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J-GLOBAL ID：202002222596979038   整理番号：20A2027330

漢方薬実験に基づく質量分析データの分類に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on classification of mass spectrometry data based on traditional chinese medicine experiments

著者 (4件)： Xing Dongmei (Nanchang University, Nanchang, China) ,  Xu Guoliang (Jiangxi University of Traditional Chinese Medicine, Nanchang, China) ,  Li Bingtao (Jiangxi University of Traditional Chinese Medicine, Nanchang, China) ,  Jiang Ii (Jiangxi University of Traditional Chinese Medicine, Nanchang, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICCIP ’19  ページ： 19-23  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,Shenfu注入の心原性ショック実験からの質量スペクトルデータを解析した。鍵となる信号データを見つけるためのデータ処理のための設計戦略は,主要な役割を果たす。質量スペクトルデータの自己相関と部分相関を論じた。ノイズ除去と再構成データの両方に基づく信号データと質量分析信号データの相対的比率を分類した。ランダムフォレストとSVMの両方を用いて,上記の分類の正当性を試験した。分類の合理性を試験するために,SVMとBPニューラルネットワークを用いてモデル方程式を論じた。再構成データに基づく分類は,より適切で実現可能であると考えられる。実験対象の質量スペクトルデータと生理学的データの間に,いくつかの線形相関があった。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 質量スペクトル ,  *質量分析 ,  再構成 ,  データ処理 ,  雑音低減 ,  自己相関 ,  *漢方製剤 ,  心原性ショック
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  ランダムフォレスト ,  線形相関 ,  偏相関 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： BPニューラルネットワーク ,  SVM ,  分類 ,  k-平均 ,  漢方薬化合物実験の質量スペクトルデータ ,  ランダムフォレスト

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 漢方薬 ,  実験 ,  質量分析 ,  分類 ,  研究