自己組織化マップを用いた化学分析での情報抽出

• 森田 佳憲

  鳥取大学電気電子工学科

• Obu-Cann K.

  Dept. of Electrical and Electronic Engineering, University of Tottori

• 徳高 平蔵

  鳥取大学電気電子工学科

• 藤村 喜久郎

  鳥取大学電気電子工学科

• 吉原 一紘

  金属材料技術研究所

• SASJ金属材料グループ

  金属材料技術研究所

書誌事項

タイトル別名

• Data Mining of Chemical Analysis.
• ジコ ソシキカ マップ オ モチイタ カガク ブンセキ デ ノ ジョウホウ チュウシュツ

抄録

The Self-Organizing Map (SOM) developed by Teuvo Kohonen is a powerful tool for Data Mining or knowledge discovery and visualization of high dimensional data. The SOM is being applied to problems of chemical analysis. It simultaneously performs topology preservation of the data space whiles quantizing the data space formed by the input data. The compositions of the unlabeled spectra whose compositions are unknown can be determined using the SOM method which uses the labeled spectra whose compositions are known. In this study, the data mining capabilities of SOM are examined using data from Auger Electron Spectroscopy (AES) and X-ray Photoelectric Spectroscopy (XPS). The results obtained are compared to determine which data is more adaptive to the SOM.

収録刊行物

• 真空

  真空 43 (3), 263-267, 2000

  一般社団法人 日本真空学会

キーワード

• Electrical and Electronic Engineering
• Surfaces, Coatings and Films
• Condensed Matter Physics

詳細情報

• CRID: 1390001204063724800
• NII論文ID: 10004561650
• NII書誌ID: AN00119871
• DOI: 10.3131/jvsj.43.263
• ISSN: 18809413
• ISSN: 05598516
• NDL書誌ID: 5360939
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I5360939
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可