(57)【要約】【課題】テラヘルツ波により試料を分光計測して得られる周波数スペクトルから試料に関する情報をより精度よく予測できるようにする。【解決手段】テラヘルツ波の分光計測により得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のパラメータを用いて学習モデルを作成する学習モデル作成部１２Ａと、予測対象の試料について得られるパラメータを学習モデルに適用することにより、予測対象の試料に関する情報を予測する試料情報予測部２２Ａとを備え、試料の特性を表す特徴量が、周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のパラメータとして反映された学習モデルを用いて、予測対象の試料に関する情報をより精度よく予測することができるようにする。【選択図】図１
2020008299.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のそれぞれについて性質を定めるパラメータを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
予測対象の試料について得られる上記パラメータを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測する試料情報予測部とを備えたことを特徴とする試料解析装置。
【請求項２】
上記学習用試料について得られる上記パラメータおよび上記学習用試料に関する情報を、複数の学習用試料ごとにそれぞれ学習用データとして入力する学習用データ入力部と、
上記学習用データ入力部により入力された学習用データを用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成部とを更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の試料解析装置。
【請求項３】
パラメータ算出部として、複数の学習用試料ごとに、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルをそれぞれ取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータをそれぞれ算出する学習用パラメータ算出部と、
上記学習用パラメータ算出部により上記複数の学習用試料ごとに算出された上記パラメータおよび上記複数の学習用試料に関する情報を学習用データとして用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成部とを更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の試料解析装置。
【請求項４】
上記予測対象の試料について得られる上記パラメータを予測用データとして入力する予測用データ入力部を更に備え、
上記試料情報予測部は、上記予測用データ入力部により入力された上記予測用データを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の試料解析装置。
【請求項５】
パラメータ算出部として、上記予測対象の試料について上記テラヘルツ波を用いた分光計測によって得られる上記周波数スペクトルを取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータを算出する予測用パラメータ算出部を更に備え、
上記試料情報予測部は、上記予測用パラメータ算出部により算出されたパラメータを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の試料解析装置。
【請求項６】
上記学習モデル記憶部は、上記パラメータおよび上記周波数スペクトルを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを記憶し、
上記試料情報予測部は、上記テラヘルツ波を用いた上記予測対象の試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルおよび当該予測対象の試料について得られる上記パラメータを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測することを特徴とする請求項１に記載の試料解析装置。
【請求項７】
上記学習用試料について得られる上記パラメータおよび上記周波数スペクトルと、上記学習用試料に関する情報とを、複数の学習用試料ごとにそれぞれ学習用データとして入力する学習用データ入力部と、
上記学習用データ入力部により入力された学習用データを用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成部とを更に備えたことを特徴とする請求項６に記載の試料解析装置。
【請求項８】
パラメータ算出部として、複数の学習用試料ごとに、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルをそれぞれ取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータをそれぞれ算出する学習用パラメータ算出部と、
上記学習用パラメータ算出部により上記複数の学習用試料ごとに取得された上記周波数スペクトル、上記学習用パラメータ算出部により上記複数の学習用試料ごとに算出された上記パラメータ、および上記複数の学習用試料に関する情報を学習用データとして用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成部とを更に備えたことを特徴とする請求項６に記載の試料解析装置。
【請求項９】
上記予測対象の試料について得られる上記パラメータおよび上記周波数スペクトルを予測用データとして入力する予測用データ入力部を更に備え、
上記試料情報予測部は、上記予測用データ入力部により入力された上記予測用データを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測することを特徴とする請求項６〜８の何れか１項に記載の試料解析装置。
【請求項１０】
パラメータ算出部として、上記予測対象の試料について、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルを取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータを算出する予測用パラメータ算出部を更に備え、
上記試料情報予測部は、上記予測用パラメータ算出部により取得された上記周波数スペクトルと、上記予測用パラメータ算出部により算出されたパラメータとを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測することを特徴とする請求項６〜８の何れか１項に記載の試料解析装置。
【請求項１１】
上記学習モデル記憶部は、上記周波数スペクトルから上記パラメータを求めるとともに、当該求めたパラメータを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを記憶し、
上記試料情報予測部は、上記テラヘルツ波を用いた上記予測対象の試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルを上記パラメータに代えて上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測することを特徴とする請求項１に記載の試料解析装置。
【請求項１２】
上記学習モデル記憶部は、上記周波数スペクトルから上記パラメータを求めるとともに、当該求めたパラメータおよび上記周波数スペクトルを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを記憶し、
上記試料情報予測部は、上記テラヘルツ波を用いた上記予測対象の試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルおよび上記パラメータを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測することを特徴とする請求項１に記載の試料解析装置。
【請求項１３】
上記学習用試料について得られる上記周波数スペクトルおよび上記学習用試料に関する情報を、複数の学習用試料ごとにそれぞれ学習用データとして入力する学習用データ入力部と、
上記学習用データ入力部により入力された学習用データを用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成部とを更に備えたことを特徴とする請求項１１または１２に記載の試料解析装置。
【請求項１４】
上記予測対象の試料について得られる上記周波数スペクトルを予測用データとして入力する予測用データ入力部を更に備え、
