ピークサーチとデータベース参照を必要としない新たなLIBSスペクトルデータ分析法

周期表上の各元素はLIBS分析において其々固有のピークスペクトルを持つ．このため，分析試料からの各ピーク波長を識別することにより，試料の化学組成 を判別することができる．また，これが，一般的な試料同定手法となっている． しかしながら，種々の測定条件により，このピークサーチの作業は，非常に骨 の折れる作業である．本研究では，機械学習の手法を用いた，標準試料のみを 用い，データベースの参照もピーク波長のサーチも行わない新たなLIBSスペク トルの分析方法を提案する．...

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Published in知能と情報 Vol. 35; no. 1; pp. 561 - 566
Main Authors 岡崎, 航大, 幕内, 悦予, 藤本, 勝成, 長山, 咲子, 阿部, 雄太, 川上, 智彦, 横田, 裕海, 大高, 雅彦
Format Journal Article
LanguageEnglish
Published 日本知能情報ファジィ学会 15.02.2023
Subjects
LIBS
決定木
罰則項付き非対称最小二乗法
非負値行列因子分解
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ISSN1347-7986
1881-7203
DOI10.3156/jsoft.35.1_561

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Abstract 周期表上の各元素はLIBS分析において其々固有のピークスペクトルを持つ．このため，分析試料からの各ピーク波長を識別することにより，試料の化学組成 を判別することができる．また，これが，一般的な試料同定手法となっている． しかしながら，種々の測定条件により，このピークサーチの作業は，非常に骨 の折れる作業である．本研究では，機械学習の手法を用いた，標準試料のみを 用い，データベースの参照もピーク波長のサーチも行わない新たなLIBSスペク トルの分析方法を提案する．
AbstractList 周期表上の各元素はLIBS分析において其々固有のピークスペクトルを持つ．このため，分析試料からの各ピーク波長を識別することにより，試料の化学組成 を判別することができる．また，これが，一般的な試料同定手法となっている． しかしながら，種々の測定条件により，このピークサーチの作業は，非常に骨 の折れる作業である．本研究では，機械学習の手法を用いた，標準試料のみを 用い，データベースの参照もピーク波長のサーチも行わない新たなLIBSスペク トルの分析方法を提案する．
Author 阿部, 雄太
長山, 咲子
藤本, 勝成
川上, 智彦
岡崎, 航大
横田, 裕海
大高, 雅彦
幕内, 悦予
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References [4] 福島大学, 日本原子力開発機構: 化研, 化合物同定方法および化合物同定装置（特願 2020-057807）, 2022.
[3] J. R. Quinlan: “Induction of Decision Trees,” Machine Learning 1, pp. 81-106, 1986.
[2] D. D. Lee et al.: “Learning the parts of objects with nonnegative matrix factorization,” Nature, Vol.401, pp. 788-791, 1999.
[1] P. H. C. Eilers and H. F. M. Boelens: “Baseline correction with asymmetric least squares smoothing,” Leiden University Medical Centre Report, Vol.1, No.1, p. 5, 2005.
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