鉴别器的生成方法技术

本申请涉及一种鉴别器的生成方法，即使在多种成分的峰重合后的未分离峰中也对各种成分进行正确的峰检测。计算机获取由数据解析装置测量的成分A中的具有峰P1的波形数据D1(S10)。接着，获取由数据解析装置测量的成分B中的具有峰P2的波形数据D2(S20)。接着，将读取的包含峰P1的波形数据D1与包含峰P2的波形数据D2重合而创建包含未分离峰的波形数据D12(S30)。接着，读取创建的未分离峰的波形数据D12作为学习数据，并且读取与波形数据D12相对应的波形数据D1、D2作为训练数据(S40)。然后，使用波形数据D12、D1、D2实施机器学习，基于其学习结果构建用于推定未分离峰的正确的分离方法的学习完毕模型(S50)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】鉴别器的生成方法
本专利技术涉及鉴别器的生成方法。
技术介绍
在气相色谱装置或液相色谱装置中，将包含各种成分的试样导入色谱柱，在该试样通过色谱柱的过程中使各种成分在时间方向上分离，由设置在色谱柱的出口的检测器进行检测。在由检测器得到的色谱图中，出现与试样中的成分相对应的峰。由于峰被观测到的时间(保留时间)与成分的种类相对应，因此能够根据峰的保留时间来确定成分，即能够进行定性分析。此外，由于峰的高度或面积与该成分的浓度或者含量相对应，因此能够根据峰的高度值或面积值求出该成分的浓度或含量，即能够进行定量分析。为了进行定性分析或定量分析，需要在色谱图波形上进行峰检测(包括决定峰的起点与终点的位置、以及决定峰位置处的强度)。在实际的色谱图波形中，有时由于源自多种成分的峰重叠而检测出未分离峰。以往提出有各种算法作为基于色谱图波形的峰检测法以供实际应用。例如，提出有使用了连续小波变换的峰的检测方法(参照非专利文献1)。现有技术文献非专利文献非专利文献1：PanDu,WarrenA.Kibbe和SimonM.Lin著《Improvedpeakdetectioninmassspectrumbyincorporatingcontinuouswavelettransform-basedpatternmatching(通过结合基于连续小波变换的模式匹配来改进质谱中的峰检测)》OxfordUniversityPress，2006年，22卷，17号，第2059-2065页。
技术实现思路
<br>专利技术要解决的技术问题然而，在以往的峰的检测方法中，操作者需要设定检测用参数。因此，根据操作者的手法优劣，存在无法正确地进行峰检测、或者在峰检测中需要过量的试错进而花费时间这样的问题。于是，为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种鉴别器的生成方法，即使在各种成分的峰重叠的未分离峰中也可对各种成分进行正确的峰检测。用于解决上述技术问题的方案本专利技术的示例性的鉴别器的生成方法是生成用于进行峰检测的鉴别器的方法，具有：得到具有第1峰的第1波形数据的工序；得到具有第2峰的第2波形数据的工序，所述第2峰具有与所述第1峰不同的峰位置；将所述第1波形数据的所述第1峰与所述第2波形数据的所述第2峰重合而生成未分离波形数据的工序；将包含所述未分离波形数据的训练数据输入至鉴别器进行学习的工序。在本专利技术中，在峰检测中，例如包括峰位置的检测、峰起点与终点的检测、峰强度的检测、面积的检测等。专利技术效果根据本专利技术，通过将由测量得到的各种成分的峰彼此重合从而生成未分离峰的学习数据，因此能够将未分离峰生成前的各峰作为训练数据使用。由此，能够使机器学习的精度提高，能够正确地检测测量对象的试样的各种成分的峰。附图说明图1是示出数据解析装置的功能构成的框图。图2是示出计算机的功能构成的框图。图3A是用于说明以往的未分离峰的学习方法的图。图3B是用于说明以往的未分离峰的学习方法的图。图3C是用于说明以往的未分离峰的学习方法的图。图3D是用于说明以往的未分离峰的学习方法的图。图4是示出进行本实施方式的用于决定未分离峰的最佳分离方法的机器学习的计算机的动作的流程图。图5A是用于说明本实施方式的未分离峰的学习方法的图。图5B是用于说明本实施方式的未分离峰的学习方法的图。图5C是用于说明本实施方式的未分离峰的学习方法的图。具体实施方式以下参照附图对本专利技术的优选实施方式详细地进行说明。<数据解析装置1的构成例>首先，对检测试样中包含的各种成分的峰的数据解析装置1进行说明。在本实施方式中，对例如采用了液相色谱仪作为数据解析装置1的例子进行说明。图1是示出数据解析装置1的功能构成的一例的框图。