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

• 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(株)

• 高橋 博之

  同和情報システム(株)

• 田中 壮一郎

  同和工営(株)

書誌事項

タイトル別名

• Identification of mineral components from near-infrared spectra by a neural network.
• ニューラル ネットワーク ニ ヨル キンセキガイ スペクトル カラ ノ コウブ

抄録

A system to identify mineral components from near-infrared spectra by applying a neural network technique was examined. Reflective spectral data at 240 wavelength points for the wavelength range between 1300 and 2400 nm were entered into the input layer of a three-layered neural network trained by the error-back-propagation method. Spectra of various kinds of pure and mixed samples were used for the training, and the mineral components contained in the test samples were examined. As a result, a neural network to identify six kinds of mineral components with a probability of nearly 100% was constructed, and the possibility to develop a system to identify mineral components rapidly is demonstrated.

収録刊行物

• 分析化学

  分析化学 43 (10), 765-769, 1994

  公益社団法人 日本分析化学会

キーワード

• neural network
• near-infrared spectra
• mineral components

詳細情報

• CRID: 1390282679029102848
• NII論文ID: 110002906643
• NII書誌ID: AN00222633
• DOI: 10.2116/bunsekikagaku.43.765
• NDL書誌ID: 3899893
• ISSN: 05251931
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I3899893
• Web Site: http://www.jstage.jst.go.jp/article/bunsekikagaku1952/43/10/43_10_765/_pdf
• Web Site: http://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/10893422
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • NDL-Digital
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可