上記試料情報予測部は、上記予測用データ入力部により入力された上記予測用データを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測することを特徴とする請求項１１または１２に記載の試料解析装置。
【請求項１５】
上記周波数スペクトルから上記パラメータを求める処理は、上記周波数スペクトルから上記パラメータを予測するための部分学習モデルに対して上記周波数スペクトルを適用することにより、上記パラメータを予測する処理であることを特徴とする請求項１１または１２に記載の試料解析装置。
【請求項１６】
上記複数のフィッティング用関数は、中心周波数、振幅および幅の少なくとも１つが異なる複数の正規分布関数であり、
上記パラメータは、上記正規分布関数の中心周波数、振幅、幅および関数波形における所定領域の面積の少なくとも１つであることを特徴とする請求項１〜１５の何れか１項に記載の試料解析装置。
【請求項１７】
上記パラメータ算出部は、
上記周波数スペクトルに対し、上記複数のフィッティング用関数の合成波形をフィッティングさせるフィッティング処理部と、
上記フィッティングに用いた上記複数のフィッティング用関数の性質を定める値を上記パラメータとして取得するパラメータ取得部とを備えたことを特徴とする請求項３，５，８または１０に記載の試料解析装置。
【請求項１８】
上記周波数スペクトルにおける各周波数に対する特性値のうち、上記試料以外の水蒸気によるテラヘルツ波の吸収が大きくなる周波数における上記特性値を間引きする間引き処理部を更に備え、
上記フィッティング処理部は、上記間引き処理部により間引きされた後の上記特性値に対して、上記複数のフィッティング用関数の合成波形をフィッティングさせることを特徴とする請求項１７に記載の試料解析装置。
【請求項１９】
上記フィッティング処理部は、上記複数のフィッティング用関数として、中心周波数、振幅および幅の少なくとも１つが異なる複数の正規分布関数を用いて上記フィッティングを行うことを特徴とする請求項１７または１８に記載の試料解析装置。
【請求項２０】
上記フィッティング処理部は、上記周波数スペクトルの各周波数における特性値と、当該特性値に対応する各周波数における上記合成波形の値との残差が最小化するような上記複数の正規分布関数を、上記中心周波数、振幅および幅の少なくとも１つを変数とする最適化計算により算出することを特徴とする請求項１９に記載の試料解析装置。
【請求項２１】
上記フィッティング処理部は、
複数の試料に関する複数の周波数スペクトルのそれぞれ毎に、上記中心周波数、振幅および幅をパラメータとし、少なくとも中心周波数が異なる複数の正規分布関数の合成波形で上記周波数スペクトルに対するフィッティングを行う第１のフィッティング処理部と、
上記第１のフィッティング処理部による上記複数の周波数スペクトルに対するフィッティングに用いた正規分布関数の各中心周波数をグループ化し、各グループ内から１または複数の代表の中心周波数をそれぞれ特定することにより、合計ｎ個の中心周波数を特定する中心周波数特定部と、
複数の試料に関する上記複数の周波数スペクトルのそれぞれ毎に、上記中心周波数特定部により特定された上記ｎ個の中心周波数を固定して振幅および幅をパラメータとし、ｎ個の正規分布関数の合成波形で上記周波数スペクトルに対するフィッティングを行う第２のフィッティング処理部とを備え、
上記パラメータ取得部は、上記第２のフィッティング処理部によるフィッティングに用いた上記ｎ個の正規分布関数のそれぞれごとに、中心周波数、振幅、幅および関数波形における所定領域の面積の少なくとも１つを上記パラメータとして取得することを特徴とする請求項１９または２０に記載の試料解析装置。
【請求項２２】
テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のそれぞれについて性質を定めるパラメータを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを記憶した試料解析装置に実装される試料解析用プログラムであって、
予測対象の試料について得られる上記パラメータを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測する試料情報予測手段
として上記試料解析装置のコンピュータを機能させるための試料解析用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試料解析装置および試料解析用プログラムに関し、特に、テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルの特性を解析して試料に関する情報を得る装置に用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、電磁波を用いて物質の特性を計測する分光装置が提供されている。分光装置では、試料に電磁波を透過または反射させ、電磁波と試料とが相互作用することによって生じる電磁波の変化から、試料の物理的性質あるいは化学的性質を計測する。この分光計測によって観測される試料の周波数スペクトルは、試料固有のスペクトル構造を持つ。特に、電磁波の一種であるテラヘルツ波を用いた分光法では、水素結合などに起因する分子間相互作用が観測される。
【０００３】
しかしながら、テラヘルツ波に応答して試料に生じる分子間相互作用は複雑な過程を有するため、分光計測によって観測されるスペクトルが重なり合って、赤外分光や光電子分光に比べて特定周波数のピークを抽出することが難しい。よって、周波数スペクトルの中のどこに試料の特徴が表れているのか、あるいは、どのような波形に試料の特徴が表れているのかが分かりにくく、その特徴を見つけるのが極めて困難であるという問題があった。
【０００４】
近年、このような問題に鑑みて、機械学習を用いて、テラヘルツ分光データのスペクトル形状から学習モデルを作成し、分光データの解析を行う試みがなされている（例えば、非特許文献１参照）。この非特許文献１には、テラヘルツ全反射分光法によって複数の濃度の塩化カリウム水溶液の分光測定を行い、これによって得られた複数の分光スペクトルデータを学習用データとして用いて機械学習を行うことにより、分光データから塩化カリウム濃度を予測するモデルを作成したことが記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】第６５回応用物理学会  春季学術講演会，「機械学習を用いたイオン水和状態のテラヘルツ分光計測データの解析」（2018年3月20日、川上大貴、田畑仁）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１によれば、学習用データを最小二乗法、Ｒｉｄｇｅ法、Ｌａｓｓｏ法によりそれぞれ学習させたところ、Ｒｉｄｇｅ法による学習モデルが最も精度よくテストデータの塩化カリウム濃度を予測できたことが報告されている。周知のとおり、機械学習において予測の精度を上げるには、入力されるデータの特徴量を学習モデルによっていかに適切に抽出するかが重要となる。しかしながら、非特許文献１では、テラヘルツ波の分光スペクトルデータから特徴量をどのように抽出するかについては言及されていない。
【０００７】
本発明は、上述のような問題を解決するために成されたものであり、テラヘルツ波により試料を分光計測して得られる周波数スペクトルから試料に関する情報をより精度よく予測できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記した課題を解決するために、本発明では、テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のそれぞれについて性質を定めるパラメータを用いて試料に関する情報を予測するための学習モデルを用意し、予測対象の試料について得られるパラメータを学習モデルに適用することにより、予測対象の試料に関する情報を予測するようにしている。
【発明の効果】
【０００９】
上記のように構成した本発明によれば、試料を分光計測することによって得られる周波数スペクトルの特徴量が、複数のフィッティング用関数の性質を定めるパラメータにより表された学習モデルを用いて、予測対象の試料に関する情報を予測することが可能となる。すなわち、複数のフィッティング用関数は、それらの合成波形が試料のテラヘルツ波の周波数スペクトルにフィッティングするものである。そのため、フィッティング用関数の性質を定めるパラメータは、周波数スペクトルに潜む試料の特性を反映したものとなっている。これにより、テラヘルツ波により試料を分光計測して得られる周波数スペクトルが、試料の特性の違いが特定周波数のピークなどの波形の特徴となって明確に現れにくいものであっても、予測対象の試料に関する情報を学習モデルよって精度よく予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態による試料解析装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態による学習モデル作成部が生成する学習モデルを模式的に示す図である。
