抄録
本発表ではイオン濃度のクラスタリング処理を用いたニューラルネットワークによる重金属イオンの濃度定量手法を提案する。吸光分光分析によって吸光スペクトルとイオン濃度の関係のデータを得ることが出来る。それをもとに吸光スペクトルからイオン濃度を予測する場合、多くは一対多の関係となる。そこで、ネットワークインバージョン法によるフィードフォワード型のニューラルネットワークを用いた。具体的には、イオン濃度の範囲を複数に分割し、それぞれの範囲においてイオン濃度を線形変換によって正規化を行なう。そして、それぞれの範囲で個別に吸光スペクトルとイオン濃度の関係をネットワークを学習し、これを用いてネットワークインバージョンによってイオン濃度を予測することでより精度の高い予測が可能になった。提案手法を吸光分光分析に基づく実験に適用し、その有効性が確認されている。
