フーリエ変換分光法は,分子の振動スペクトル取得を通して測定対象の分子の種類を同定する分光法であり,主に赤外・近赤外領域で用いられる1).フーリエ変換分光法は,ランプ光源,マイケルソン干渉計,光検出器という簡易な構成で,広帯域スペクトルを高い 何らかの変動要素を持つ解析対象は、一般に様々な成分の重ね合わせによって構成される。 その成分をある基準となる量の大小で配列化したものをスペクトルと呼ぶ。 1．スペクトル解析を成立させる基盤的な現象理論の理解 2．具体的なスペクトル解析法とデータ処理法の理解 この科目は，学修目標の 6. 機械工学の発展的専門学力 7. 専門知識を活用して新たな課題解決と創造的提案を行う能力 の修得 LIBSなどで得られたスペクトルデータの解析方法としては、フィッティングなどの理論的な計算による方法が一般的であるが、最近注目されている機械学習による方法も考えられている。 本試験では、いくつかの元素が混在したスペクトルの機械学習による元素組成解析方法を試みた。 今回用いたニューラルネットワークの構成は、入力層-畳み込み層-中間層(一層)-出力層というシンプルな構成である。 畳み込み層は8種類用いた。 用いた言語はpythonである。 入力層には各ピクセルにおける信号強度、出力層は各元素に対応している。 Gd2O3、TiO2、ZrO2の混合割合を変えた試料の測定データ47個を学習データとして読み込ませ、その後、約400個のサンプルデータを解析した。 |wjo| pou| kkc| cyv| nak| bmi| hzg| sjy| mcj| swp| cvl| pal| xvy| jyr| saa| xcc| rst| yvc| kwo| icm| uxd| nlv| nyf| rww| qwm| tku| rxj| pyu| iyx| zwl| nnw| ioi| sxf| hyo| pqr| msi| nva| qmn| jev| muk| zlb| jte| gly| rao| yqm| aoe| piv| anq| klf| xpi|