【図３】本実施形態によるパラメータ算出装置（パラメータ算出部）の機能構成例を示すブロック図である。
【図４】本実施形態によるフィッティング処理部の具体的な機能構成例を示す図である。
【図５】本実施形態の周波数スペクトル取得部により求められる周波数スペクトルの一例を示す図である。
【図６】本実施形態の間引き処理部による処理内容を説明するための図である。
【図７】本実施形態の第１のフィッティング処理部による処理内容を説明するための図である。
【図８】本実施形態の中心周波数特定部による処理内容を説明するための図である。
【図９】本実施形態の第２のフィッティング処理部による処理内容を説明するための図である。
【図１０】第１の実施形態による試料解析装置の他の機能構成例を示すブロック図である。
【図１１】第２の実施形態による試料解析装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図１２】第２の実施形態による学習モデル作成部が生成する学習モデルを模式的に示す図である。
【図１３】第２の実施形態による試料解析装置の他の機能構成例を示すブロック図である。
【図１４】第３の実施形態による試料解析装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図１５】第３の実施形態による学習モデル作成部が生成する学習モデルを模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、第１の実施形態による試料解析装置１００Ａの機能構成例を示すブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態による試料解析装置１００Ａは、学習器１０Ａ、予測器２０Ａおよび学習モデル記憶部３０Ａを備えて構成される。学習器１０Ａは、その機能構成として、学習用データ入力部１１Ａおよび学習モデル作成部１２Ａを備えている。予測器２０Ａは、その機能構成として、予測用データ入力部２１Ａおよび試料情報予測部２２Ａを備えている。
【００１２】
上記学習器１０Ａおよび予測器２０Ａの各機能ブロックは、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロックは、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。これは、後述する第２〜第３の実施形態による試料解析装置が備える各機能ブロックについても同様である。
【００１３】
学習用データ入力部１１Ａは、学習用試料について得られるパラメータおよび学習用試料に関する情報を、複数の学習用試料ごとにそれぞれ学習用データとして入力する。ここで、複数の学習用試料とは、試料に関する情報（例えば、試料として用いた物質の種類、物質の特性（物理的性質や化学的性質など））が既知の試料であり、その特性がそれぞれ異なるものである。試料として固体や気体の物質を用いることも可能であるが、本実施形態では、テラヘルツ波を用いた分光計測によって得られる周波数スペクトル上に特徴が特に現れにくい液体を試料として用いることも可能である。
【００１４】
例えば、液体を試料として用いる場合において、その液体の中に異物が混入しているかどうかをテラヘルツ分光計測および機械学習によって解析することを考える。この場合、異物が混入していない液体に対して意図的に添加物を混ぜた溶液を複数作成し、これを学習用試料として用いる。ここで、異なる種類の添加物を混ぜて複数の学習用試料を作成すれば、その学習用試料を用いた機械学習によって作成される学習モデルに基づいて、解析対象とする液体の中にどのような種類の異物が混入しているかを予測することが可能となる。この例の場合、学習用試料として用いる物質（液体）の既知の特性とは、「添加物として混ぜた種類の異物が液体の中に混入している」という特性である。
【００１５】
また、同じ種類の添加物について混ぜる量を変えて複数の学習用試料を作成すれば、その学習用試料を用いた機械学習によって作成される学習モデルに基づいて、解析対象とする液体の中に特定の種類の異物がどの程度混入しているかを予測することが可能となる。この例の場合、学習用試料として用いる物質（液体）の既知の特性とは、「添加物として混ぜた特定の異物の量」である。さらに、異なる種類の添加物のそれぞれについて混ぜる量を変えて複数の学習用試料を作成すれば、その学習用試料を用いた機械学習によって作成される学習モデルに基づいて、解析対象とする液体の中にどのような種類の異物がどの程度混入しているかを予測することが可能となる。
【００１６】
また、異物が混入していない液体と、同種または異種の添加物を混ぜて作成した液体とを複数の学習用試料として作成することにより、その学習用試料を用いた機械学習によって作成される学習モデルに基づいて、解析対象とする液体の中に異物が混入しているか否か（異物混入の有無）を予測することが可能となる。この例の場合、学習用試料として用いる物質（液体）の既知の特性とは、「異物混入なし」または「異物混入あり」という特性である。
【００１７】
学習用データの１つとして入力する「学習用試料に関する情報」とは、試料について既知の情報である。この学習用試料に関する情報は、機械学習の教師データとして用いるものである。以下では、学習用試料に関する情報を教師データということもある。上記のように、例えば異なる種類の添加物を混ぜて複数の学習用試料を作成した場合、学習用試料に関する情報は、添加物の種類を表す情報となる。学習用試料を作成する際にどの種類の添加物を混ぜたかは把握できているので、その添加物の種類を特定する情報を教師データとして用いればよい。なお、この場合における教師データは、添加物の名称情報であってもよいし、添加物の種類ごとにユニークに割り当てた識別情報であってもよい。
【００１８】
また、もう１つの学習用データとして入力する「学習用試料について得られるパラメータ」とは、テラヘルツ波を用いた分光計測によって得られる周波数スペクトルを解析することによって算出されるパラメータをいう。すなわち、分光装置によって検出される学習用試料のテラヘルツ波信号から取得される周波数スペクトルに対し、複数のフィッティング用関数の合成波形をフィッティングさせ、当該フィッティングに用いた複数のフィッティング用関数の性質を定める値をパラメータとして用いる。
【００１９】
本実施形態では、複数のフィッティング用関数として、中心周波数、振幅および幅の少なくとも１つが異なる複数の正規分布関数を用いる。また、本実施形態では、フィッティング用関数の性質を定めるパラメータとして、正規分布関数の中心周波数、振幅、幅および関数波形における所定領域の面積の少なくとも１つを用いる。例えば、中心周波数、振幅、幅および面積の４つを全てパラメータとして用い、ある学習用試料の周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成にｎ個の正規分布関数を用いた場合、４×ｎ個のパラメータが「学習用試料について得られるパラメータ」となる。なお、このパラメータの算出についての詳細は後述する。
【００２０】
学習モデル作成部１２Ａは、学習用データ入力部１１Ａにより入力された学習用データ（パラメータおよび教師データ）を用いて学習モデルを作成し、学習モデル記憶部３０Ａに記憶させる。例えば、学習モデル作成部１２Ａは、上述の学習用データを用いて公知の機械学習アルゴリズム（例えば、ニューラルネットワークを用いた機械学習アルゴリズム）を適用することにより、学習モデルを作成する。
【００２１】
学習モデル作成部１２Ａにより生成される学習モデルは、図２に示すように、学習用データによってシナプス（ノード）間の結合度合が重み付けされたニューラルネットワークにより構成されるものであり、入力層、中間層および出力層から成るモデルである。すなわち、学習モデル作成部１２Ａは、合成波形の生成に用いたｎ個のフィッティング用関数に関する複数のパラメータを入力層に与えるとともに、学習用試料に関する情報（教師データ）を出力層に与えて教師あり学習を行う。これにより、入力層に入力されたパラメータに対して教師データと同じ情報が出力層から指標値として得られるようにノード間の結合度合が重み付けされたニューラルネットワークを作成する。
【００２２】
図２では、中心周波数、幅および面積の３つをパラメータとして用い、周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成にｎ個の正規分布関数を用いた場合に得られる３×ｎ個のパラメータを入力層に与える例を示している。また、図２では、入力層から中間層を経て出力層から１つの指標値が出力されるニューラルネットワークの例を示している。上述した異物混入の例で言うと、１つの指標値は、例えば、「異物混入なし」または「異物混入あり」の何れかを示す値（０または１）である。なお、異物混入のなし／ありを解析する場合においても、出力層のノードを２つとし、「異物混入なし」および「異物混入あり」のそれぞれの確からしさを示す指標値を各ノードに出力する学習モデルとしてもよい。
