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公開番号2024157277
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-07
出願番号2023071539
出願日2023-04-25
発明の名称演算プログラム、演算方法、および情報処理装置
出願人富士通株式会社
代理人個人
主分類G16C 20/20 20190101AFI20241030BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】プロセスを簡便化することができる演算プログラム、演算方法、および情報処理装置を提供する。
【解決手段】演算プログラムは、コンピュータに、分析対象物質に含まれる複数の要素物質のそれぞれの単体のスペクトルデータを説明変数とし、前記分析対象物質に対する分析結果として得られたスペクトルデータを目的変数として正則化を行い、前記分析対象物質における前記複数の要素物質の組成比を特定する処理、を実行させることを特徴とする。
【選択図】図2

特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータに、
分析対象物質に含まれる複数の要素物質のそれぞれの単体のスペクトルデータを説明変数とし、前記分析対象物質に対する分析結果として得られたスペクトルデータを目的変数として正則化を行い、前記分析対象物質における前記複数の要素物質の組成比を特定する処理、を実行させることを特徴とする演算プログラム。
続きを表示（約 910 文字）【請求項２】
前記組成比を特定する際に、回帰分析を用いることを特徴とする請求項１に記載の演算プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータに、
前記回帰分析において、前記目的変数を前記単体のスペクトルデータの回帰係数から前記組成比を特定する、処理を実行させることを特徴とする請求項２に記載の演算プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータに、
前記回帰分析の結果として得られる前記説明変数の回帰係数が閾値を下回る場合に当該説明変数を除外して前記回帰分析を実行する処理を、前記閾値を下回る前記回帰係数が無くなるまで繰り返し実行させることを特徴とする請求項３に記載の演算プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータに、
前記正則化に用いる正則化項の重みを表すパラメータを変更しつつ、前記回帰分析を繰り返す処理を実行させることを特徴とする請求項２に記載の演算プログラム。
【請求項６】
前記複数の要素物質は、２種類以上の構成成分の化合物または前記２種類以上の構成成分の混合物を少なくとも含み、
前記単体のスペクトルデータは、前記２種類以上の構成成分または予想される構成成分の単体のスペクトルデータであることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の演算プログラム。
【請求項７】
コンピュータが、
分析対象物質に含まれる複数の要素物質のそれぞれの単体のスペクトルデータを説明変数とし、前記分析対象物質に対する分析結果として得られたスペクトルデータを目的変数として正則化を行い、前記分析対象物質における前記複数の要素物質の組成比を特定する処理、を実行することを特徴とする演算方法。
【請求項８】
分析対象物質に含まれる複数の要素物質のそれぞれの単体のスペクトルデータを説明変数とし、前記分析対象物質に対する分析結果として得られたスペクトルデータを目的変数として正則化を行い、前記分析対象物質における前記複数の要素物質の組成比を特定する特定部を備えることを特徴とする情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本件は、演算プログラム、演算方法、および情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
分析対象物質を分析することによって得られるスペクトルデータから要素物質を定量する技術が開示されている（例えば、特許文献１～４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－２１５３５６号公報
特開２０２０－２０１１７４号公報
特開２０２１－９１３５号公報
特表２０１０－５２０４７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、スペクトルデータの解析を行うために、組成比が既知のサンプルを複数準備し、準備されたサンプルについてのスペクトルデータを取得し、検量線を作成することが行われる。しかしながら、この手法の場合、組成比を変化させた複数のサンプルを準備してスペクトルデータを取得する必要があり、要素物質が多くなると更に準備すべきサンプル数とスペクトル数が増加し、プロセスが煩雑になる。
【０００５】
１つの側面では、本件は、プロセスを簡便化することができる演算プログラム、演算方法、および情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの態様では、演算プログラムは、コンピュータに、分析対象物質に含まれる複数の要素物質のそれぞれの単体のスペクトルデータを説明変数とし、前記分析対象物質に対する分析結果として得られたスペクトルデータを目的変数として正則化を行い、前記分析対象物質における前記複数の要素物質の組成比を特定する処理、を実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
プロセスを簡便化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
２次元説明変数での例である。
Ｌ２正則化における正則化項の等高線を例示する図である。
Ｌ１正則化における正則化項の等高線を例示する図である。
（ａ）～（ｄ）はシミュレーションにより得られたＩＲスペクトルデータである。
回帰分析を図に表したものである。
（ａ）～（ｅ）は正則化を用いた回帰分析の結果を示す。
（ａ）は情報処理装置の全体構成を例示する機能ブロック図であり、（ｂ）は情報処理装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。
情報処理装置の動作の一例を表すフローチャートである。
情報処理装置の動作の一例を表すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
組成・定量分析は、物質中の組成(構成元素の種類)とその存在比(組成比)を分析することであり、例えばスペクトルデータのピーク位置と、その強度や面積を利用する。予め、目的とする要素物質の量が異なる試料を複数用意し、要素物質量が変化したとき、それに対して変化するスペクトル位置を探し出して特定する。そして、目的とする要素物質の量と、特定した位置のスペクトル強度あるいは面積との関係から検量線式を求めておく。次に、組成・定量分析の分析対象物質である試料のスペクトル強度あるいは面積を検量線式に当てはめて目的とする要素物質の量を求める。この手法は、単一の変数を使って回帰直線を作成する単回帰分析である。しかしながら、使用するスペクトルデータが他の要素物質に影響される場合には良好な検量線が得られず、予め、目的とする要素物質を妨害する成分から分離する必要がある。
【００１０】
このため、近年、複数の変数を使って回帰直線を作成する多変量回帰分析の利用が提案されている。多変量回帰分析には、重回帰分析、主成分分析、因子分析、クラスター分析など様々な手法がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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