特許
J-GLOBAL ID:201903002288641965

機械学習を用いた未知化合物の分類方法

発明者:
出願人/特許権者:
代理人 (2件): 岩橋 祐司 ,  加藤 愼二
公報種別:公開公報
出願番号(国際出願番号):特願2017-161341
公開番号(公開出願番号):特開2019-039773
出願日: 2017年08月24日
公開日(公表日): 2019年03月14日
要約:
【課題】機械学習を利用した未知スペクトルの分類方法であって、単独のニューラルネットワーク(NN)を用いても適切に分類でき、かつ、実用的な化合物グループへの分類が可能な方法を提供すること。【解決手段】この分類方法は、(1)経験則に従って、複数の化合物グループを設定するとともに、化合物グループの各々に属する複数の既知化合物のスペクトルデータを既知スペクトルとして準備するステップと、(2)コンピュータ装置上のNNが、前記ステップで準備された既知スペクトルおよび化合物グループの情報を読み取って、同一の化合物グループに属する複数の既知スペクトルに共通する特徴を学習するステップと、(3)学習済みのNNが、未知化合物のスペクトルデータを未知スペクトルとして読み取って、共通する特徴の有無に基づいて、未知スペクトルが属する化合物グループを回答するステップと、を備える。【選択図】 図1
請求項(抜粋):
経験則に従って、複数の化合物グループを設定するとともに、前記化合物グループの各々に属する複数の既知化合物のスペクトルデータを既知スペクトルとして準備するステップと、 コンピュータ装置上のニューラルネットワークが、前記ステップで準備された前記既知スペクトルおよび前記化合物グループの情報を読み取って、同一の前記化合物グループに属する複数の前記既知スペクトルに共通する特徴を学習するステップと、 学習済みの前記ニューラルネットワークが、未知化合物のスペクトルデータを未知スペクトルとして読み取って、前記共通する特徴の有無に基づいて、前記未知スペクトルが属する化合物グループを回答するステップと、を備える、 ことを特徴とする機械学習を用いた未知化合物の分類方法。
IPC (2件):
G01N 21/27 ,  G06N 3/08
FI (2件):
G01N21/27 Z ,  G06N3/08
Fターム (11件):
2G059AA01 ,  2G059CC12 ,  2G059CC13 ,  2G059CC16 ,  2G059EE12 ,  2G059FF08 ,  2G059HH01 ,  2G059HH03 ,  2G059HH05 ,  2G059MM09 ,  2G059MM10
引用特許:
審査官引用 (4件)
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引用文献:
審査官引用 (3件)

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