【００２３】
この他、出力層のノードは、液体中に混入している異物の量を示す値を出力する１つのノードとすることも可能である。あるいは、液体中に混入している異物の量として想定され得る上限値から下限値までを複数の範囲に分割し、その分割数と同数のノードを出力層に設け、異物混入量の確からしさを示す指標値を各ノードに出力する学習モデルとしてもよい。さらに、学習用試料の作成に使用した複数種類の添加物と同数のノードを出力層に設け、混入している異物の種類の確からしさを示す指標値を各ノードに出力する学習モデルとしてもよい。
【００２４】
このように、学習モデル作成部１２Ａが作成する学習モデルの構成は、何を解析するかによって適宜設定されるものである。すなわち、図２に示したニューラルネットワークは、機械学習によって作成される学習モデルの概念を模式的に示したものであり、ノードの数やノード間の結合の仕方、中間層の数などを実例に即して正確に示したものではない。
【００２５】
予測用データ入力部２１Ａは、予測対象の試料について得られるパラメータを予測用データとして入力する。予測用データ入力部２１Ａが予測用データとして入力する「予測対象の試料について得られるパラメータ」とは、テラヘルツ波を用いた分光計測によって得られる周波数スペクトルを解析することによって算出されるパラメータをいう。この解析の方法は、学習用試料の周波数スペクトルに対して行う解析と同じである。すなわち、分光装置によって検出される予測対象の試料（以下、予測用試料という）のテラヘルツ波信号から取得される周波数スペクトルに対し、複数のフィッティング用関数の合成波形をフィッティングさせ、当該フィッティングに用いた複数のフィッティング用関数の性質を定める値をパラメータとして用いる。
【００２６】
ここで、予測用データ入力部２１Ａが入力するパラメータは、学習用データ入力部１１Ａが入力するパラメータと同種のものである。すなわち、学習用データ入力部１１Ａが１つの学習用試料について４×ｎ個のパラメータ（合成波形の生成に用いたｎ個の正規分布関数のそれぞれについて中心周波数、振幅、幅および面積）を入力する場合、予測用データ入力部２１Ａも同じく、予測用試料について４×ｎ個のパラメータを入力する。
【００２７】
試料情報予測部２２Ａは、予測用データ入力部２１Ａにより入力された予測用データ（パラメータ）を、学習モデル記憶部３０Ａに記憶された学習モデルに適用することにより、予測用試料に関する情報を予測する。すなわち、試料情報予測部２２Ａは、予測用データ入力部２１Ａにより入力されたパラメータを学習モデルの入力層に入力することにより、出力層から出力される指標値を、予測用試料に関して予測した情報として取得する。予測用試料に関して予測される情報とは、上述した異物混入の例で言うと、予測用試料として用いた液体に対する異物の混入の有無、液体の中に混入している異物の種類、あるいは液体の中に混入している異物の量などである。
【００２８】
ここで、上述したパラメータの算出方法について詳細に説明する。図３は、本実施形態によるパラメータ算出装置２００（特許請求の範囲のパラメータ算出部に相当）の機能構成例を示すブロック図である。本実施形態のパラメータ算出装置２００は、分光装置３００によって検出される試料のテラヘルツ波信号を解析するものであって、その機能構成として、周波数スペクトル取得部２０１、間引き処理部２０２、フィッティング処理部２０３およびパラメータ取得部２０４を備えている。
【００２９】
上記各機能ブロック２０１〜２０４は、ハードウェア、ＤＳＰ、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック２０１〜２０４は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。
【００３０】
ここで、本実施形態では、分光装置３００により複数の学習用試料のテラヘルツ波信号を検出して、それぞれのテラヘルツ波信号に対してパラメータ算出装置２００の処理を行う。また、本実施形態では、分光装置３００により予測用試料のテラヘルツ波信号を検出して、そのテラヘルツ波信号に対してパラメータ算出装置２００の処理を行う。すなわち、パラメータ算出装置２００は、特許請求の範囲の学習用パラメータ算出部および予測用パラメータ算出部を兼用するものである。
【００３１】
周波数スペクトル取得部２０１は、分光装置３００により検出されるテラヘルツ波信号をもとに、周波数に対する吸光度を表した周波数スペクトルを求めるものである。分光装置３００は、光路上に配置した計測対象の試料にテラヘルツ波を透過または反射させ、そのように試料に作用させたテラヘルツ波を検出するものである。本実施形態では、この分光装置３００として、公知の種々のタイプのものを用いることが可能である。
【００３２】
図５は、周波数スペクトル取得部２０１により求められる周波数スペクトルの一例を示す図である。この周波数スペクトルは、性質の異なる試料毎に異なる波形となるが、波形の中のどこに試料の特徴が表れているのか、あるいは、どのような波形に試料の特徴が表れているのかが分かりにくいものとなっている。本実施形態のパラメータ算出装置２００は、この周波数スペクトルを解析することにより、試料の特性に応じた特徴量をパラメータとして算出するものである。
【００３３】
間引き処理部２０２は、周波数スペクトル取得部２０１により求められた周波数スペクトルにおける各周波数に対する吸光度データのうち、試料以外の水蒸気によってテラヘルツ波の吸収が大きくなる周波数における極値を間引きする。分光装置３００の光路上には、試料以外に水蒸気が存在する。テラヘルツ波は、水蒸気にも吸収されるため、取得した周波数スペクトルの中に水蒸気の特性が含まれている可能性がある。そこで、間引き処理部２０２は、水蒸気によるテラヘルツ波の吸収が大きくなる周波数における極値を間引きする処理を行う。
【００３４】
なお、どの周波数において水蒸気によるテラヘルツ波の吸収が大きくなるかについては、例えば、ＮＩＣＴ（国立研究開発法人  情報通信研究機構）から提供されているデータを用いて特定することが可能である。ＮＩＣＴは、テラヘルツ波通信のために、空気（水蒸気を含む）の電波減衰率のデータを公開している。このデータを用いることにより、水蒸気によるテラヘルツ波の吸収が大きくなる周波数を特定することが可能である。
【００３５】
図６は、間引き処理部２０２による処理内容を説明するための図である。この図６は、周波数スペクトルの吸光度データと、周波数毎の電波減衰率を吸光度に換算したデータとを重ねて示したものである。間引き処理部２０２は、図６に示した周波数スペクトルの各周波数に対する吸光度データのうち、ＮＩＣＴのデータから換算される吸光度が設定閾値以上となる周波数の極値（□印で示す）を間引きする処理を行う。なお、ここでは電波減衰率を吸光度に換算した上で、その吸光度が設定閾値以上となる周波数の極値を間引きする例を示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、電波減衰率が設定閾値以上となる周波数の極値を間引きするようにしてもよい。
【００３６】
なお、真空環境あるいはそれと同等の水蒸気が非常に少ない環境を構築し、その環境内に分光装置３００を設置することも可能である。このようにした場合、間引き処理部２０２は省略することが可能である。
【００３７】
フィッティング処理部２０３は、周波数スペクトル取得部２０１により求められた周波数スペクトルに対し、中心周波数、振幅および幅の少なくとも１つが異なる複数の正規分布関数の合成波形をフィッティングさせる。本実施形態では、フィッティング処理部２０３は、間引き処理部２０２により間引きされた後の複数の吸光度データに対し、複数の正規分布関数の合成波形をフィッティングさせる処理を行う。
【００３８】
すなわち、フィッティング処理部２０３は、複数の正規分布波形の重なりで周波数スペクトルを近似できるという前提のもと、周波数スペクトルの各周波数における吸光度データ（間引き処理部２０２により間引きされた後の複数の吸光度データ）と、それに対応する各周波数における合成波形の値との残差が最小化するような複数の正規分布関数を、中心周波数、振幅および幅を変数とする最適化計算により算出する。
【００３９】
上述のように、本実施形態では、フィッティングに用いる関数の一例として、正規分布関数（ガウス関数）を用いる。また、正規分布関数の幅の一例として、１／ｅ幅を用いる。また、正規分布関数の関数波形における所定領域の面積として、１／ｅ幅となる振幅以上の振幅を有する波形領域の面積を用いる。また、本実施形態では、合成する正規分布関数の数を任意に設定することができるようにしている。
【００４０】
図４は、フィッティング処理部２０３の具体的な機能構成例を示す図である。図４に示すように、フィッティング処理部２０３は、より具体的な機能構成として、第１のフィッティング処理部２０３Ａ、中心周波数特定部２０３Ｂおよび第２のフィッティング処理部２０３Ｃを備えている。ここで、本実施形態では、同じ液体から採取した複数の学習用試料について分光装置３００によりテラヘルツ波信号を検出して、それぞれのテラヘルツ波信号に対して周波数スペクトル取得部２０１、間引き処理部２０２、フィッティング処理部２０３およびパラメータ取得部２０４の処理を行うものとする。
