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J-GLOBAL ID：201102286385898801   整理番号：11A0574883

モータ油分類のための近赤外(NIR)分光法:判別分析からサポートベクターマシンまで

Near-infrared (NIR) spectroscopy for motor oil classification: From discriminant analysis to support vector machines

著者 (3件)： BALABIN Roman M. ,  SAFIEVA Ravilya Z. ,  LOMAKINA Ekaterina I.
資料名： Microchemical Journal  (Microchemical Journal)
巻： 98  号： 1  ページ： 121-128  発行年： 2011年05月 
JST資料番号： D0072A  ISSN： 0026-265X  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： 近赤外(NIR)分光法は多くの化学物質のための非破壊測定技術であり,実験室や産業(石油産業を含む)での応用で効果的であることが知られている。モータ油の分類は品質管理や石油不純物検出のための大切な作業である。モータオイルのタイプは製品の価格決定の重要なファクターである。本報告では,ベースストック(合成,半合成,鉱油)および高温と低温での動的粘度によるモータ油分類法の効率を調べる。7つの異なる分類法の性能を比較する:モータ油分類のための,正規化判別法(RDA),soft independent modeling of class analogy(SIMCA)部分最小二乗法分類(PLS),K近傍法(KNN),人工ニューラルネットワーク-多層知覚(ANN-MLP),サポートベクターマシン(SVM),確率的ニューラルネットワーク(PNN)である。3セットの近赤外スペクトル(1125,1010,1050個)がモータ油を3または4グループに分類するのに使われた。すべてのケースでNIR分光は,多変数データ分析(MDA)法と組み合わせるとモータ油分類に効果的であった。SVMとPNNケモメトリックス法がNIR分光法に基づくモータ油の分類に最も効果的であることを見いだした。Copyright 2011 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *エンジン油 ,  *判別分析 ,  *近赤外分光分析 ,  *サポートベクトルマシン ,  多層パーセプトロン ,  主成分分析 ,  部分最小二乗法 ,  *分類 ,  多変量解析 ,  データ解析 ,  ケモメトリックス ,  クラスタ分析 ,  パターン認識 ,  確率モデル ,  最適化 ,  非破壊測定 ,  確率的ニューラルネットワーク ,  数学モデル ,  改変
準シソーラス用語： kNN法 ,  SIMCA

分類 (2件)： 各種石油製品及びその製造一般  (YF02071R) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A)

タイトルに関連する用語 (6件)： モータ油 ,  分類 ,  近赤外 ,  分光法 ,  判別分析 ,  サポートベクターマシン