考古遺址發(fā)掘數(shù)據(jù)分析研究與應(yīng)用_1700.pdf

1、隨著考古工作的深入開(kāi)展，越來(lái)越多的數(shù)字考古資料產(chǎn)生出來(lái)，對(duì)文物保護(hù)和考古研究工作有著非常重要的價(jià)值。隨著考古數(shù)據(jù)越來(lái)愈多，在查閱、分析這些數(shù)據(jù)時(shí)，多余重復(fù)的那些信息給相關(guān)人員會(huì)帶來(lái)不必要的麻煩。數(shù)據(jù)泛化技術(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要一環(huán)，可以簡(jiǎn)化此類考古數(shù)據(jù)，方便管理，進(jìn)而深入分析考古資料背后隱藏的規(guī)律和知識(shí)，有效地提高考古研究的效率。本文針對(duì)此類需求，以實(shí)際考古工作為例，研究數(shù)據(jù)泛化技術(shù)在考古數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用。
　　本文深入分析了

2、經(jīng)典的面向?qū)傩詺w納的數(shù)據(jù)泛化算法，并以相關(guān)數(shù)據(jù)為例闡述其在考古數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用。針對(duì)經(jīng)典算法的閾值需要手動(dòng)具體設(shè)置的情況，提出了自頂向下的用戶交互方法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，然后在良渚遺址數(shù)據(jù)集上進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明算法能改善數(shù)據(jù)分析效率。針對(duì)結(jié)果集存在無(wú)效規(guī)則的情況，設(shè)計(jì)了基于支持度的規(guī)則過(guò)濾方案，并用示例進(jìn)行了說(shuō)明，同時(shí)本文還分析了經(jīng)典算法和改進(jìn)算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。
　　另一方面，本文還討論了基于聚類算法對(duì)考古數(shù)據(jù)做泛化處

3、理的機(jī)制。在良渚遺址數(shù)據(jù)集上使用自底向上的層次聚類算法對(duì)數(shù)據(jù)處理，得到的泛化結(jié)果比起原始數(shù)據(jù)更為簡(jiǎn)潔，符合預(yù)期目標(biāo)。但是比起屬性歸納算法，聚類算法時(shí)間復(fù)雜度過(guò)高，章節(jié)末尾還對(duì)兩個(gè)算法的優(yōu)劣進(jìn)行探討。
　　泛化結(jié)果的可視化過(guò)程也是本文的研究工作之一，將結(jié)果以折線圖、餅圖方式展現(xiàn)比表格更為直觀。
　　最后，本文介紹了遺址數(shù)據(jù)采集與管理系統(tǒng)，系統(tǒng)集成了對(duì)復(fù)雜多樣的考古數(shù)據(jù)的采集、集成、查詢、更新和分析功能，并在分析功能中實(shí)現(xiàn)了遺址