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J-GLOBAL ID：202202274437254534   整理番号：22A1149981

機械学習を用いて二値記述子のための質量スペクトルを予測するインヴァース法

Inverse method to predict Mass Spectrum for binary Odor Descriptor using Machine Learning

著者 (2件)： DEBNATH Tanoy (Tokyo Inst. of Technol.) ,  NAKAMOTO Takamichi (Tokyo Inst. of Technol.)
資料名： 電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM)  (Annual Meeting Record, I.E.E. Japan (CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.3-148  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： S0653B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ・一対一関係を保証しながら任意二値匂い印象に対応する質量スペクトル特徴を予測する機械学習インバース法(IM)の提案。
・質量スペクトル(MS)データの低次元への圧縮,低次元データの量子化,及びSOMニューロンMS空間からの対応MSの取得。
・アセトアルデヒドジヘキシアセタールを除く全ての分子はラクトン官能基に属し,その匂い記述子は互いに重なること等の判明。

シソーラス用語： 機械学習 ,  質量スペクトル ,  *質量分析 ,  *匂い物質 ,  予測技法 ,  ラクトン ,  基 ,  自己組織化特徴マップ ,  データ処理 ,  解析
準シソーラス用語： インバース法 ,  官能基

分類 (1件)： 質量分析  (CC03013N)

引用文献 (3件)：

• Kellar, A et al, Science (80-. ). 355, 820-826 (2017)
• Debnath, T, & Nakamoto, T. PLoS ONE 15, (2020)
• “NIST Chemistry WebBook.” [Online].

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  二値 ,  記述子 ,  質量スペクトル ,  予測 ,  インヴァース法