分光スペクトルの多点測定が不均一試料の異同識別の高精度化につながるか否かの理論的検証

DOI

書誌事項

タイトル別名
  • Theoretical verification that multi-point measurement of infrared spectra will lead to high accuracy of discrimination between heterogeneous samples.
公開日
2020
DOI
  • 10.11517/pjsai.jsai2020.0_3rin465
公開者
一般社団法人 人工知能学会

説明

<p>私は近赤外分光を用いて、紙の製造メーカーや型番を識別している。しかし紙はミクロでみると不均一なので、測定個所によりデータが少しずつ変化する。したがってスペクトルの差異が、試料の差に由来するのか、あるいは測定個所の差に由来するのかの判断が難しい。一方、紙はマクロでみると均一なので、ある程度広い領域の測定値を平均化すれば、測定値の変化は抑えられる。しかし平均化は、情報を捨てることでもある。そこで、平均化せずにミクロな領域の個々の測定値を残したまま試料同士を比較した方が、試料を精度高く識別できる可能性があるので、Matlabで模擬データを発生させ、理論的に検証した。 平均が異なる100,000個の乱数からなる2つのデータ群（群１と群２）を生成した。 次に、両方の群について、平均化法を使用してデータ数をさまざまな数に減らした。 次に、群１と群２が異なる母集団から抽出されたか否かをt検定とf検定で推定した。 その結果異なる母集団であると推定される確率は、データ数が変わってもほぼ一定であった。したがってデータ数を増やしても、得られる精度を高めることにはならなかった。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390285300166303360
  • NII論文ID
    130007857222
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2020.0_3rin465
  • ISSN
    27587347
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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