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一种基于粗糙集的陶瓷原料分类方法
摘要】：为了对陶瓷原料进行科学分类，在叙述了
粗糙集理论的一些基本概念的基础上，给出了用粗糙集建
立陶瓷原料分类模型的基本步骤和对陶瓷原料化学组成进
行处理的方法，并给出了一个分析实例。实验结果表明：
使用该方法对陶瓷原料分类能达到预期效果，有助于配方
设计中对陶瓷原料的选取。
【关键词】：粗糙集,数据离散化,属性约简,值约简,
陶瓷原料分类
引言
中国幅员辽阔，陶瓷原料种类繁多，结构复杂，成
分多变。现阶段又缺乏稳定的标准化原料供应，配方过
程中选择原料非常复杂。如何科学地、合理地对陶瓷原
料进行分类，进而选择适合自己工艺流程的陶瓷原料，
已成为众多陶瓷企业迫切需要解决的问题。
陶瓷制作所采用原料的化学组成包含SiO
2
、Al
2
O
3
、
K
2
O、Na
2
O、CaO、MgO、Fe
2
O
3
和TiO
2
等多种氧化物，
氧化物之间存在一定的配比关系。在陶瓷原料分类技术
的研究中，文献1依据化学组成的实验式，将陶瓷中的
主要氧化物成分分成碱性氧化物R
2
O·RO、中性氧化物
R
2
O
3
和酸性氧化物RO
3
三类，使人们能利用二维平面图
很直观地比较不同陶瓷原料化学组成的不同。该方法简
便易行，但掩盖了同一类氧化物之间的差异。文献2采用
多元统计方法，通过建立已知原料分类的陶瓷样品的主、
次量，尤其是微量元素组成的数据库，寻找不同原料分
类的陶瓷样品化学组成的特点，最终根据元素组成的特
征模式来进行陶瓷原料的分类研究，但是在一些特定情
况下，统计方法不能满足要求，使用统计学方法需要事
先假定使用的统计学模型，需要先验知识，在这一过程
中人为主观因素会影响模型的选择，选取不同的模型会
对处理的结果产生一定的影响。文献3利用人工神经网
络判别陶瓷原料种类，但神经网络由于参数选得比较少，
当两个分类现象相似时，不利于正确区分。由于神经网
络需经学习训练过程，输入为9个节点时，训练化后节
点数变为25个，如果再进一步增加输入节点，则计算的
时间复杂度会大大增加，使学习、识别的时间相当长。
鉴于陶瓷原料化学组成数据量比较大，特性变量比
较多，变量间关系比较复杂的情况，文章采用粗糙集建
立分类模型，在对粗糙集相关概念介绍的基础上，给出