基于GA-BP的古代玻璃类别预测与风化程度测定模型研究

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摘 要：为研究不同类别的古代玻璃的内在化学成分与自身风化程度的关系，建立了古代玻璃类别预测及风化程度测定模型。首先，利用GA-BP神经网络，以高收敛速度及97.8%的高拟合优度准确预测样品玻璃的真实类别，同时克服传统BP 神经网络容易陷入局部最小值的问题。其次，根据样品类别的不同，分别对其采用主成分分析降维和熵权法，得到样品玻璃的未风化程度指数，其中高钾玻璃的15号样品和铅钡玻璃的37号样品受损较严重。（剩余4354字）

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