【００４１】
第１のフィッティング処理部２０３Ａは、同じ液体から採取した複数の試料について求められた複数の周波数スペクトルのそれぞれ毎に、中心周波数、振幅および幅をパラメータとし、少なくとも中心周波数が異なる複数の正規分布関数の合成波形で周波数スペクトルに対するフィッティングを行う。
【００４２】
図７は、第１のフィッティング処理部２０３Ａによる処理内容を説明するための図である。なお、この図７は、１つの試料の周波数スペクトルに関してフィッティングを行った状態の一例を示している。図７に示すように、第１のフィッティング処理部２０３Ａは、周波数スペクトルの各周波数における吸光度の値（□印で示す）と、中心周波数、振幅および幅をパラメータとして可変設定した複数の正規分布関数（ガウス１〜６）の合成波形上の各周波数における値との残差が最小化するように最適化計算を行う。
【００４３】
中心周波数特定部２０３Ｂは、第１のフィッティング処理部２０３Ａによる複数の周波数スペクトル（同じ液体から採取した複数の試料に関するもの）に対する複数回のフィッティングに用いた正規分布関数の各中心周波数をグループ化し、各グループ内から代表の中心周波数を特定する。例えば、中心周波数特定部２０３Ｂは、フィッティング処理によって求められた複数の正規分布関数の各中心周波数が固まりとなっている単位でグループ化し、各グループ内から１つまたは複数の代表の中心周波数を特定する。
【００４４】
図８は、中心周波数特定部２０３Ｂによる処理内容を説明するための図である。図８は、複数の試料から求められた複数の周波数スペクトルをもとに第１のフィッティング処理部２０３Ａにより求められた複数の正規分布関数の各中心周波数における値と、当該複数の周波数スペクトルにおける吸光度の値で上記各中心周波数に対応する周波数おける値との残差を示したものである。
【００４５】
図８に示すように、０．２〜０．４ＴＨｚの辺りに複数の中心周波数が固まりとして存在し、０．５〜０．７ＴＨｚの辺りに複数の中心周波数が固まりとして存在し、０．８〜１．４ＴＨｚの辺りに複数の中心周波数が固まりとして存在し、１．５〜２．８ＴＨｚの辺りに複数の中心周波数が固まりとして存在する。中心周波数特定部２０３Ｂは、このような中心周波数の固まり毎に、４つのグループＧｒ１〜Ｇｒ４を設定する。
【００４６】
そして、中心周波数特定部２０３Ｂは、各グループＧｒ１〜Ｇｒ４の中から、１つまたは複数の代表の中心周波数を特定する。代表周波数の特定方法は、任意に設定することが可能である。例えば、グループ内で複数の中心周波数が最も多く集中している１つの周波数を代表として特定することが可能である。あるいは、グループ内に属する複数の中心周波数の平均値を算出し、その平均値に最も近い１つの中心周波数を代表として特定するようにしてもよい。また、グループＧｒ３，Ｇｒ４のように、グループの周波数範囲が広く、複数の中心周波数が比較的広く分散しているグループに関しては、等間隔で複数の中心周波数を代表として特定するようにしてもよい。
【００４７】
なお、中心周波数の固まり毎にグループ化をする際に、残差の値が所定値よりも小さくなっている中心周波数のみを用いるようにしてもよい。
【００４８】
第２のフィッティング処理部２０３Ｃは、同じ液体から採取した複数の試料について求められた複数の周波数スペクトルのそれぞれ毎に、中心周波数特定部２０３Ｂにより特定されたｎ個の中心周波数を固定し、振幅および幅をパラメータとし、ｎ個の正規分布関数の合成波形で周波数スペクトルに対するフィッティングを再度行う。すなわち、第２のフィッティング処理部２０３Ｃは、周波数スペクトルの各周波数における吸光度の値と、それに対応する各周波数における合成波形の値との残差が最小化するようなｎ個の正規分布関数（中心周波数は中心周波数特定部２０３Ｂにより特定されたもの）を、振幅および幅を変数とする最適化計算により算出する。
【００４９】
図９は、第２のフィッティング処理部２０３Ｃによる処理内容を示す波形図である。なお、この図９は、図７と同様、１つの試料の周波数スペクトルに関してフィティングを行った状態の一例を示している。また、この図９は、図８に示したグループＧｒ１から０．３ＴＨｚ、グループＧｒ２から０．６ＴＨｚ、グループＧｒ３から等間隔に０．９ＴＨｚ，１．２ＴＨｚ、グループＧｒ４から１．８ＴＨｚの５つの中心周波数を中心周波数特定部２０３Ｂにより特定した場合の例を示している。グループＧｒ４に関しては、周波数範囲がかなり広く、複数の中心周波数が広範囲に分散しているので、ノイズが含まれる可能性が高いとして、代表として１つのみ中心周波数を特定している。
【００５０】
図９に示すように、第２のフィッティング処理部２０３Ｃは、周波数スペクトルの各周波数における吸光度の値と、振幅および幅をパラメータとして可変設定したｎ個の正規分布関数（ガウス１〜５）の合成波形上の各周波数における値との残差が最小化するように最適化計算を行う。
【００５１】
パラメータ取得部２０４は、上述のようなフィッティングに用いた複数のフィッティング用関数の性質を定める値をパラメータとして取得する。すなわち、パラメータ取得部２０４は、第２のフィッティング処理部２０３Ｃによるフィッティングに用いたｎ個の正規分布関数の中心周波数、振幅、幅および面積の少なくとも１つをパラメータとして取得する。図２に例示したニューラルネットワークによる学習モデルを作成する場合、パラメータ取得部２０４は、３×ｎ個のパラメータを取得する。
【００５２】
パラメータ取得部２０４により取得されたパラメータは、例えば、リムーバル記憶媒体に記憶され、図１に示す試料解析装置１００Ａに入力される。すなわち、学習用試料の周波数スペクトルを解析することによって算出されたパラメータは学習用データ入力部１１Ａに入力され、予測用試料の周波数スペクトルを解析することによって算出されたパラメータは予測用データ入力部２１Ａに入力される。そして、上述したように学習器１０Ａによって学習モデルが作成され、予測器２０Ａによって予測用試料に関する情報が予測される。
【００５３】
なお、ここでは、パラメータ算出装置２００から試料解析装置１００Ａへのパラメータの転送をリムーバル記憶媒体を介して行う例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、パラメータ算出装置２００と試料解析装置１００Ａとの間を有線または無線の通信ネットワークを介して接続し、当該通信ネットワークを介してパラメータ算出装置２００から試料解析装置１００Ａに対してパラメータを送信するようにしてもよい。
【００５４】
また、ここでは、パラメータ算出装置２００と試料解析装置１００Ａとを別体として構成する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、試料解析装置１００Ａがパラメータ算出装置２００の機能を内蔵する一体型の構成としてもよい。図１０は、この場合の構成例を示す図である。図１０に示すように、試料解析装置１００Ａ’は、その機能構成として、学習モデル作成部１２Ａ、試料情報予測部２２Ａおよびパラメータ算出部２００’を備えている。
【００５５】
図１０に示すように試料解析装置１００Ａ’を構成した場合、学習時にパラメータ算出部２００’は、複数の学習用試料ごとに、テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルをそれぞれ取得し、当該取得した周波数スペクトルを解析してパラメータをそれぞれ算出する。学習モデル作成部１２Ａは、パラメータ算出部２００’により複数の学習用試料ごとに算出されたパラメータおよび複数の学習用試料に関する情報（教師データ）を学習用データとして用いて学習モデルを作成し、学習モデル記憶部３０Ａに記憶させる。なお、教師データは、学習用試料を作成してから解析を開始するまでの間に学習モデル作成部１２Ａに設定しておけばよい。
【００５６】
また、予測時にパラメータ算出部２００’は、予測用試料についてテラヘルツ波を用いた分光計測によって得られる周波数スペクトルを予測用データとして取得し、当該取得した周波数スペクトルを解析してパラメータを算出する。試料情報予測部２２Ａは、パラメータ算出部２００’により算出されたパラメータを学習モデルに適用することにより、予測用試料に関する情報を予測する。
【００５７】
なお、図１および図１０の例では、１つのパラメータ算出装置２００（またはパラメータ算出部２００’）を学習用および予測用に兼用する例について説明したが、学習用および予測用にそれぞれ別に設けるようにしてもよい。すなわち、学習用パラメータ算出部と予測用パラメータ算出部とを分けて構成してもよい。この場合、学習用にパラメータ算出装置２００を設け、予測用にパラメータ算出部２００’を設けるようにしてもよい。また、これとは逆に、学習用にパラメータ算出部２００’を設け、予測用にパラメータ算出装置２００を設けるようにしてもよい。
