特許
J-GLOBAL ID：202003012001649304
機械学習を用いた結晶構造解析方法
発明者：
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出願人/特許権者：
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代理人 (1件)：
特許業務法人平和国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2019-030157
公開番号（公開出願番号）：特開2020-134382
出願日： 2019年02月22日
公開日（公表日）： 2020年08月31日
要約：
【課題】有機物半導体のような有機化合物の粉末X線構造解析をはじめとする、放射線回折パターンに基づく結晶構造解析の成功率の向上に寄与するピーク位置抽出モデルの生成方法の提供。【解決手段】粉末状の結晶に放射線を照射して得られる実測回折パターンからピーク位置を抽出するためのピーク位置抽出モデルを機械学習により生成する方法であって、既知の結晶構造から学習用回折パターンを生成する学習データ生成工程と、学習用回折パターンを学習データとして用いる機械学習によりピーク位置抽出モデルを生成する学習工程とを有する。【選択図】図6
請求項（抜粋）：
粉末状の結晶に放射線を照射して得られる実測回折パターンからピーク位置を抽出するためのピーク位置抽出モデルを機械学習により生成する方法であって、
既知の結晶構造から学習用回折パターンを生成する学習データ生成工程と、
前記学習用回折パターンを学習データとして用いる機械学習により前記ピーク位置抽出モデルを生成する学習工程と、
を有することを特徴とする、機械学習によるピーク位置抽出モデル生成方法。
IPC (3件)：
G01N 23/205
, G01N 23/207
, G06N 20/00
G01N23/2055 320
, G01N23/207
, G06N99/00 150
2G001AA01
, 2G001BA18
, 2G001BA23
, 2G001CA01
, 2G001GA13
, 2G001KA08
, 2G001LA11
, 2G001MA04
