機械学習方法およびそれを用いる物質分析方法、ならびにデータ処理装置およびそれを備える物質分析システム

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：弁理士法人深見特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2023-189174
公開番号（公開出願番号）：特開2025-077176
出願日： 2023年11月06日
公開日（公表日）： 2025年05月19日
要約：

【課題】振動分光法または質量分析法を用いて物質の種類を高精度に推定する。【解決手段】第1のステップは、複数種類の物質について、種類ごとに、物質の振動分光または質量分析により取得される例題データと、物質の種類を示す正解データとが対応付けられた教師データを準備するステップである。第2のステップは、教師データを用いた機械学習により、分析対象とする対象物質の振動分光または質量分析により取得される対象スペクトルを入力とし、対象物質の種類を示すデータを出力とする学習済みモデルを生成するステップである。教師データを準備するステップは、複数種類の物質からそれぞれ取得される、機械学習用の複数のスペクトルに対する前処理を実行するステップを含む。前処理を実行するステップは、波数ごとの、複数のスペクトル間の強度の標準偏差を示す標準偏差スペクトルを算出するステップを含む。【選択図】図11

請求項（抜粋）：

複数種類の物質について、種類ごとに、物質の振動分光または質量分析により取得される例題データと、前記物質の種類を示す正解データとが対応付けられた教師データを準備するステップと、前記教師データを用いた機械学習により、分析対象とする対象物質の振動分光または質量分析により取得される対象スペクトルを入力とし、前記対象物質の種類を示すデータを出力とする学習済みモデルを生成するステップとを含み、前記教師データを準備するステップは、前記複数種類の物質からそれぞれ取得される、機械学習用の複数のスペクトルに対する前処理を実行するステップを含み、前記前処理を実行するステップは、波数ごとの、前記複数のスペクトル間の強度の標準偏差を示す標準偏差スペクトルを算出するステップを含む、機械学習方法。

IPC (4件)：

G16C 20/70 , G01N 21/65 , G01N 21/359 , G01N 27/62

FI (4件)：

G16C20/70 , G01N21/65 , G01N21/359 , G01N27/62 D

Fターム (25件)：

2G041CA01 , 2G041EA12 , 2G041LA07 , 2G041LA12 , 2G043AA04 , 2G043DA02 , 2G043DA06 , 2G043EA03 , 2G043EA13 , 2G043FA06 , 2G043KA01 , 2G043KA09 , 2G043LA03 , 2G043NA01 , 2G043NA02 , 2G043NA06 , 2G059AA05 , 2G059DD03 , 2G059EE01 , 2G059EE03 , 2G059EE12 , 2G059HH01 , 2G059MM01 , 2G059MM02 , 2G059MM03

引用特許：

出願人引用 (1件)

国際公開第2014/027652号

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