如图1所示，数据解析装置1具备测量装置10与运算装置60。测量装置10具有流动相容器100、送液泵110、试样注入部120、色谱柱130、检测器140。流动相容器100是用于贮存流动相的容器。送液泵110抽吸贮存在流动相容器100内的流动相并以恒定流量进行输送。试样注入部120从标准试样以及未知试样这样的多种液体试样中选择一种液体试样，将所选择的液体试样注入由送液泵110所输送的流动相中。另外，在需要的情况下，也能够在对试样进行稀释或浓缩等前处理之后将处理后的试样注入流动相中。在被注入流动相的试样通过色谱柱130的期间，色谱柱130将该试样中包含的成分在时间上分离。检测器140例如是使用了分光测量装置的检测器，且将由色谱柱130分离出的试样的成分转换为电信号的波形数据(也可以称为光谱)并输出至数据处理部30。另外，在本实施方式中，在波形数据中包含对第2变量(例如纵轴的强度)相对于第1变量(例如横轴的频率)进行标绘的二维数据，或者包含除第1变量、第2变量以外还加上第3变量(例如波长、质量数)的三维数据。此外，波形数据的峰表示第2变量的值相对于作为第1变量的规定的值的峰位置取极大值乃至最大值。峰具有规定的宽度(峰宽度)，峰宽度表示相对于作为第1变量的峰中心的峰位置对称或非对称地扩展。运算装置60具有控制部20、数据处理部30、输入部40、显示部50、接口52。在控制部20分别连接有送液泵110、试样注入部120、检测器140、数据处理部30、输入部40、显示部50以及接口52。控制部70例如包含CPU(CentralProcessingUnit：中央处理单元)，通过执行存储在ROM(ReadOnlyMemory：只读存储器)等存储器中的程序或数据处理部30的程序等来控制装置整体的动作。数据处理部30分别与控制部20以及检测器140连接，通过控制部20以及程序来具体实现。数据处理部30具有数据收集部310、峰检测处理部320、定性与定量解析部330。数据收集部310对由测量装置10测量的基于试样的各种成分的色谱图的波形数据分别进行收集，并存储收集的波形数据。峰检测处理部320具有学习完毕模型存储部322、峰决定部324作为功能模块。在数据处理部30中的存储器储存有由后述的计算机所创建的学习完毕模型，作为学习完毕模型存储部322发挥功能。在此，学习完毕模型是指使后述的鉴别器利用训练数据进行机器学习而得的模型。例如在由测量装置10测量的波形数据中包含未分离峰的情况下，峰检测处理部320的峰决定部324使用储存在学习完毕模型存储部322中的学习完毕模型，将未分离峰自动分离为与各种成分相对应的多个峰。由此，能够检测出与各种成分相对应的分离峰。定性与定量解析部330基于由峰检测处理部320所提供的峰信息鉴定与各峰相对应的成分，计算峰高度以及峰面积值，根据该值计算出各成分的浓度或者含量。另外，通常数据处理部30的实际形态是安装有规定的软件的个人计算机或性能更高的工作站，或者是包含经由通信线路与这些计算机连接的高性能的计算机的计算机系统。即，数据处本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种鉴别器的生成方法，是生成用于进行峰检测的鉴别器的方法，其特征在于，具有：/n得到具有第1峰的第1波形数据的工序；/n得到具有第2峰的第2波形数据的工序，所述第2峰具有与所述第1峰不同的峰位置；/n将所述第1波形数据的所述第1峰与所述第2波形数据的所述第2峰重合而生成未分离波形数据的工序；/n将包含所述未分离波形数据的训练数据输入至鉴别器进行学习的工序。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种鉴别器的生成方法，是生成用于进行峰检测的鉴别器的方法，其特征在于，具有：
得到具有第1峰的第1波形数据的工序；
得到具有第2峰的第2波形数据的工序，所述第2峰具有与所述第1峰不同的峰位置；
将所述第1波形数据的所述第1峰与所述第2波形数据的所述第2峰重合而生成未分离波形数据的工序；
将包含所述未分离波形数据的训练数据输入至鉴别器进行学习的工序。


2.如权利要求1所述的鉴别器的生成方法，其特征在于，
所述第1波形数据以及所述第2波形数据中的至少一方是通过实测得到的波形数据。

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【专利技术属性】
技术研发人员：金泽慎司，早川祯宏，
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