【００５８】
以上詳しく説明したように、第１の実施形態では、テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のそれぞれについて性質を定めるパラメータを用いて試料に関する情報を予測するための学習モデルを用意し、予測用試料について得られるパラメータを学習モデルに適用することにより、予測用試料に関する情報を予測するようにしている。
【００５９】
このように構成した第１の実施形態によれば、試料を分光計測することによって得られる周波数スペクトルの特徴量が、複数のフィッティング用関数の性質を定めるパラメータにより表された学習モデルを用いて、予測用試料に関する情報を予測することが可能となる。すなわち、複数のフィッティング用関数は、それらの合成波形が試料のテラヘルツ波の周波数スペクトルにフィッティングするものである。そのため、フィッティング用関数の性質を定めるパラメータは、周波数スペクトルに潜む試料の特性を反映したものとなっている。これにより、テラヘルツ波により試料を分光計測して得られる周波数スペクトルが、試料の特性の違いが特定周波数のピークなどの波形の特徴となって明確に現れにくいものであっても、予測用試料に関する情報を学習モデルよって精度よく予測することができる。
【００６０】
また、このように予測用試料に関する情報を精度よく予測することが可能になった学習モデル（例えば液体試料に関してどのような情報を予測するかのパターン）と、当該学習モデルから出力される指標値である液体試料に関する情報は、今まで実現が困難であった液体状態の標準化に寄与することができるようになる。さらには、学習を積み重ねることにより、液体状態を数値として指定することが可能となり、液体状態の規格化が可能となる。すなわち、今までは職人の感覚や感などに頼っていたものを、個人差のない規格化指標として得ることができるようになるので、液体使用産業に有益に寄与でき、ひいては今まで困難であった液体の機能設計にも寄与できる。
【００６１】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態を図面に基づいて説明する。図１１は、第２の実施形態による試料解析装置１００Ｂの機能構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、第２の実施形態による試料解析装置１００Ｂは、学習器１０Ｂ、予測器２０Ｂおよび学習モデル記憶部３０Ｂを備えて構成される。学習器１０Ｂは、その機能構成として、学習用データ入力部１１Ｂおよび学習モデル作成部１２Ｂを備えている。予測器２０Ｂは、その機能構成として、予測用データ入力部２１Ｂおよび試料情報予測部２２Ｂを備えている。
【００６２】
第２の実施形態においても、試料解析装置１００Ｂとは別体としてパラメータ算出装置２００（図３参照）が存在する。そして、このパラメータ算出装置２００において、第１の実施形態で説明したようにテラヘルツ波の周波数スペクトルを取得するとともに、当該周波数スペクトルを解析してフィッティング用関数のパラメータを算出する。第２の実施形態においても、パラメータ算出装置２００は、学習用パラメータ算出部および予測用パラメータ算出部として機能する。
【００６３】
第２の実施形態において、学習モデル記憶部３０Ｂは、テラヘルツ波の周波数スペクトルおよびフィッティング用関数のパラメータを用いて試料に関する情報を予測するための学習モデルを記憶する。そして、予測器２０Ｂ（試料情報予測部２２Ｂ）は、テラヘルツ波を用いた予測用試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルおよび当該予測用試料について得られるパラメータを学習モデルに適用することにより、予測用試料に関する情報を予測する。
【００６４】
学習用データ入力部１１Ｂは、学習用試料について得られるパラメータおよび周波数スペクトルと、学習用試料に関する情報とを、複数の学習用試料ごとにそれぞれ学習用データとして入力する。ここで、複数の学習用試料、学習用試料に関する情報（教師データ）、学習用試料について得られるパラメータは、それぞれ第１の実施形態で説明したのと同様である。また、学習用試料について得られる周波数スペクトルは、図３の分光装置３００において学習用試料をテラヘルツ波で分光計測したときに周波数スペクトル取得部２０１により取得される周波数スペクトルである。
【００６５】
学習モデル作成部１２Ｂは、学習用データ入力部１１Ｂにより入力された学習用データ（パラメータ、周波数スペクトルおよび教師データ）を用いて学習モデルを作成し、学習モデル記憶部３０Ｂに記憶させる。第２の実施形態においても、学習モデル作成部１２Ｂは、上述の学習用データを用いて公知のニューラルネットワークを用いた機械学習アルゴリズムを適用することにより、学習モデルを作成する。
【００６６】
図１２は、第２の実施形態による学習モデル作成部１２Ｂが生成する学習モデルを模式的に示す図である。図１２に示すように、第２の実施形態において作成する学習モデルは、入力層のノードとして、第１の実施形態で説明した複数のパラメータを入力するノードの他に、周波数スペクトルに関する複数のデータ（以下、スペクトルデータという）を入力するためのノードを有する。スペクトルデータは、例えば、周波数ごとの吸光度とすることが可能である。
【００６７】
また、図１２に示す例において、中間層は２層構造となっている。第１層の各ノードは、スペクトルデータを入力する入力層の各ノードから連結されるものであり、スペクトルデータの特徴量を抽出する圧縮層の役割を持っている。この第１層では、パラメータ算出装置２００により算出されるパラメータ（フィッティングに用いた正規分布関数の中心周波数、振幅、幅および面積の少なくとも１つ）とは異なる特徴量を周波数スペクトルから抽出する。第２層の各ノードは、複数のパラメータを入力する入力層の各ノードと、第１層の各ノードとから連結されるものであり、入力された各値から出力層の指標値を導くための役割を持っている。
【００６８】
学習モデル作成部１２Ｂは、パラメータ算出装置２００において取得した学習用試料の周波数スペクトルに関するスペクトルデータと、合成波形の生成に用いたｎ個のフィッティング用関数に関するパラメータとを入力層に与えるとともに、学習用試料に関する情報（教師データ）を出力層に与えて教師あり学習を行う。これにより、入力層に入力された周波数スペクトルおよびパラメータに対して教師データと同じ情報が出力層から指標値として得られるようにノード間の結合度合が重み付けされたニューラルネットワークを作成する。
【００６９】
なお、学習モデル作成部１２Ｂが作成する学習モデルの構成は、図１２に示したニューラルネットワークの形態に限定されるものではない。例えば、中間層の層数を図１２では２個としているが、３層以上の構成としてもよい。また、出力層のノード数を図１２では１個としているが、複数であってもよい。
【００７０】
予測用データ入力部２１Ｂは、予測用試料について得られるパラメータおよび周波数スペクトルを予測用データとして入力する。ここで、予測用試料について得られるパラメータは、第１の実施形態で説明したのと同様である。また、予測用試料について得られる周波数スペクトルは、図３の分光装置３００において予測用試料をテラヘルツ波で分光計測したときに周波数スペクトル取得部２０１により取得される周波数スペクトルである。
【００７１】
試料情報予測部２２Ｂは、予測用データ入力部２１Ｂにより入力された予測用データ（パラメータおよび周波数スペクトル）を、学習モデル記憶部３０Ｂに記憶された学習モデルに適用することにより、予測用試料に関する情報を予測する。予測用試料に関して予測される情報とは、上述した異物混入の例で言うと、予測用試料として用いた液体に対する異物の混入の有無、液体の中に混入している異物の種類、あるいは液体の中に混入している異物の量などである。
【００７２】
なお、第２の実施形態においても、パラメータ算出装置２００と試料解析装置１００Ｂとを別体として構成する例について説明したが、図１３に示すように、試料解析装置１００Ｂ’がパラメータ算出部２００’の機能を内蔵する一体型の構成としてもよい。
【００７３】
図１３に示すように試料解析装置１００Ｂ’を構成した場合、学習時にパラメータ算出部２００’は、複数の学習用試料ごとに、テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルをそれぞれ取得し、当該取得した周波数スペクトルを解析してパラメータをそれぞれ算出する。学習モデル作成部１２Ｂは、パラメータ算出部２００’により複数の学習用試料ごとに取得された周波数スペクトル、複数の学習用試料ごとに算出されたパラメータ、および複数の学習用試料に関する情報（教師データ）を学習用データとして用いて学習モデルを作成し、学習モデル記憶部３０Ｂに記憶させる。
【００７４】
