複数の化学物質の測定方法

開放特許情報番号
L2010005051
開放特許情報登録日
2010/9/3
最新更新日
2011/1/14

基本情報

出願番号 特願2005-166718
出願日 2005/6/7
出願人 学校法人慶應義塾
公開番号 特開2006-343124
公開日 2006/12/21
登録番号 特許第4635220号
特許権者 学校法人慶應義塾
発明の名称 複数の化学物質の測定方法
技術分野 電気・電子、情報・通信、有機材料
機能 制御・ソフトウェア、検査・検出
適用製品 センサの特異性、センサ応答、ニューラルネットワーク、先に妨害物質が共存する被検試料中の被検物質の濃度
目的 センサ応答に基づき、ニューラルネットワークを駆使して化学物質濃度を推定する場合、データ数が多いほど正確な推測が可能になるが、化学データはいちいち計測する必要があるため、データの数には限りがあり、限られたデータ数でもより正確に化学物質濃度を測定することが可能な方法が望まれていることに鑑み、ニューラルネットワークを利用して被検試料中の複数の化学物質の濃度を測定する公知の方法よりもさらに正確に化学物質の濃度を測定することの実現。
効果 限られた実測データ数でも高精度に被検試料中の複数の化学物質の濃度を測定することが可能となる。測定された実データの系の確率分布を推定し、推定分布に従って生成した多数の擬似データ生成し、これをニューラルネットワークに学習させるので、限られたデータ数でもより正確に化学物質濃度を測定することが可能である。
技術概要
 
この技術は、各既知濃度の複数の化学物質を含む標準試料に、化学物質の濃度を測定する1又は複数のセンサを適用し、センサ応答を測定することにより、複数の化学物質の濃度とそれに対応するセンサ応答の組みからなる化学データを、滑らかに補間する曲面を作成する。化学データの補間誤差を確率変数として捉え、補間誤差の確率密度関数を推定する。補間誤差の推定確率密度関数に従う擬似乱数ベクトルを生成し、補間曲面上のベクトルからランダムに選び出したベクトル擬似補間ベクトルに、擬似補間誤差ベクトルを足し合わせて新たなデータベクトルを生成することを多数繰り返すことで、補間曲面・補間誤差の特徴を反映した多数のデータベクトルである擬似データを生成する。擬似データをニューラルネットワークに学習させる。未知の被検試料についてセンサを適用し、センサ応答を測定する。学習済みとなったニューラルネットワークに、センサ応答を入力し、ニューラルネットワークの出力より複数の化学物質の未知濃度を推定する。
実施実績 【無】   
許諾実績 【無】   
特許権譲渡 【否】
特許権実施許諾 【可】

登録者情報

登録者名称 学校法人慶應義塾

その他の情報

関連特許
国内 【無】
国外 【無】   
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