分析数据解析方法以及分析数据解析装置制造方法及图纸

该分析数据解析方法是一种使用了由分析装置(1)测量出的分析结果数据(31)的机器学习的解析方法，包括以下步骤：生成对分析结果数据(31)在不对识别造成影响的范围内加入数据变动所得到的模拟数据(32)；使用所生成的模拟数据(32)进行机器学习；以及使用通过机器学习得到的判别基准(23b)进行判别。

Analytical Data Analysis Method and Analytical Data Analysis Device

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】分析数据解析方法以及分析数据解析装置技术区域本专利技术涉及一种分析数据解析方法，特别是涉及一种使用了机器学习的分析数据解析方法以及分析数据解析装置。
技术介绍
以往，已知一种使用了机器学习的分析数据解析方法。这种分析数据解析方法例如在日本特开2016-28229号公报中被公开。在上述日本特开2016-28229号公报中公开了一种使用机器学习来解析谱数据的分析数据解析方法。在机器学习中，需要利用多个数据(多个模式)进行学习。在上述日本特开2016-28229号公报中，从谱数据间隔剔除谱成分来降低各个学习用数据的数据量。现有技术文献专利文献专利文献1：日本特开2016-28229号公报
技术实现思路
专利技术要解决的问题然而，在上述日本特开2016-28229号公报中公开的使用了机器学习的分析数据解析方法等使用了机器学习的分析数据解析方法中，难以大量获取适于机器学习的数据(作为判别对象的典型的数据)。例如以几千为单位获取生物体试样的分析结果数据等是困难的。在用于机器学习的数据数少的情况下，存在机器学习的精度易于因数据变动而降低等问题。本专利技术是为了解决如上所述的问题而完成的，本专利技术的目的之一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分析数据解析方法，使用了由分析装置测量出的分析结果数据的机器学习，该分析数据解析方法包括以下步骤：多个模拟数据生成步骤，生成对多个分析结果数据在不对识别造成影响的范围内加入数据变动所得到的多个模拟数据；使用所生成的所述多个模拟数据进行所述机器学习；以及判别步骤，使用通过所述机器学习得到的判别基准进行判别。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种分析数据解析方法，使用了由分析装置测量出的分析结果数据的机器学习，该分析数据解析方法包括以下步骤：多个模拟数据生成步骤，生成对多个分析结果数据在不对识别造成影响的范围内加入数据变动所得到的多个模拟数据；使用所生成的所述多个模拟数据进行所述机器学习；以及判别步骤，使用通过所述机器学习得到的判别基准进行判别。2.根据权利要求1所述的分析数据解析方法，其特征在于，所述不对识别造成影响的范围是与伴随由分析装置进行的测量所产生的特定的变动因素对应的范围。3.根据权利要求2所述的分析数据解析方法，其特征在于，所述多个分析结果数据是由分析装置获得的谱，所述特定的变动因素是在使用所述分析装置获得所述谱时产生的由所述分析装置或试样引起的变动因素。4.根据权利要求2或3所述的分析数据解析方法，其特征在于，所述多个模拟数据是通过在由所述特定的变动因素引起的所述多个分析结果数据的变动的范围内加入数据变动而生成的。5.根据权利要求4所述的分析数据解析方法，其特征在于，还包括以下步骤：获取由所述特定的变动因素引起的所述多个分析结果数据的变动；以及通过加入所获取到的由所述特定的变动因素引起的所述多个分析结果数据的变动，来生成所述多个模拟数据。6.根据权利要求3所述的分析数据解析方法，其特征在于，在所述多个模拟数据生成步骤中，通过与由所述试样引起的所述谱的强度变化的比例相应地使所述谱的强度值变动，来生成所述多个模拟数据。7.根据权利要求3所述的分析数据解析方法，其特征在于，随着所述试样的质量或所述试样吸收的波长的增加，由所述试样引起的所述谱的强度变化的比例以大致固定的比例增加或减少，通过将所述强度变化的比例乘以所述谱的强度值来生成所述多...

【专利技术属性】
技术研发人员：玉井雄介，梶原茂树，藤田真，爱须亮太，
申请(专利权)人：株式会社岛津制作所，
类型：发明
国别省市：日本,JP