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J-GLOBAL ID：201502209197577769   整理番号：15A1146202

特徴抽出アルゴリズムと組み合わせた表面増強Raman分光法によるチラムの定量分析【Powered by NICT】

Quantitative Analysis of Thiram by Surface-Enhanced Raman Spectroscopy Combined with Feature Extraction Algorithms

著者 (5件)： Zhang Baohua (School of Electronic and Information Engineering, Anhui Univ., Hefei) ,  Jiang Yongcheng (School of Electronic and Information Engineering, Anhui Univ., Hefei) ,  Sha Wen (School of Electronic and Information Engineering, Anhui Univ., Hefei) ,  Zhang Xianyi (Inst. of Atomic and Molecular Physics, Anhui Normal Univ., Wuhu) ,  Cui Zhifeng (Inst. of Atomic and Molecular Physics, Anhui Normal Univ., Wuhu)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 35  号： 2  ページ： 390-393  発行年： 2015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： 三特徴抽出アルゴリズム,主成分分析(PCA),離散コサイン変換(DCT)と非負因数分解(NMF)のような,農薬チラムのSERSスペクトルに基づいてその後の定量分析結果に及ぼすスペクトル変動の影響を弱めるためにスペクトルデータの主要な情報を抽出するために用いた。抽出成分は,それぞれ定量分析モデルを開発するために線形回帰アルゴリズムの部分最小二乗回帰(PLSR)及び非線形回帰アルゴリズムのサポートベクトルマシン回帰(SVR)と組み合わせた。最後に,異なる種類の回帰アルゴリズムの異なる特徴抽出アルゴリズムの影響を5倍交差検証法を用いて評価した。実験はSVRの解析結果は,SERSスペクトルの強度と検体の濃度の間の非線形関係のためのPLSRよりも良好であることを示した。さらに,特徴抽出アルゴリズムは主にソーススペクトルデータの主な情報を抽出し,変動を除去することに起因する回帰アルゴリズムに関係なく解析結果を著しく改善することができる。さらに,PCAは線形回帰モデルに最も良好な性能を示し,NMFが非線形モデルに最も良く,予測誤差は,最良のケースで約三倍低減することができる。最良の回帰モデル(NMF+SVR)の交差検証の二乗平均平方根誤差は0 045 5μL_1(10-6 mol L-1),and,チラムの全国検出限界を達成したので,本研究の方法は,チラムの迅速検出のための新しい方法を提供する。結論として,本研究はSERSスペクトルの解析に特徴抽出アルゴリズムを選択する実験的参照を提供し,特徴抽出のいくつかの一般的な知見は,他の種類の分光法の処理を助けることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  *定量分析 ,  *アルゴリズム ,  *スペクトロスコピー ,  交差検証法 ,  スペクトル ,  回帰モデル ,  DCT【変換】 ,  有機硫黄化合物
準シソーラス用語： rms誤差 ,  非線形モデル ,  線形回帰モデル ,  部分最小二乗回帰 ,  線形回帰 ,  スペクトルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分光分析  (CC03012W)

物質索引 (1件)： チウラム

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴抽出 ,  アルゴリズム ,  表面増強Raman分光法 ,  チラム ,  定量分析