一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法

本发明属于古陶瓷断代，更具体地说，特别涉及一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法。背景技术：1、基于红外光谱的古陶瓷断代方法的断代原理是利用古陶瓷样品的红外光谱信息，通过提取特征参数和建立年代模型的方式，对未知年代的样品进行年代预测。这种方法基于以下假设：不同年代的古陶瓷样品在化学成分、结构特征和制作工艺等方面存在差异，而这些差异可以通过红外光谱技术进行检测和分析，从而实现对样品年代的预测，红外光谱测试是一种非破坏性的分析方法，可以避免对古陶瓷样品的损坏，同时可以在样品不重复的情况下进行多次测试，提高准确性和可靠性；2、目前现有技术中基于红外光谱的古陶瓷断代方法可能存在以下技术缺陷：3、1、数据分析受限：在缺乏数据挖掘和机器学习技术支持的情况下，对大量的红外光谱数据进行分析和特征提取会受到一定限制，无法充分挖掘数据中的潜在信息；4、2、查找和比对困难：没有数据库和查询系统，缺乏便捷的查找和比对工具，可能需要耗费大量的时间和资源进行手动处理，增加了年代确定的难度；5、3、分析视角狭窄：缺乏高级化学分析的步骤，无法获取更详细和全面的样品信息，可能会影响年代鉴定结果的准确性，尤其在存在多个可能岁数的陶瓷样品时，难以进行精确的鉴定。技术实现思路1、为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，以解决上述的问题。2、一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，包括以下步骤：3、s1：样品预处理；4、s2：红外光谱测试；5、s3：数据处理；6、s4：特征识别；7、s5：数据挖掘和机器学习；8、s6：光谱图像处理；9、s7：数据库建立与查询；10、s8：高级化学分析；11、s9：年代确定。12、优选的，s1样品准备包括对样品的洗涤、研磨和清洗，s2中红外光谱测试的波长范围是4000cm^-1到400cm^-1；13、其中，s2中红外光谱测试获取的数据为：谱峰位置、谱峰强度、峰形和峰宽。14、优选的，s3数据处理包括以下步骤：15、s31：基线校正；16、s32：噪声去除；17、s33：光谱平滑；18、s34：特征提取；19、s35：数据归一化。20、优选的，s4特征识别包括以下步骤：21、s41：特征峰的识别；22、s42：特征峰的解释与分析；23、s43：特征峰的定量分析；24、s44：特征峰的筛选与筛除；25、s45：特征峰的关联和匹配；26、s46：特征峰的统计分析。27、优选的，s5数据挖掘和机器学习包括以下步骤：28、s51：数据准备；29、s52：特征选择；30、s53：数据拆分；31、s54：模型选择和训练；32、s55：模型评估；33、s56：参数调优；34、s57：模型应用；35、s58：模型解释和可解释性分析。36、优选的，s6光谱图像处理包括以下步骤：37、s61：光谱数据的预处理；38、s62：数据可视化；39、s63：光谱图像增强；40、s64：光谱数据分析；41、s65：光谱图像配准；42、s66：光谱图像分类；43、s67：光谱图像特征提取；44、s68：光谱图像处理算法优化。45、优选的，s7数据库建立与查询包括以下步骤：46、s71：数据收集与整理；47、s72：数据存储与管理；48、s73：数据标准化和归一化；49、s74：数据索引和建立索引；50、s75：数据查询和检索；51、s76：数据匹配和验证；52、s77：数据更新和维护；53、s78：数据分析和结果呈现。54、优选的，s8高级化学分析包括以下步骤：55、s81：元素成分分析；56、s82：含量测定；57、s83：结晶结构分析；58、s84：化学特性分析；59、s85：结果解读和分析；60、s86：结果验证和对比。61、优选的，s9年代确定包括以下步骤：62、s91：建立年代模型；63、s92：模型训练和验证；64、s93：年代预测；65、s94：结果分析反馈和调整。66、优选的，s81元素成分分析通过x射线荧光光谱(xrf)、电感耦合等离子体质谱(icp-ms)、质谱(ms)完成。