国赛优秀论文-用聚类分析和人工神经网络解析漆器漆膜裂

资 源 简 介

国赛优秀论文-用聚类分析和人工神经网络解析漆器漆膜裂

详 情 说 明

这篇国赛优秀论文探讨了如何运用聚类分析和人工神经网络技术对漆器漆膜裂纹进行系统解析。研究团队采用聚类分析方法对漆膜裂纹特征进行数据预处理和模式识别，通过特征提取将复杂的裂纹形态转化为可量化的数据指标。人工神经网络部分则建立了裂纹形成机理与外部环境因素之间的非线性映射关系，实现了对漆膜开裂程度的智能评估。

论文的创新点在于将无监督学习的聚类方法与有监督训练的神经网络相结合，既保留了裂纹数据的自然分布特征，又实现了对漆膜老化状态的预测功能。实验部分通过对不同年代漆器样本的跨学科分析，验证了该算法在文物保护领域的应用价值，为漆器修复工艺提供了量化依据。