近赤外分光測定とニューラルネットワーク解析を組み合わせたポリエチレン密度の予測
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概要
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プラスチック廃棄物のリサイクル技術向上のために，近赤外分光測定とニューラルネットワーク解析を組み合わせて，ポリエチレンの密度を迅速に識別する手法を検討した． 市販のポリエチレンのペレットもしくは粉末23種類（密度範囲：0.898-0.962 g cm-3）について，波長1.1〜2.2 μm領域の近赤外反射スペクトルを測定した後，二次微分処理を行い，3層構造のニューラルネットワークでバックプロパゲーション法にて学習を行い，leave-one-out法による予測テストを行った．その結果，少数の学習データを用いたにもかかわらず，ポリエチレンの密度は平均誤差0.00026 g cm-3以内で予測可能であることを確認した．比較として主成分回帰分析及びPLS回帰分析を行ったところ，その平均予測誤差はそれぞれ，0.0043 および 0.0031 g cm-3であった．近赤外分光測定とニューラルネットワーク解析を組み合わせるとポリエチレンの密度が正確に予測可能であることが分かった．
- 日本コンピュータ化学会の論文
- 2003-03-15
著者
-
船津 公人
東京大学大学院工学系研究科 化学システム工学専攻
-
上坂 博亨
富山国際大学地域学部
-
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
千葉工業大学社会システム科学部経営情報科学科
-
松本 高利
東北大学多元物質科学研究所
-
佐伯 和光
富山県工業技術センター
-
天野 敏男
オプト技研株式会社
-
船津 公人
豊橋技術科学大学知識情報工学系
-
松本 高利
物質工学工業技術研究所
-
天野 敏男
オプト技研
-
田辺 和俊
経営情報科学科教授
-
佐伯 和光
富山工技センター
-
田辺 和俊^
工業技術院化学技術研究所
-
船津 公人
豊橋技科大
-
船津 公人
豊橋技術科学大学
-
田辺 和俊
千葉工業大学
-
上坂 博亨
富山国際大学
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