古今名钧瓷鉴别的INAA和BP神经网络研究  

Distinguish of Famous Jun Porcelain in Ancient and Present Age by INAA and BP Neural Network

作　　者：李国霞[1] 梁先华[1] 李融武[2] 赵青云[3] 孙新民[3] 赵文军[3] 赵维娟[1] 孙洪巍[1] 郭敏[1] 谢建忠[1] 高正耀[1] 冯松林[4] 崔鹏飞[1] 杨大伟[1] 

机构地区：[1]郑州大学物理工程学院,河南郑州450052 [2]北京师范大学物理系,北京100875 [3]河南省文物考古研究所,河南郑州450000 [4]中国科学院高能物理研究所,北京100049

出　　处：《原子能科学技术》2010年第3期372-375,共4页Atomic Energy Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50772101;50432010);河南省自然科学基金资助项目(0611011500);中国科学院核分析技术重点实验室基金资助项目(B0901);郑州大学历史文化遗产保护研究中心资助项目

摘　　要：为正确鉴别古今名钧瓷,从古钧台窑和现代孔家钧窑、苗家钧窑、星航钧窑选取钧瓷残片样品40个,用仪器中子活化分析(INAA)测得每个样品胎、釉中25种元素的含量,应用BP神经网络对这些样品的INAA数据进行了训练和预测。预测结果表明,训练好的网络能较好鉴别未知古钧官瓷和现代高档钧瓷的胎、釉样本。Forty samples of Jun porcelain from an ancient Juntai kiln and 3 modern Jun kilns（Kongjia,Miaojia and Xinghang） were selected and analyzed for 25 elements by INAA.The data were trained and forecasted by BP neural network.The results indicate that the network can distinguish unknown body and glaze samples of the official Jun porcelain and the modern top-grade Jun porcelain after proper training.

关 键 词：古今名钧瓷 仪器中子活化分析 微量元素 BP神经网络 鉴别 

分 类 号：O571.55[理学—粒子物理与原子核物理] TQ174.33[理学—物理]