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Tesi etd-08092013-100550


Thesis type
Tesi di laurea specialistica
Author
PAGNOTTA, STEFANO
email address
stefanopagnotta@yahoo.it
URN
etd-08092013-100550
Title
Studi di Archeologia Preistorica e Archeometria sulle ceramiche del sito Neolitico di Settefonti, Prata d'Ansidonia (AQ)
Struttura
CIVILTA' E FORME DEL SAPERE
Corso di studi
ARCHEOLOGIA
Supervisors
relatore Prof. Radi, Giovanna
correlatore Prof. Arias, Claudio
correlatore Dott. Legnaioli, Stefano
Parole chiave
  • Inteligenza Artificiale.
  • LIBS
  • Archeometrie
  • Prata d'Ansidonia
  • Archeometria
  • Settefonti
  • Abruzzo
  • Ceramica
  • Preistoria
  • Archeologia
  • Laser Induced Breakdown Spectroscopy
  • Raman
  • Microscopia Ottica digitale
  • Database
  • KDD
  • Knowledge Discovery in Database
  • Data Mining
  • Reti Neurali
  • I.A.
Data inizio appello
30/09/2013;
Consultabilità
Parziale
Data di rilascio
30/09/2053
Riassunto analitico
Riassunto:

Il sito neolitico di Settefonti, prata d'Ansidonia (AQ), risulta inquadrabile negli aspetti avanzati della cultura abruzzese di Ripoli.
Le ceramche precedentemente indagate con metodi classici sono state sottoposte sperimentalmente ad indagine LIBS (laser Breakdown spectroscopy) e Raman e indagate microscopicamente.
I risultati ottenuti sono stati inseriti in un database e trattati con metodi di KDD (Knowledge Discovery in Database), Data mining e di statistica multivariata, per l'estrazione di nuovi dati significativi.
Infine, le informazioni ottenute sono state messe insieme a quelle bibliograficamente disponibili per poter generare nuove conoscenze e confermare alcune di quelle già acquisite.

Abstract:

The Neolithic site of Settefonti, prata of Ansidonia (AQ), is framed in the advanced aspects of Abruzzese culture of Ripoli.
Pottery previously investigated with classical methods have been subjected to experimental investigation with LIBS (Laser Breakdown Spectroscopy) and Raman spectroscopy and investigated microscopically.
The results were compiled into a database and treated with methods of KDD (Knowledge Discovery in Databases), Data mining and multivariate statistical analysis for the extraction of significant new data.
Finally, the information obtained were put together with those Bibliographically available in order to generate new knowledge and to confirm some of those already acquired.
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