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古陶瓷断源断代分析的需求提高，促使古陶瓷鉴定发展。而目前古陶瓷的技术鉴别方法主要是热释光技术和成分判别法，有一定的局限性。笔者运用BP神经网络构建模型以古陶瓷的化学元素为特征，对22 2组古陶瓷进行科学的分类。但由于BP神经网络存在依赖初始值选择等缺陷，笔者将通过遗传算法和BP神经网络的结合，在优化过程中改进BP神经网络，再通过混淆矩阵、ROc、Auc等模型评价指标来对遗传算法优化后的BP神经网络模型进行性能的评价。实验结果表明，遗传算法优化BP神经网络对古陶瓷分类具有准确率高且稳定的特点，是一种快速、有