随着中国陶瓷产业的快速发展,对陶瓷材料分析技术的要求也越来越高,因此,提高陶瓷材料分析技术势在必行。目前,陶瓷材料分析的方法主要是化学实验分析方法,其分析成本较高,且技术比较落后。为了改变这一现状,本文引入比较前沿的数据挖掘技术对陶瓷材料进行分析研究,主要有以下三个方面:(1)GA-BP神经网络模型在陶瓷原料等级分类中的应用,通过遗传算法优化BP神经网络模型,使模型预测的精度提高,优化后的模型应用于陶瓷原料等级的分类。实验结果表明,预测的结果较好,在一定程度上,为分辩大量陶瓷原料级别提供了快速、有效的分析方法,具有一定的实际应用价值。(2)关联规则挖掘在陶瓷釉料配方实验选择中的应用,通过Apriori算法对陶瓷釉料配方进行建模,来预测陶瓷釉料的配方以及对配方进行优化改进,使釉料配方实验次数减少,提高实验选择优良配方的概率,降低实验成本。(3)基于聚类分析的边缘检测改进算法应用于古陶瓷裂纹修复中,通过聚类分析对边缘检测中的Sobel算子进行优化,然后在古陶瓷边缘检测图的灰度值进行聚类,改变边缘检测图的灰度值分布。实验结果表明,改进后边缘检测图的轮廓、裂纹痕迹、边缘走向等明显增强,有利于提高古陶瓷裂纹修复的准确率。