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从α剂量识别陶器的人工辐照被引量：11: 2003年; 为识别陶器有否经过人工辐照 ,本文用细粒样品的“细粒技术”和“前剂量技术”分别测定一件陶器的古剂量。如果细粒技术测量得到的古剂量大于前剂量技术测量得到的古剂量 ,那么 ,其差额部分就是α剂量 ,有α成分的古剂量是天然辐照的 ,那么这件陶器就是古代的 ;如果两个古剂量近似相等 ,说明古剂量中没有α成分 ,没有α成分的古剂量是人工辐照的。; 王维达梁宝鎏夏君定周智新; 关键词：热释光考古

热释光前剂量方法中熄灭效应在陶瓷断代中的应用被引量：2: 2001年; 在用前剂量法作古陶瓷真伪鉴定的过程中 ,需要对样本加入多次不同量值的剂量再进行激活及熄灭效应的测试 ,从而加大了测量误差值 (通常都达 2 0 %— 30 % )。为了提高鉴定度 ,本文采用以固定剂量的熄灭效应作为参考值 ,以数学式子表达过程中发光强度的变化 ,并用几个测试序列作对比 ,找出比较理想的测试顺序。测量结果误差接近 10 % ,远比原来方法优越。结论是此方法是可行的 ,但仍需作更多的实际测量工作来肯定。; 梁宝鎏李冠球; 关键词：热释光发光中心陶瓷考古

前剂量饱和指数法测定中国瓷器年代被引量：17: 2001年; 用前剂量饱和指数法测定了 2 3件中国瓷器的年代。结果表明 ,热释光年代与考古年代在一个标准偏差为 2 7%以内的一致性非常良好。; 王维达梁宝鎏夏君定周智新; 关键词：瓷器热释光

表面TLD法测定瓷器的年剂量被引量：2: 2001年; 用CaSO4 :Tm超薄型热释光剂量片放在瓷器无釉或器物内部去釉后的部位 ,用表面TLD法测量瓷器样品中的年剂量。与α计数法及内部TLD法测得的瓷器年剂量值比较的结果表明 ,表面TLD技术能用于瓷器年剂量的测定 ,有助于提高TL测定瓷器年代的准确性 ,同样也适用于TL测定陶器的年代。; 夏君定王维达梁宝鎏; 关键词：热释光瓷器 TLD 硫酸钙铥掺杂

SrSO_4:Eu磷光体的光释光特性被引量：7: 2005年; 研究了通过掺杂得到的SrSO4 :Eu (0 1mol% )的粉末样品的光释光 (OSL)特性 .用90 Sr的 β射线辐照 0 116—1 16kGy后 ,测定了恒定光源激发的光释光发光曲线 (CW_OSL)和线性光源激发的光释光发光曲线 (LW_OSL) ,对发光曲线分析均得到了四种陷阱成分 .采用复合作用响应函数得到SrSO4 :Eu辐射剂量响应为线性亚线性 .测量了温度对OSL信号的影响 ,结果表明OSL信号的温度稳定性很好 ,最灵敏读出温度约为 180℃ ,说明这时OSL信号来自热激发和光激发的共同作用 .用6 0 Coγ辐照 10 0Gy后 ,测量了热释光 (TL)三维光谱 ,确定了发光波长主要位于375nm ,可以确定这是来自于Eu2 +; 唐强张纯祥梁宝鎏李德卉罗达玲; 关键词：光释光 EU^2+能级跃迁磷光体 CW

α-Al_2O_3单晶的热释光和光释光特性被引量：18: 2004年; 研究了纯α Al2 O3单晶的热释光发光曲线和三维发光谱 ,以及光释光衰变曲线 ,对它们的发光机理和剂量学特性进行了分析和讨论 .实验观察到α Al2 O3单晶 β射线照射后立即测量的热释光发光曲线 ,有峰温为 76℃和 2 0 7℃两个发光峰 .经γ射线照射数小时后测量的三维发光谱 ,只有峰温 2 0 7℃波长为 4 16nm发光峰 ,它与α Al2 O3:C晶体的发光波长基本相同 ,是受热激发到导带的电子与F+ 心复合所生成的F心激发态 3P跃迁至基态 1S发的光 .用热释光动力学方程拟合不同照射剂量的发光曲线 ,2 0 7℃发光峰的峰温基本不随剂量而变化 ,形状因子 μg 的平均值为 0 4 15± 0 0 0 1,该发光峰的剂量响应为线性—亚线性 ,表明它基本符合一级动力学模型所预言的发光峰 .实验还测定了纯α Al2 O3单晶辐照不同剂量后 ,4 70nm波长激发的光释光衰变曲线 .用两个指数衰变函数拟合光衰变曲线得到的衰变时间常数τ1 (平均值为 2 6 3± 0 0 7s)基本不随剂量而变化 ,而τ2 则在 0 12至 12Gy范围内有明显下降趋势 ,大于 12Gy时无明显变化 ,约 75s.时间常数τ1 对应的光释光强度和吸收剂量的关系为线性—亚线性 .; 张纯祥林理彬梁宝鎏唐强李德卉罗达玲; 关键词：热释光

基于最小二乘支持向量机算法的南宋官窑出土瓷片分类被引量：2: 2008年; 将最小二乘支持向量机(leastsquare support vector machine,LS-SVM)算法用于杭州南宋官窑2窑址出土瓷片的分类研究中,根据瓷片胎和釉的主要、次要和痕量元素组成对它们进行了分类,用留一法检验其分类效果,并与支持向量机(support vector machine,SVM)算法和自组织特征映射(self-organizing map,SOM)算法进行了比较。结果表明:SVM算法和LS-SVM算法比SOM算法更适合于处理"小样本"问题;一般情况下,SVM的分类效果比LS-SVM的分类效果好,但是LS-SVM具有更快的求解速度。; 付略周少华彭勃梁宝鎏; 关键词：最小二乘支持向量机南宋官窑古陶瓷支持向量机自组织特征映射

基于SOM神经网络的古代青瓷聚类分析被引量：12: 2008年; 用EDXRF探针测定了48个来自3个不同产地的4个古代青瓷窑址的瓷片的化学组成.接着用SOM神经网络对胎的主、次量元素化学组成数据进行了聚类分析,结果表明SOM能正确地区分出瓷片的3个产地:龙泉、慈溪和杭州.由于两官窑的瓷片在主、次量元素化学组成上比较接近,使得它们的分类正确率仅为76.92%.于是,作者对两官窑瓷片胎的微量元素化学组成数据用同样的方法又进行了一次聚类分析,结果发现分类正确率提高到了84.61%,说明两官窑的瓷片在微量元素上的差别比在主、次量元素上的差别要大,这与实际情况是一致的.研究表明SOM神经网络方法可以应用于古陶瓷的聚类分析研究中。; 周少华付略梁宝鎏; 关键词：EDXRF SOM 聚类分析

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