGG层次聚类分析将古玻璃分成若干亚类,得到古玻璃分类规律以及亚类划分规律中的判定化学成分及含量指标;分析了风化前后,主要化学成分所呈现的各自不同的变化规律,并对未知古玻璃品类及其风化情况进行了预测;最后基于决策树的预测算法对化学成分分析的结果进行验证。这些分析
2、结果对于保护和进一步研究古玻璃有着重要意义。关键词:主成分分析;化学成分关联;敏感性分析;聚类分析;机器学习中图分类号:O756文献标识码:A文章编号:1672-2914(2023)04-0031-07Research on Classification Prediction ofAncient Glass OmpositionDONG Han1,ZOU Minghua2a,LI Lu2a,LI Yan2b(1.School of Information Science&Technology,Xiamen University Tan Kah Kee College,Zhangzhou 363
3、105,Fujian,China;2.a.School of Computing and Information Science,b.School of Business,Fuzhou Institute of Technology,Fuzhou 350506,Fujian,China)Abstract:Based on the analysis of chemical composition,the dominant chemical components ofhigh potassium type and lead barium type in ancient glass were stu
4、died,and according to the results ofprincipal component analysis,AGG hierarchical cluster analysis was carried out to divide ancient glassinto several subcategories,and the classification law of ancient glass and the chemical composition andcontent index in the subcategory classification law were ob
5、tained,the different change laws of the mainchemical components before and after weathering were analyzed,and the unknown ancient glass spe-cies and weathering were predicted.Finally,the prediction algorithm based on the decision tree verifiesthe results of the chemical composition analysis.These an
6、alytical results have important implicationsfor the preservation and further study of ancient glass.Key words:principal component analysis;chemical composition association;sensitivity analysis;cluster analysis;machine learning收稿日期:2023-01-26基金项目:福建省中青年教师教育科研项目(JAT210609);福州理工学院科研基金项目(FTKY2023010)。作者
7、简介:董 涵(1986),男,福建福州人,厦门大学嘉庚学院信息科学与技术学院讲师,研究方向为人工智能和大数据分析。E-mail:。2023年7月咸阳师范学院学报Jul.2023第38卷 第4期Journal of Xianyang Normal UniversityVol.38 No.4古玻璃是探索我国早期丝绸之路贸易往来和文化交流的重要凭证1。许多文明古国很早就开始制作玻璃,考古发现的最早玻璃制品来自古埃及,而随后被制作成球形饰品作为一种奢侈品传入我国。通常人们把人工合成的以硅酸盐成分为主的具有玻璃态(或非晶态)结构的物质定义为玻璃。我国本土玻璃的体系主要为高铅硅酸盐玻璃(PbO-SiO2)
8、2、钾硅酸 盐 玻 璃(K2O-SiO2)3以 及 铅 钡 硅 酸 盐 玻 璃(PbO-BaO-SiO2)4,此类玻璃具有较高的脆弱性,基本无法承受较为明显的冷热变化,容易受到埋藏环境的影响而风化。在战国时期,铅钡玻璃和钾硅酸盐玻璃在长江流域发展起来。铅钡玻璃是目前国际公认的中国古代最为独特的玻璃系统,它是以氧化铅(PbO)、氧化钡(BaO)为主要助熔剂的硅酸盐玻璃,其主要原料为石英砂(主要成分为SiO2)、方铅矿(主要成分为PbS)、重晶石(主要成分为BaSO4)、硝石(主要成分为KNO3)等。到了战国中晚期,以楚文化地域为生产中心,铅钡硅酸盐玻璃开始大量出现,典型的铅钡硅酸盐玻璃器物有印章
