数据挖掘技术在陶瓷材料分析中的应用研究

发布时间：2017-04-30 15:11

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【摘要】：随着中国陶瓷产业的快速发展,对陶瓷材料分析技术的要求也越来越高,因此,提高陶瓷材料分析技术势在必行。目前,陶瓷材料分析的方法主要是化学实验分析方法,其分析成本较高,且技术比较落后。为了改变这一现状,本文引入比较前沿的数据挖掘技术对陶瓷材料进行分析研究,主要有以下三个方面:(1)GA-BP神经网络模型在陶瓷原料等级分类中的应用,通过遗传算法优化BP神经网络模型,使模型预测的精度提高,优化后的模型应用于陶瓷原料等级的分类。实验结果表明,预测的结果较好,在一定程度上,为分辩大量陶瓷原料级别提供了快速、有效的分析方法,具有一定的实际应用价值。(2)关联规则挖掘在陶瓷釉料配方实验选择中的应用,通过Apriori算法对陶瓷釉料配方进行建模,来预测陶瓷釉料的配方以及对配方进行优化改进,使釉料配方实验次数减少,提高实验选择优良配方的概率,降低实验成本。(3)基于聚类分析的边缘检测改进算法应用于古陶瓷裂纹修复中,通过聚类分析对边缘检测中的Sobel算子进行优化,然后在古陶瓷边缘检测图的灰度值进行聚类,改变边缘检测图的灰度值分布。实验结果表明,改进后边缘检测图的轮廓、裂纹痕迹、边缘走向等明显增强,有利于提高古陶瓷裂纹修复的准确率。
【关键词】：数据挖掘 陶瓷材料 神经网络 关联规则 边缘检测
【学位授予单位】：景德镇陶瓷大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ174.1;TP311.13
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 引言7-11
• 1.1 论文研究背景和意义7-8
• 1.2 论文的主要内容及创新8-9
• 1.2.1 论文的主要内容8-9
• 1.2.2 论文的创新点9
• 1.3 论文的基本框架9-11
• 2 数据挖掘及常用算法11-14
• 2.1 数据挖掘概念11
• 2.2 数据挖掘的基本步骤11-12
• 2.3 数据挖掘的算法12-13
• 2.4 本文应用的数据挖掘软件13
• 2.5 本章小结13-14
• 3 GA-BP神经网络在陶瓷原料分类中的应用14-24
• 3.1 神经网络算法14
• 3.2 神经网络的结构与特点14-15
• 3.3 BP神经网络15-18
• 3.3.1 BP神经网络算法的概述15-16
• 3.3.2 BP神经网络的学习算法16-18
• 3.3.3 BP神经网络参数的设置18
• 3.4 遗传算法18-20
• 3.4.1 遗传算法概述18-19
• 3.4.2 遗传算法基本操作和运算流程19-20
• 3.5 陶瓷原料等级分类的现状20
• 3.6 GA-BP神经网络在陶瓷原料分类中的应用20-23
• 3.6.1 GA-BP神经网络模型20-21
• 3.6.2 模型网络样本及输出的设计21-22
• 3.6.3 GA-BP神经网络实验结果与分析22-23
• 3.7 本章小结23-24
• 4 关联规则挖掘在陶瓷釉料配方实验选择的应用24-34
• 4.1 关联规则算法概述24-25
• 4.1.1 关联规则算法的简介24
• 4.1.2 关联规则算法的基本概念24-25
• 4.2 APRIORI算法25-27
• 4.2.1 APRIORI算法原理25
• 4.2.2 APRIORI算法流程25-26
• 4.2.3 APRIORI算法的评估度量26-27
• 4.3 陶瓷釉料配方的现状27-28
• 4.4 APRIORI算法在陶瓷釉料配方实验选择中的应用28-32
• 4.5 实验结果分析32
• 4.6 本章小节32-34
• 5 聚类分析对边缘检测算法改进在古陶瓷裂纹修复中的应用34-44
• 5.1 边缘检测算法的原理34
• 5.2 边缘检测算子34-36
• 5.3 聚类分析36-39
• 5.3.1 聚类的概念36-37
• 5.3.2 聚类分析的定义37
• 5.3.3 聚类分析的方法37-38
• 5.3.4 聚类分析常用的距离公式38-39
• 5.4 K-Means算法39-40
• 5.4.1 K-Means算法的定义39
• 5.4.2 K-Means算法的流程39-40
• 5.5 古陶瓷修复的现状40-41
• 5.6 K-Means算法对边缘检测的改进在古陶瓷修复中的应用41-43
• 5.7 实验结果分析43
• 5.8 本章小结43-44
• 6 结论与展望44-46
• 6.1 结论44
• 6.2 展望44-46
• 致谢46-47
• 参考文献47-50
• 附录50-54

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