また、予測時にパラメータ算出部２００’は、予測用試料についてテラヘルツ波を用いた分光計測によって得られる周波数スペクトルを予測用データとして取得し、当該取得した周波数スペクトルを解析してパラメータを算出する。試料情報予測部２２Ｂは、パラメータ算出部２００’により取得された予測用試料に関する周波数スペクトルと、パラメータ算出部２００’により算出されたパラメータとを学習モデルに適用することにより、予測用試料に関する情報を予測する。
【００７５】
なお、図１１および図１３に示した例では、１つのパラメータ算出装置２００（またはパラメータ算出部２００’）を学習用および予測用に兼用する例について説明したが、学習用および予測用にそれぞれ別に設けるようにしてもよい。この場合、学習用にパラメータ算出装置２００を設け、予測用にパラメータ算出部２００’を設けるようにしてもよい。また、これとは逆に、学習用にパラメータ算出部２００’を設け、予測用にパラメータ算出装置２００を設けるようにしてもよい。
【００７６】
以上詳しく説明したように、第２の実施形態では、テラヘルツ波の周波数スペクトルを解析して得られるフィッティング用関数のパラメータに加え、周波数スペクトルのスペクトルデータを用いて試料に関する情報を予測するための学習モデルを作成し、予測用試料について得られるパラメータおよび周波数スペクトルを学習モデルに適用することにより、予測用試料に関する情報を予測するようにしている。このように構成した第２の実施形態によれば、より多くの特徴量を用いて予測用試料に関する情報を予測することができるので、試料に関する情報をより精度よく予測することができるようになる。
【００７７】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態を図面に基づいて説明する。図１４は、第３の実施形態による試料解析装置１００Ｃの機能構成例を示すブロック図である。図１４に示すように、第３の実施形態による試料解析装置１００Ｃは、学習器１０Ｃ、予測器２０Ｃおよび学習モデル記憶部３０Ｃを備えて構成される。学習器１０Ｃは、その機能構成として、学習用データ入力部１１Ｃおよび学習モデル作成部１２Ｃを備えている。予測器２０Ｃは、その機能構成として、予測用データ入力部２１Ｃおよび試料情報予測部２２Ｃを備えている。
【００７８】
第３の実施形態は、パラメータ算出装置２００（パラメータ算出部２００’）によりパラメータを算出する処理を、ニューラルネットワークの一部として実行するようにしたものである。よって、第３の実施形態において、試料解析装置１００Ｃとは別体としてパラメータ算出装置２００は存在しない。ただし、図３の周波数スペクトル取得部２０１の機能だけは試料解析装置１００Ｃの外部に存在する。あるいは、図１０や図１３と同様に、周波数スペクトル取得部２０１の機能を試料解析装置１００Ｃが内蔵していてもよい。
【００７９】
第３の実施形態において、学習モデル記憶部３０Ｃは、テラヘルツ波の周波数スペクトルからフィッティング用関数のパラメータを求めるとともに、当該求めたパラメータを用いて試料に関する情報を予測するための学習モデルを記憶する。そして、予測器２０Ｃ（試料情報予測部２２Ｃ）は、テラヘルツ波を用いた予測用試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルを学習モデルに適用することにより、予測用試料に関する情報を予測する。
【００８０】
学習用データ入力部１１Ｃは、学習用試料について得られる周波数スペクトルおよび学習用試料に関する情報を、複数の学習用試料ごとにそれぞれ学習用データとして入力する。ここで、複数の学習用試料、学習用試料に関する情報（教師データ）、学習用試料について得られる周波数スペクトルは、それぞれ第２の実施形態で説明したのと同様である。
【００８１】
学習モデル作成部１２Ｃは、学習用データ入力部１１Ｃにより入力された学習用データ（周波数スペクトルおよび教師データ）を用いて学習モデルを作成し、学習モデル記憶部３０Ｃに記憶させる。第３の実施形態においても、学習モデル作成部１２Ｃは、上述の学習用データを用いて公知のニューラルネットワークを用いた機械学習アルゴリズムを適用することにより、学習モデルを作成する。
【００８２】
図１５は、第３の実施形態による学習モデル作成部１２Ｃが生成する学習モデルを模式的に示す図である。図１５（ａ）に示すように、第３の実施形態において作成する学習モデルは、入力層のノードとして、第２の実施形態で説明した周波数スペクトルに関する複数のデータ（スペクトルデータ）を入力するためのノードを有する。
【００８３】
また、図１５に示す例において、中間層は３層構造となっている。第１層および第２層から成る部分学習モデル２００Ｃは、第１の実施形態および第２の実施形態で説明したフィッティング用関数のパラメータ（正規分布関数の中心周波数、振幅、幅および面積の少なくとも１つ）に相当するパラメータを特徴量として取得するための圧縮層の役割を持っている。すなわち、第１層の各ノードは、スペクトルデータを入力する入力層の各ノードから連結され、第２層の各ノードは第１層の各ノードから連結されており、当該２つの層によってスペクトルデータから複数のパラメータを予測する。
【００８４】
このように、中間層の第１層および第２層から成る部分学習モデル２００Ｃは、当該部分学習モデル２００Ｃに対して周波数スペクトルのスペクトルデータを適用することにより、複数のパラメータを予測するモデルとなっている。第３層の各ノードは、第２層の各ノードから連結されるものであり、第２層の各ノードに出力された各パラメータの値から出力層の指標値を導くための役割を持っている。
【００８５】
学習モデル作成部１２Ｃは、周波数スペクトル取得部２０１により取得された学習用試料の周波数スペクトルに関するスペクトルデータを入力層に与えるとともに、学習用試料に関する情報（教師データ）を出力層に与えて教師あり学習を行う。これにより、入力層に入力された周波数スペクトルに対して教師データと同じ情報が出力層から指標値として得られるようにノード間の結合度合が重み付けされたニューラルネットワークを作成する。
【００８６】
なお、ここでは、部分学習モデル２００Ｃを含む全体のニューラルネットワークを対象として学習を行う例について説明したが、周波数スペクトルからパラメータを予測するための部分学習モデル２００Ｃのみを別枠で学習した後、学習済みの部分学習モデル２００Ｃを全体のニューラルネットワークの中に組み込むようにしてもよい。
【００８７】
すなわち、部分学習モデル２００Ｃを学習するために、図１５（ｂ）に示すように、スペクトルデータを入力する入力層と、スペクトルデータから複数のパラメータを予測するための中間層および出力層とからなるニューラルネットワークを構成する。そして、学習用試料の周波数スペクトルに関するスペクトルデータを入力層に与えるとともに、その周波数スペクトルに対する複数のパラメータを教師データとして出力層に与えて教師あり学習を行う。この場合に出力層に与えるパラメータは、試料解析装置１００Ｃとは別に設けたパラメータ算出装置２００を用いて周波数スペクトルからあらかじめ算出しておいたものを用いればよい。
【００８８】
なお、部分学習モデル２００Ｃを学習する際に用いる学習用データの量を増やすために、実際に存在する学習用試料の周波数スペクトルに対してノイズを加えた別の周波数スペクトルを作成し、当該別の周波数スペクトルを用いてパラメータ算出装置２００によりパラメータを算出することにより、当該別の周波数スペクトルおよびパラメータ（教師データ）の組を学習用データとして追加するようにしてもよい。
【００８９】
図１５（ｂ）のように学習した部分学習モデル２００Ｃを図１５（ａ）の全体ニューラルネットワークに組み込んで全体の学習モデルを学習する際に、部分学習モデル２００Ｃの内容は固定させた状態で学習を行うようにしてもよいし、変更を許容した状態で学習を行うようにしてもよい。ただし、変更を許容する場合、無制限に変更を認めると、事前に学習した部分学習モデル２００Ｃの内容から大きく乖離した内容になる恐れがあるので、一定の条件のもとで変更を許容するようにしてもよい。
【００９０】
なお、学習モデル作成部１２Ｃが作成する学習モデルの構成（部分学習モデル２００Ｃの構成を含む）も、図１５に示したニューラルネットワークの形態に限定されるものではない。例えば、部分学習モデル２００Ｃの層数を図１５では２個としているが、３層以上の構成としてもよい。同様に、部分学習モデル２００Ｃを含む中間層の層数を図１５では３個としているが、３層以上の構成としてもよい。つまり、部分学習モデル２００Ｃ以外の層数を２層以上としてもよい。また、出力層のノード数を図１５では１個としているが、複数であってもよい。
【００９１】
予測用データ入力部２１Ｃは、予測用試料について得られる周波数スペクトルを予測用データとして入力する。ここで、予測用試料について得られる周波数スペクトルは、第２の実施形態で説明したのと同様である。
【００９２】
試料情報予測部２２Ｃは、予測用データ入力部２１Ｃにより入力された予測用データ（周波数スペクトル）を、学習モデル記憶部３０Ｃに記憶された学習モデルに適用することにより、予測用試料に関する情報を予測する。
