| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 前言 | 第8-9页 |
| 2 文献综述 | 第9-30页 |
| ·古陶瓷断源断代研究综述 | 第9-11页 |
| ·古陶瓷断源断代研究的意义 | 第9-10页 |
| ·数据分析在古陶瓷断源断代研究中的作用 | 第10-11页 |
| ·古陶瓷的数据特点 | 第11-14页 |
| ·古陶瓷自身的多样性 | 第11-12页 |
| ·古陶瓷元素组成测试技术的多样性及其对古陶瓷数据的影响 | 第12-13页 |
| ·古陶瓷数据的统计分布特征 | 第13-14页 |
| ·古陶瓷数据分析常见问题 | 第14页 |
| ·常用古陶瓷数据分析方法简介与研究现状 | 第14-29页 |
| ·多元统计方法 | 第15-23页 |
| ·人工神经网络 | 第23-24页 |
| ·支持向量机算法 | 第24-27页 |
| ·其他数据分析方法 | 第27-29页 |
| ·本课题主要研究内容、目的和意义 | 第29-30页 |
| 3 多种数据处理方法在龙泉青瓷与景德镇仿龙泉青瓷产地判别中的应用 | 第30-46页 |
| ·龙泉青瓷与景德镇仿龙泉青瓷的多元统计判别分析 | 第30-40页 |
| ·实验样品及数据 | 第30-33页 |
| ·胎的主、次量元素组成判别分析 | 第33-37页 |
| ·釉的主、次量元素组成判别分析 | 第37-40页 |
| ·龙泉青瓷与景德镇仿龙泉青瓷的人工神经网络分析 | 第40-42页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·人工神经网络模型构建的方法与判别结果 | 第40-42页 |
| ·龙泉青瓷与景德镇仿龙泉青瓷的支持向量机（SVM）分析 | 第42-45页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·支持向量机模型构建的方法与判别结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 不同数据处理方法对比研究 | 第46-54页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·不同数据分析方法对比分析 | 第46-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 5 结论 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 硕士毕业生信息表 | 第59-60页 |
| 附件 | 第60-70页 |
