一种古陶瓷元素的检测方法技术

本发明专利技术提供一种古陶瓷元素的检测方法

【技术实现步骤摘要】
一种古陶瓷元素的检测方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及大数据
，更具体地，涉及一种古陶瓷元素的检测方法
、
系统
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]古陶瓷是艺术品的一种
。
中国是瓷器的故乡，瓷器是古代劳动人民的一个重要的创造
。
瓷器的前身是原始青瓷，它是由陶器向瓷器过渡阶段的产物
。
原始青瓷在中国分布较广，黄河领域
、
长江中下游及南方地区都有发现
。
对古陶瓷的鉴定检测有助于增加对古代劳动人民的工艺水平的了解
。
[0003]同时近年来，大数据与人工智能技术获得了飞速发展，在各个领域都取得了广泛的应用，包括图像识别
、
自然语言处理
、
自动驾驶等
。
然而，大数据与人工智能技术在文化产业，尤其是古代器物查询与鉴定领域的应用还相对较少
。
而古代器物查询与鉴定有着广泛的需求，但目前主要依靠行业专家的“眼鉴”，效率低且准确性受限
。
传统的陶瓷鉴定方法主要基于外观特征和文化背景，但在某些情况下，这些方法可能无法提供准确的鉴定结果
。
因此，如何将大数据应用于古陶瓷检测，提升古陶瓷的检测效率和准确性是亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种古陶瓷元素的检测方法r/>、
系统
、
电子设备及存储介质，用以解决如何将大数据应用于古陶瓷检测，提升古陶瓷的检测效率和准确性的问题
。
[0005]本专利技术的第一方面，提供了一种古陶瓷元素的检测方法，包括：
[0006]获取多个已知分类的古陶瓷样本的化学元素数据，所述已知分类的类别为朝代和窑口；
[0007]基于主成分分析方法和最大似然估计对每一个古陶瓷样本的化学元素数据进行预处理，得到对应的样本数据，多个样本数据构成样本数据集；
[0008]基于所述样本数据集构建所述古陶瓷样本的高斯混合模型；
[0009]将待检测古陶瓷的化学元素数据输入至所述高斯混合模型进行相似度计算，基于计算结果对所述待检测古陶瓷进行检测
。
[0010]在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以作出如下改进
。
[0011]优选的，所述化学元素数据包括每个古陶瓷样本中化学元素的类别以及含量
。
[0012]优选的，所述获取多个已知分类的古陶瓷样本的化学元素数据的步骤之前，包括：
[0013]对每个已知分类的古陶瓷样本进行光谱分析，得到每个古陶瓷样本的化学元素数据，按所述已知分类对所述化学元素数据进行汇总，得到化学元素数据检索数据库
。
[0014]优选的，所述基于主成分分析方法和最大似然估计对每一个古陶瓷样本的化学元素数据进行预处理，得到对应的样本数据，多个样本数据构成样本数据集的步骤，包括：
[0015]使用主成成分分析方法对每一个古陶瓷样本的所述化学元素数据进行去噪，再使
用最大似然估计对去噪后的化学元素数据进行降维，将去噪降维后的化学元素数据进行白化处理，得到对应的样本数据，多个样本数据构成样本数据集
。
[0016]优选的，所述高斯混合模型的初始参数设置为：混合分量数量
n
为
16
，最大拟合迭代次数为
400
，初始化参数为随机模式，协方差类型定义为完全协方差矩阵
。
[0017]优选的，所述将待检测古陶瓷的化学元素数据输入至所述高斯混合模型进行相似度计算，基于计算结果对所述待检测古陶瓷进行检测的步骤之前，包括：
[0018]对待检测古陶瓷的化学元素数据使用主成分分析方法和最大似然估计依次进行去噪
、
降维和白化处理
。
[0019]优选的，所述将待检测古陶瓷的化学元素数据输入至所述高斯混合模型进行相似度计算，基于计算结果对所述待检测古陶瓷进行检测的步骤，包括：
[0020]将待检测古陶瓷的化学元素数据输入至所述高斯混合模型进行相似度计算，得到所述待检测古陶瓷与每个已知分类的古陶瓷样本的似然值，在所述似然值大于预设阈值时，将所述似然值对应古陶瓷样本的已知分类设定为所述待检测古陶瓷的分类
。
[0021]本专利技术的第二方面，提供一种古陶瓷元素的检测系统，包括：
[0022]样本获取模块，用于获取多个已知分类的古陶瓷样本的化学元素数据，所述已知分类的类别为朝代和窑口；
