"基于随机森林优化的古代玻璃风化模型研究及其预测效果验证"

本论文通过采用随机森林算法，研究了古代玻璃制品在风化过程中的化学成分变化，并建立了一种优化模型来预测风化前的化学成分含量。该研究主要针对中国古代玻璃容易受到埋藏环境的影响而风化的问题展开。风化过程中，玻璃内部的元素与环境中的元素发生了大量的交换，因此风化前后的化学成分会发生变化。为了深入研究不同类型的古代玻璃鉴别方式及其成分变化，本论文利用随机森林算法优化了古代玻璃制品风化模型，并进行了相关性分析。 在论文中，针对问题一，首先对颜色数据中的缺失部分使用对应纹饰和类型的众数进行补齐。然后，采用交叉表验证题目给出的四个定类变量之间的关系，通过卡方验证结果发现，表面风化与玻璃类型关系强相关，与纹饰关系较弱，与颜色无相关。接着，通过观察箱体图，发现铅钡类玻璃的氧化铅含量较高，高钾类玻璃的氧化钾含量较高。最后，根据影响风化的玻璃类型和纹饰将样本分为三类，并利用这三类风化前后的均值求得均值偏差率，进而预测风化前的化学成分含量。验证结果的准确性后，发现预测值和未风化数据的均值相吻合，即预测效果较为理想。 针对问题二，为解决高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律问题，本论文首先对样本进行特征选择和处理。随后，利用随机森林算法进行建模和分类，通过特征权重来解释分类规律。最终，通过对模型的训练和验证，得出了高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。 从以上研究结果可以看出，随机森林算法在古代玻璃风化模型的建立和优化中起到了重要作用。该算法通过对大量样本的分析和学习，能够准确预测古代玻璃风化前的化学成分含量，并揭示了不同类型玻璃之间的分类规律。这对于研究古代玻璃制品的保存与鉴别具有重要的意义。 总之，本论文通过随机森林算法，建立了古代玻璃制品风化模型，并对风化前后的化学成分变化进行了深入研究。同时，解决了高钾玻璃与铅钡玻璃的分类规律问题。该研究具有理论和实践价值，对于古代玻璃制品的保护和鉴别具有一定的指导意义。相关代码可私信作者获取，相信对相关领域的研究者和从业者有所帮助。