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J-GLOBAL ID：201102240797872092   整理番号：11A0996916

近赤外分光法における変数選択:バイオディーゼルデータへの特徴選択法のベンチマーキング

Variable selection in near-infrared spectroscopy: Benchmarking of feature selection methods on biodiesel data

著者 (2件)： BALABIN Roman M. (Dep. of Chemistry and Applied Biosciences, ETH Zurich, 8093 Zurich, CHE) ,  SMIRNOV Sergey V. (Unimilk Joint Stock Co., 143421 Moscow Region, RUS)
資料名： Analytica Chimica Acta  (Analytica Chimica Acta)
巻： 692  号： 1-2  ページ： 63-72  発行年： 2011年04月29日 
JST資料番号： A0394A  ISSN： 0003-2670  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去数年間,近赤外(near-IR/NIR)分光法が,石油から生物医学セクターまでの種々の分野での分析手段としてますます適用されている。試料のNIRスペクトル(4000cm^-1以上)は,数百の波長での最新装置によって典型的に測定される。最近,有用な情報に寄与する変数(波長)を決定する方法の開発に相当な努力が向けられている。振動分光法(赤外,ラマン,又はNIRS)のデータ解析では,変数選択(VS),特徴選択,周波数選択,又は波長選択が重要な過程である。本研究では,バイオディーゼル燃料の密度,粘度,メタノール含量,及び水濃度を含む特性の予測のための18種の特徴選択法の性能を比べる。試験を行った特徴選択アルゴリズムは,段階的多重線形回帰(MLR-step),区間最小二乗回帰(iPLS),後方iPLS((BiPLS)),前方iPLS(FiPLS),Moving window最小二乗回帰(MWPLS),修正changeable size moving window最小二乗(CSMWPLS/MCSMWPLSR),searching combination moving window最小二乗(SCMWPLS),連続調査アルゴリズム(SPA),情報を与えない変数消去((UVE,UVE-PAを含む),焼き鈍し法(SA),逆伝搬神経回路網(BP-ANN),Kohonen人工神経回路網(K-ANN),及び遺伝的アルゴリズム(GAs,GA-iPLSを含む)を含む。キャリブレーションモデル構築のための線形法,即ち,多重線形回帰(MLR)と部分最小二乗回帰/projection to latent structures(PLS/PLSR)を用いてバイオ燃料特性を評価した。非線形キャリブレーションモデル,人工神経回路網(ANN-MLP)との比較も行った。ガソリン,エタノール-ガソリン(バイオエタノール),及びディーゼル燃料データの議論を示す。ラマン,UV-vis,又はNMR分光法などの他の分光法の結果が,適切な特徴選択によって大きく改善される。Copyright 2011 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *近赤外分光分析 ,  *選択 ,  *ディーゼル燃料 ,  *生物燃料 ,  *ベンチマーク ,  密度 ,  粘度 ,  計算機アルゴリズム ,  多重回帰分析 ,  最小二乗法 ,  ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  部分最小二乗法 ,  ガソリン ,  脂肪族アルコール ,  *バイオディーゼル燃料 ,  バイオエタノール ,  *変数選択 ,  係数 ,  輸送係数 ,  度 ,  進化的計算
準シソーラス用語： *バイオディーゼル ,  多重線形回帰

分類 (2件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A)

物質索引 (1件)： メタノール

タイトルに関連する用語 (5件)： 近赤外分光法 ,  変数選択 ,  バイオディーゼル ,  特徴選択 ,  ベンチマーキング