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J-GLOBAL ID：201702265003910021   整理番号：17A0160780

スパース符号化アルゴリズムは,近赤外スペクトルによる偽薬の同定のための研究に使用される。【JST・京大機械翻訳】

Sparse Denoising Autoencoder Application in Identification of Counterfeit Pharmaceutical

著者 (5件)： Yang Huihua (College of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology) ,  Luo Zhichao (College of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology) ,  Jiang Shujie (College of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology) ,  Zhang Xuebo (National Institute for Food and Drug Control) ,  Yin Lihui (National Institute for Food and Drug Control)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 36  号： 9  ページ： 2774-2779  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近赤外分光分析技術は迅速かつ非破壊検査技術として、偽の医薬品の現場鑑別に非常に適している。自己符号化ネットワークは,機械学習の分野におけるホットスポットとして広く注目されており,自己符号化ネットワークは典型的な深さ学習ネットワークモデルであり,従来の潜層学習法よりも強いモデル表現能力を持っている。自己符号化ネットワークは,貪欲の訓練アルゴリズムを用いて,各層のネットワークの再構成誤差を最小化することによって,ネットワークの各層を順次訓練し,そして,全体のネットワークを訓練する。データを前処理し,無監視アルゴリズムを用いて入力データを処理し,データの内部構造特性を効果的に学習した。その後,ラベル付きデータを用いて教師つき学習アルゴリズムにより全ネットワークに対して最適を行う.まず第一に,真の近赤外スペクトルデータを前処理および前処理によって処理し,データ処理の間の相関を,白化処理によって減少させ,データの特性を同じ分散にした。データ処理の後に,スパース符号化ネットワークを使用して,偽の医薬品のスペクトルデータを分類して,分類モデルを確立して,分類精度とアルゴリズム安定性を比較した。結果は,スペクトルデータに対する白化預処理が,スパース符号化ネットワークの分類精度を効果的に改善できることを示した。さらに,自己学習ネットワークの分類精度は,訓練サンプルの数の下でBPニューラルネットワークよりも高く,SVMアルゴリズムはトレーニングサンプルの場合よりも優れているが,トレーニングデータセットの数が一定の数に達したとき,自己符号化ネットワークの分類精度はSVMアルゴリズムよりも優れている。アルゴリズムの安定性において,自己符号化ネットワークはBPニューラルネットワークやSVMアルゴリズムよりも安定している。真の偽薬の近赤外スペクトルデータをモデル化するために,スパース符号化ネットワークを使用することによって,真の偽薬を効果的に識別することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  *近赤外スペクトル ,  学習アルゴリズム ,  再構成 ,  *符号化 ,  *アルゴリズム ,  モデリング ,  教師つき学習 ,  近赤外分光分析 ,  前処理 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  分類精度 ,  スペクトルデータ ,  *スパースコーディング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Near-infrared spectroscopy ,  Pharmaceutical discrimination ,  Autoencoder ,  Whitening

分類 (2件)： 分光分析  (CC03012W) ,  有機化合物の赤外スペクトル及びRaman散乱,Ramanスペクトル  (BM08064T)

タイトルに関連する用語 (6件)： スパース符号化 ,  アルゴリズム ,  近赤外スペクトル ,  偽薬 ,  同定 ,  研究