[0023]样本处理模块，用于基于主成分分析方法和最大似然估计对每一个古陶瓷样本的化学元素数据进行预处理，得到对应的样本数据，多个样本数据构成样本数据集；
[0024]模型构建模块，用于基于所述样本数据集构建所述古陶瓷样本的高斯混合模型；
[0025]目标检测模块，用于将待检测古陶瓷的化学元素数据输入至所述高斯混合模型进行相似度计算，基于计算结果对所述待检测古陶瓷进行检测
。
[0026]本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器
、
处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现上述第一方面中任一古陶瓷元素的检测方法的步骤
。
[0027]本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一古陶瓷元素的检测方法的步骤
。
[0028]本专利技术提供的一种古陶瓷元素的检测方法
、
系统
、
电子设备及存储介质，方法包括：获取多个已知分类的古陶瓷样本的化学元素数据，上述已知分类的类别为朝代和窑口；基于主成分分析方法和最大似然估计对上述化学元素数据进行预处理，得到样本数据；基于上述样本数据构建上述古陶瓷样本的高斯混合模型；将待检测古陶瓷的化学元素数据输入至上述高斯混合模型进行相似度计算，基于计算结果对上述待检测古陶瓷进行检测
。
本专利技术通过基于已知分类古陶瓷中含有的化学元素数据进行高斯混合模型构建，并将构建得到的高斯混合模型应用于对待检测古陶瓷进行相似度计算，从而完成对待检测古陶瓷的检测，实现了针对于古陶瓷检测中人工比对分析到机器数字分析的转变，降低了大量人工成本，提升了古陶瓷检测的效率；同时，使用已知分类的古陶瓷元素数据构建高斯混合模型，并将上述高斯混合模型应用于检测，从而将现有人工主观判断转变为量化结果分析，提升了古陶瓷检测的准确性以及可信度
。
附图说明
[0029]图1为本专利技术提供的一种古陶瓷元素的检测方法流程图；
[0030]图2为本专利技术提供的古陶瓷元素的检测方法的数据流向的示意图；
[0031]图3为本专利技术提供的一种古陶瓷元素的检测系统结构示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种古陶瓷元素的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个已知分类的古陶瓷样本的化学元素数据，所述已知分类的类别为朝代和窑口；基于主成分分析方法和最大似然估计对每一个古陶瓷样本的化学元素数据进行预处理，得到对应的样本数据，多个样本数据构成样本数据集；基于所述样本数据集构建所述古陶瓷样本的高斯混合模型；将待检测古陶瓷的化学元素数据输入至所述高斯混合模型进行相似度计算，基于计算结果对所述待检测古陶瓷进行检测
。2.
根据权利要求1所述的古陶瓷元素的检测方法，其特征在于，所述化学元素数据包括每个古陶瓷样本中化学元素的类别以及含量
。3.
根据权利要求1所述的古陶瓷元素的检测方法，其特征在于，所述获取多个已知分类的古陶瓷样本的化学元素数据的步骤之前，包括：对每个已知分类的古陶瓷样本进行光谱分析，得到每个古陶瓷样本的化学元素数据，按所述已知分类对所述化学元素数据进行汇总，得到化学元素数据检索数据库
。4.
根据权利要求1所述的古陶瓷元素的检测方法，其特征在于，所述基于主成分分析方法和最大似然估计对每一个古陶瓷样本的化学元素数据进行预处理，得到对应的样本数据，多个样本数据构成样本数据集的步骤，包括：使用主成成分分析方法对每一个古陶瓷样本的所述化学元素数据进行去噪，再使用最大似然估计对去噪后的化学元素数据进行降维，将去噪降维后的化学元素数据进行白化处理，得到对应的样本数据，多个样本数据构成样本数据集
。5.
根据权利要求1所述的古陶瓷元素的检测方法，其特征在于，所述高斯混合模型的初始参数设置为：混合分量数量
n
为
16
，最大拟合迭代次数为
400
，初始化参数为随机模式，协方差类型定义为完全协方差矩阵
。6.
根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖书浩，刘犇，刘保光，卢晨光，孙琴，何为，胡容玲，肖川，
申请(专利权)人：武汉科鉴文化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：