9、、剑饰、璧等小件装饰品。高铅硅酸盐玻璃始于战国,具有很高的PbO含量,在汉朝以后流行起来。但在隋朝,由于西方的玻璃吹制技术传入到中国5,吹制技术是将空气注入热玻璃形成气泡来制造玻璃制品。因为高铅硅酸盐玻璃对熔炼用的耐火坩埚的腐蚀性很大,因此为了应对高铅硅酸盐玻璃的腐蚀性问题,以后逐渐用氧化钾(K2O)替代部分氧化铅而形成钾铅硅酸盐玻璃系统,并且钾铅硅酸盐玻璃同样具有较长的料性。近年来,王承遇等2研究了影响玻璃风化的因素,关于玻璃的风化机理也进行了讨论,对于成分预测工作有一定的借鉴意义;田英良等3对硅酸盐玻璃发展概况与展望进行了研究。但是如今的化学研究方法并不能准确地按照玻璃成分进行较为精准合理
10、的分类。在这一背景下,本文通过对表面风化程度与文物类型进行关系分析,根据不同文物类型化学成分的统计,得出划分有无风化的规律;根据收集的数据,使用主成分分析法得出两种玻璃的分类规律,再通过层次聚类分析选择各自的主导化学成分,对两个类型进行亚类划分,得出两者之间是根据二氧化硅含量来进行划分,并通过成分间相关性对比,得出差异性。通过决策树的方法得到以氧化铅(PbO)含量5.46%为临界线,当低于这一数值时为高钾玻璃,高于这一数值时为铅钡玻璃。最后对未知类别的玻璃种类做预测,得到相同的预测结果,双重相互验证了方法的可靠性及结果的正确性。1 研究数据的采集本文针对古玻璃的类型进行分析,基于构建主成分分析
11、法分析古玻璃分类体系,通过参考文献6-7相关数据,把纹饰、类型、外观颜色和表面风化程度作为研究指标,将中国南方古玻璃研讨会论文集中的数据归纳为58组,如表1所示。为了更好地研究化学成分与有无风化之间的关系,分析了这58组古玻璃中14种化学成分的含量数据,如表2所示。从不完整的数据中随机选取若干部分未知类别古玻璃文物,通过机器学习方法、决策树模型分析判断其具体类别,其化学成分数据如表3所示。2 理论分析框架及研究方法为探究玻璃文物的风化情况,根据所查找到的数据得出两种玻璃的分类规律,通过相关性分析得出最具代表性的化学成分,对两种类型进行亚类划分,并对分类的结果做敏感性分析。再基于决策树文物编号0
12、1020304050652535455565758文物纹饰丙甲甲甲甲甲丙甲丙丙丙丙丙文物类型高钾铅钡高钾高钾高钾高钾铅钡铅钡铅钡铅钡铅钡铅钡铅钡外观颜色蓝绿浅蓝蓝绿蓝绿蓝绿蓝绿浅蓝浅蓝浅蓝绿蓝绿蓝绿无表面风化无风化风化无风化无风化无风化无风化风化风化风化无风化风化风化风化表1 古玻璃4项影响指标32咸阳师范学院学报第38卷文物采样点1203部位103部位24506部位106部位25253未风化点5454严重风化点55565758SiO269.3336.2887.0561.7165.8861.5867.6559.8125.7463.6622.2817.1149.0129.1525.4230.39
13、K2O9.991.055.1912.379.6710.957.377.680.110.320.34PbO47.430.251.410.200.3547.4213.6655.4658.4632.9241.2545.1039.35P2O51.173.570.660.700.790.944.184.505.714.2414.130.352.548.99表2 古玻璃化学成分的含量预测算法将其划分为高钾玻璃和铅钡玻璃,并对所划分的结果进行敏感性分析。最终对高钾玻璃和铅钡玻璃两种文物的化学成分进行分析讨论,得出化学成分的关联性。3 类别未知的成分判断依据数据分析高钾、铅钡玻璃的分类规律;对于不同类别选择合
14、适的化学成分对其进行亚类划分,从而给出具体的划分方法及结果,并分析分类结果的合理性和敏感性。同时对未知类别古玻璃文物的化学成分进行分析,鉴别其所属类型,并对分类结果的敏感性进行分析。3.1 主成分分析主成分分析法8是一种降维算法,它能将多个指标转换为少数几个主成分,这些主成分是原始变量的线性组合,且彼此之间互不相关,其能反映出原始数据的大部分信息。一般来说,当研究的问题涉及多变量且变量之间存在很强的相关性时,我们可考虑使用主成分分析的方法来对数据进行简化。本文将收集数据进行主成分分析,得到 KMO检验结果 0.5,Bartlett 球形检验结果中显著性 P 值为0.005,所以主成分分析结果有
15、效,但是程度为极不适合。原因有可能是将高钾类型和铅钡类型的数据一同进行主成分分析导致的。因此,把高钾类型和铅钡类型分开进行主成分分析,得到了更好的结果。3.1.1高钾类型主成分分析本文通过SPSSPro进行求解,根据KMO检验结果 0.751,Bartlett 球形检验结果中显著性 P 值为0.000,得出特征根对应的数据,而特征根是将每一个主成分视为一个点,通过“坡度趋于平缓”的判断主成分的数量。将特征根的数据,通过Origin软件用碎石图1来展示。根据图1可知:特征值在第一个数据与第二个数据之间出现断层现象。而从第二个数据开始,坡度逐渐呈现平缓,因此可以提取主成分的数量为1。这意味着只有一
16、个主成分具有显著的解释方差的能力。另外为了分析每个主成分中隐变量的关系,本文通过绘制载荷矩阵热力图来研究。考虑到选取的成分个数若过少,则会出现信息丢失、解释力不足、结果不稳定等问题,不足以说明其特征性,因此选取五个成分。图中的F1至F5分别是指成分1至成分5。其因子载荷矩阵热力图如图2所示。同时得到如下的成分矩阵表4。而表中的数据表示每个成分中化学成分的影响系数。通过对成分矩阵表整理,得出总成分F。F=0.687F1+0.112F2+0.082F3+0.062F4+0.057F5通过该公式可以对模型进行敏感性分析,在文后将会详细展开。文物采样点ABCDEFGHSiO278.4537.7531.
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