ニューラルネットワークによる近赤外スペクトルからの鉱物成分の同定
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概要
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ニューラルネットワーク技術を応用して近赤外反射スペクトルから鉱物成分を同定するシステムを検討した.近赤外波長領域1300〜2400nmにおける240点での反射スペクトルデータを3層構造のニューラルネットワークに入力し, エラーバックプロパゲーション法で学習を行った.各種の純品試料及び混合物試料のスペクトルを学習し, テスト用の試料に含有されている成分を同定して本法の妥当性を検証した.その結果, 6種の鉱物成分をほぼ100%近い確度で同定するニューラルネットワークを構築することができ, 鉱物成分を迅速に同定するシステムを開発できるめどがついた.
- 社団法人日本分析化学会の論文
- 1994-10-05
著者
-
田中 壮一郎
同和工営(株) ジオサイエンス事業部
-
田中 壮一郎
同和工営
-
上板 博亨
富山国際大学
-
上坂 博亨
富士通株式会社
-
田辺 和俊
物質工学工業技術研究所
-
上坂 博亨
富士通(株)
-
井上 常史
同和鉱業
-
井上 常史
同和鉱業(株)
-
高橋 博之
同和情報システム(株)
-
田中 壮一郎
同和工営(株)
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