冯金牛¹，周 强¹，张瑞瑞¹，王 莹²，罗宏杰^{2, 3}

(1. 陕西科技大学 电气与控制工程学院，陕西 西安 710021；2. 陕西科技大学 硅酸盐质文化遗产研究院，陕西 西安 710021；3. 上海大学 材料科学与工程学院，上海 200444)

摘 要：中国古陶瓷工艺精湛、种类丰富，具有独特的艺术魅力和文化内涵。因此，古陶瓷的科学鉴定一直是文物鉴定研究的热点。针对当前古陶瓷断代方法的不足，在人工智能的大背景下，提出利用深度学习的卷积神经网络(CNN)对古陶瓷文物图像进行器型分类和断代的方法。该方法打破了“古陶瓷断代特征量确定依赖人工完成”的技术瓶颈。测试试验结果表明：该方法对古陶瓷器型分类和断代的准确率达到96.37%，可以作为古陶瓷鉴定的有效辅助手段。

关键词：古陶瓷断代鉴定；卷积神经网络；深度学习