考古遺址發(fā)掘數(shù)據(jù)分析研究與應(yīng)用

1、AD i s s e r t a t i o nS u b m i t t e d t o Z h e j i a n gU n i v e r s it y f o r t h eD e g r e eo fM a s t e r o fE n g i n e e r i n g⑧T I T L E ：基皇蘭皇壘! 魚h 壘壘魚△p 乜! 至魚壘主至Q 旦Q 垂旦壘主壘 △衛(wèi)壘里Y 堇主量 Q 至 △! Q 壘壘金Q 里Q g 主Q

2、壘里E x c a v a t i o n sA u t h o r ：S u p e r v i s o r ：旦墜壘i 圣h Q 翌g 墜i 望△墨墨Q 魚i 旦主皇￡! Q ￡金墨墨Q !S u b j e c t ：C o l l e g e ： g Q 里衛(wèi)墜主皇! §魚i 旦旦里曼壘衛(wèi)亟! 皇曼h 衛(wèi)Q ! Q g YS u b m i t t e dD a t e ：．I 壘衛(wèi)墜壘3 = Y ! Q ．L —呈Q

3、 ! 魚浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要隨著考古工作的深入開展，越來越多的數(shù)字考古資料產(chǎn)生出來，對文物保護和考古研究工作有著非常重要的價值。隨著考古數(shù)據(jù)越來愈多，在查閱、分析這些數(shù)據(jù)時，多余重復(fù)的那些信息給相關(guān)人員會帶來不必要的麻煩。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)，可以簡化此類考古數(shù)據(jù)，方便管理，進而深入分析考古資料背后隱藏的規(guī)律和知識，有效地提高考古研究的效率。本文針對此類需求，以實際考古工作為例，研究數(shù)據(jù)泛化技術(shù)在考古數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域

4、的應(yīng)用。本文深入分析了經(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。針對經(jīng)典算法的閾值需要手動具體設(shè)置的情況，提出了自頂向下的用戶交互方法對其進行改進，然后在良渚遺址數(shù)據(jù)集上進行相關(guān)實驗，結(jié)果表明算法能改善數(shù)據(jù)分析效率。針對結(jié)果集存在無效規(guī)則的情況，設(shè)計了基于支持度的規(guī)則過濾方案，并用示例進行了說明，同時本文還分析了經(jīng)典算法和改進算法的時間復(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考古數(shù)

5、據(jù)做泛化處理的機制。在良渚遺址數(shù)據(jù)集上使用白底向上的層次聚類算法對數(shù)據(jù)處理，得到的泛化結(jié)果比起原始數(shù)據(jù)更為簡潔，符合預(yù)期目標(biāo)。但是比起屬性歸納算法，聚類算法時間復(fù)雜度過高，章節(jié)末尾還對兩個算法的優(yōu)劣進行探討。泛化結(jié)果的可視化過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，并在分析功能中實現(xiàn)了遺址數(shù)據(jù)泛化模塊。