67、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：68、本发明中，数据挖掘和机器学习技术可以对大量的红外光谱数据进行深度分析和挖掘，提取出关键特征参数和信息，从而更准确地进行年代预测和分类；69、本发明中，通过建立数据库和查询系统，可以存储和管理大量的红外光谱数据和其相关信息，方便进行数据检索和比对，加快年代确定的过程，并提供精准的查询服务；70、本发明中，通过高级化学分析的步骤，可以获取关于陶瓷样品的更多化学特性、结晶结构等信息，提供更全面和多角度的分析依据，增强年代鉴定的准确性和可靠性；71、本发明中，红外光谱测试是一种非破坏性的分析方法，可以避免对古陶瓷样品的损坏，同时可以在样品不重复的情况下进行多次测试，提高准确性和可靠性，通过对红外光谱数据进行处理和分析，可以获取关于样品化学成分、结构特征和制作工艺等多样性的信息，为陶瓷样品的年代鉴定提供更全面的依据，基于红外光谱的古陶瓷断代方法具有高效快速的特点，可以在短时间内对大量样品进行测试和年代预测，提高研究的效率和速度；72、本发明中，红外光谱数据具有大量特征，对如何提取和处理这些多维度数据进行有效的方法和算法研究，可以提高数据处理和特征识别的准确性和效率，通过建立数据库和应用数据挖掘和机器学习方法，能够有效处理和分析大量的红外光谱数据，提取出关键特征参数，从而实现古陶瓷样品的年代预测，与高级化学分析相结合，红外光谱方法可以提供更全面的样品特征信息和年代预测结果，从而解决传统化学分析无法全面覆盖的问题，并进行综合评估和分析。技术特征：1.一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，其特征在于：包括以下步骤：2.如权利要求1所述一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，其特征在于，s1样品预处理包括对样品的洗涤、研磨和清洗，s2中红外光谱测试的波长范围是4000cm^-1到400cm^-1；3.如权利要求1所述一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，其特征在于，s3数据处理包括以下步骤：4.如权利要求1所述一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，其特征在于，s4特征识别包括以下步骤：5.如权利要求1所述一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，其特征在于，s5数据挖掘和机器学习包括以下步骤：6.如权利要求1所述一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，其特征在于，s6光谱图像处理包括以下步骤：7.如权利要求1所述一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，其特征在于，s7数据库建立与查询包括以下步骤：8.如权利要求1所述一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，其特征在于，s8高级化学分析包括以下步骤：9.如权利要求1所述一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，其特征在于，s9年代确定包括以下步骤：10.如权利要求8所述一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，其特征在于，s81元素成分分析通过x射线荧光光谱(xrf)、电感耦合等离子体质谱(icp-ms)、质谱(ms)完成。技术总结本发明提供一种基于红外光谱的古陶瓷断代方法，涉及古陶瓷断代技术领域，包括S1样品预处理、S2红外光谱测试、S3数据处理、S4特征识别、S5数据挖掘和机器学习、S6光谱图像处理、S7数据库建立与查询、S8高级化学分析、S9年代确定，数据挖掘和机器学习技术可以对大量的红外光谱数据进行深度分析和挖掘，提取出关键特征参数和信息，从而更准确地进行年代预测和分类，通过建立数据库和查询系统，可以存储和管理大量的红外光谱数据和其相关信息，方便进行数据检索和比对，加快年代确定的过程，并提供精准的查询服务，通过高级化学分析的步骤，可以获取关于陶瓷样品的更多化学特性、结晶结构等信息，提供更全面和多角度的分析依据。技术研发人员：洪瑶受保护的技术使用者：景德镇学院技术研发日：技术公布日：2024/8/15