2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

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一般セッション » [一般セッション] 13.AI応用

[3Z1] AI応用-材料情報学

2018年6月7日(木) 13:50 〜 15:10 Z会場 (3F 松・竹)

座長:日和 悟(同志社大学)

13:50 〜 14:10

[3Z1-01] 実験スペクトル自動分解のための線形独立非負行列因子分解法の提案

〇吉川 信明1、鈴村 彰敏1、田島 伸1、山川 俊輔1、旭 良司1 (1. 株式会社 豊田中央研究所)

キーワード:スペクトル分解、非負値行列因子分解、正則化項

高速X線測定で得られる多数のXRDスペクトルを単相スペクトルに分解する手法として、線形独立性を考慮した非負値行列因子分解法を提案する。 本手法では線形独立性を定量化し、これを非負値行列因子分解の正則化項として利用している。 手法自体は非常に簡便ではあるが、本手法により分解されたスペクトルは実際の単相スペクトルとよい一致を示した。 これは線形独立性という概念が単相スペクトルの特徴をよく捉えていることを意味する。 本手法ではデータベースの参照は行わないため、本手法を用いることで未知の結晶相を発見できる可能性がある。