【００９３】
以上詳しく説明したように、第３の実施形態によれば、テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルを解析してパラメータを算出する処理と、パラメータをニューラルネットワークに適用して予測を行う処理とを分けて行う必要がなくなる。すなわち、ニューラルネットワーク専用のコンピュータを用いて予測に関する全ての処理を行うことができるようになる。
【００９４】
なお、上記第３の実施形態において、第２の実施形態で説明した内容を組み合わせて適用するようにしてもよい。すなわち、部分学習モデル２００Ｃにおいて予測するパラメータの他に、周波数スペクトルからニューラルネットワークの圧縮層において抽出するパラメータを用いて学習および予測を行うようにしてもよい。
【００９５】
また、上記第１〜第３の実施形態では、学習器１０Ａ〜１０Ｃおよび予測器２０Ａ〜２０Ｃの両方を含む形態として試料解析装置１００Ａ〜１００Ｃを構成する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。すなわち、学習器１０Ａ〜１０Ｃと予測器２０Ａ〜２０Ｃとを別装置として構成し、予測器２０Ａ〜２０Ｃを試料解析装置１００Ａ〜１００Ｃとするようにしてもよい。
【００９６】
また、上記実施形態では、解析する試料の特性として、液体に対する異物混入に伴う特性を例示したが、本発明はこれに限定されない。すなわち、分光装置３００を用いて試料について分光計測をすることによってテラヘルツ波の周波数スペクトルを得るとともに、その試料について既知の情報を教師データとして与えることができるものであれば、何れも上記実施形態による解析の対象とすることが可能である。
【００９７】
例えば、学習用データの１つである「学習用試料に関する情報（教師データ）」として、試料の名称あるいは化学式などを用い、この教師データと、学習用試料について得られるパラメータおよび／または周波数スペクトルとを学習用データとして学習モデルの学習を行うことにより、未知の試料について得られるパラメータおよび／または周波数スペクトルから試料名や化学式を予測することが可能である。
【００９８】
また、学習用データの１つである「学習用試料に関する情報（教師データ）」として、飲料の味や匂いに関する指標に対する所定の評価情報を用い、この教師データと、学習用試料について得られるパラメータおよび／または周波数スペクトルとを学習用データとして学習モデルの学習を行うことにより、製造される飲料について得られるパラメータおよび／または周波数スペクトルから、指標に合致する飲料が製造できているか否かを予測することが可能である。
【００９９】
例えば、ある特定の飲料（酒、清涼飲料、牛乳、その他の各種飲料）の味や匂いは、製造メーカごとに一定の指標が設けられていることが多い。すなわち、それらの飲料を製造する際には、あらかじめ定められた指標を満たすように、人間の感覚によりできるだけ統一的な評価が行われている。この場合において、例えばその評価に関して熟練した担当者により作成された評価情報（指標に合致しているか否か、あるいは指標に対してどの程度合致しているかを示す合致度など）を教師データとして用いて学習モデルを作成し、製造された飲料（予測用試料）について得られるパラメータおよび／または周波数スペクトルをその学習モデルに適用すれば、熟練者によらずとも、その飲料が味や匂いの指標にどの程度合致しているのかの評価結果を学習モデルから得ることが可能となる。
【０１００】
また、学習用データの１つである「学習用試料に関する情報（教師データ）」として、試料のｐＨ値を用い、この教師データと、学習用試料について得られるパラメータおよび／または周波数スペクトルとを学習用データとして学習モデルの学習を行うことにより、未知の試料について得られるパラメータおよび／または周波数スペクトルからｐＨ値を予測することが可能である。通常のｐＨメータは接触式であり、センサ部より液体が染み出るため破壊検査である。一方、分光計測は非破壊非接触検査である。よって、本実施形態によれば、試料の非破壊非接触検査によってｐＨ値を予測することが可能となる。
【０１０１】
また、学習用データの１つである「学習用試料に関する情報（教師データ）」として、液体のミセルまたはベシクルの状態（液体がミセル状態になっているか否か、ベシクル状態になっているか否か、臨界ミセル濃度、臨界ベシクル濃度など）を用い、この教師データと、学習用試料について得られるパラメータおよび／または周波数スペクトルとを学習用データとして学習モデルの学習を行うことにより、未知の試料について得られるパラメータおよび／または周波数スペクトルからミセルまたはベシクルの状態を予測することが可能である。従来は様々な計測機器を併用して経験的に判断していたことを、テラヘルツ波を用いた分光計測の結果から予測することが可能となる。
【０１０２】
また、血液、尿、母乳、汗などの体液を試料として用いるとともに、学習用データの１つである「学習用試料に関する情報（教師データ）」として疾患の有無あるいは病状の進行具合の情報を用い、この教師データと、学習用試料について得られるパラメータおよび／または周波数スペクトルとを学習用データとして学習モデルの学習を行うことにより、未知の体液について得られるパラメータおよび／または周波数スペクトルから疾患の有無あるいは病状の進行具合を予測することが可能である。
【０１０３】
以上は考えられる一例を列挙したものであり、本実施形態を適用すれば、これ以外にも様々な特性を予測することが可能である。
【０１０４】
また、上記第１〜第３の実施形態では、学習モデルの一例としてニューラルネットワークを挙げたが、これに限定されるものではない。例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシーンなどの回帰モデルとして学習モデルを構成してもよい。あるいは、決定木やランダムフォレストなどのツリーモデルとして学習モデルを構成してもよい。あるいは、ベイズモデル、ｋ近傍法などのクラスタリングモデルなどとして学習モデルを構成してもよい。
【０１０５】
また、上記第１〜第３の実施形態では、教師あり学習を行う例について説明したが、大量の学習用データを用意できる場合には、教師なし学習を行うようにしてもよい。
【０１０６】
また、上記第１〜第３の実施形態では、複数の試料に関する周波数スペクトルについて第１のフィッティング処理を行った後、ｎ個の中心周波数を特定して第２のフィッティング処理を行う例について説明したが、第１のフィッティング処理のみとしてもよい。なお、上記実施形態のように第２のフィッティング処理も行った方が、ノイズを抑制できる点で好ましい。
【０１０７】
また、上記第１〜第３の実施形態では、フィッティングに用いる関数の一例として正規分布関数（ガウス関数）を用いたが、ローレンツ関数を用いても実現可能である。また、中心対称ではない、非対称な形であるポアソン分布の関数（確率質量関数、累積分布関数）やカイ二乗分布の関数（確率密度関数、累積分布関数）などの確率分布関数を用いてもよいし、波形形状が山型となるその他の関数を用いるようにしてもよい。確率分布関数を用いる場合は、確率分布の性質を表す値（例えば、振幅の中央値または最頻値、当該振幅値が得られる周波数、振幅が所定値以上または所定値以下となる周波数幅など）をパラメータとしてフィッティングを行う。山型の関数を用いる場合は、頂点となる最大振幅、当該最大振幅が得られる周波数、振幅が所定値以上または所定値以下となる周波数幅などをパラメータとしてフィッティングを行う。
【０１０８】
また、上記第１〜第３の実施形態では、テラヘルツ波信号の特性値として吸光度を用い、周波数に対する吸光度を表した周波数スペクトルを求める例について説明したが、透過率などの他の特性値を用いてもよい。
【０１０９】
その他、上記第１〜第３の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【０１１０】
１０Ａ〜１０Ｃ  学習器
１１Ａ〜１１Ｃ  学習用データ入力部
１２Ａ〜１２Ｃ  学習モデル作成部
２０Ａ〜２０Ｃ  予測器
２１Ａ〜２１Ｃ  予測用データ入力部
２２Ａ〜２２Ｃ  試料情報予測部
１００Ａ〜１００Ｃ  試料解析装置
２００  パラメータ算出装置（パラメータ算出部）
２００’  パラメータ算出部
２００Ｃ  部分学習モデル
２０１  周波数スペクトル取得部
２０２  間引き処理部
２０３  フィッティング処理部
２０３Ａ  第１のフィッティング処理部
２０３Ｂ  中心周波数特定部
２０３Ｃ  第２のフィッティング処理部
２０４  パラメータ取得部
【図１】
2020008299.tif 000003
【図２】
2020008299.tif 000004
【図３】
2020008299.tif 000005
【図４】
2020008299.tif 000006
【図５】
2020008299.tif 000007
【図６】
2020008299.tif 000008
【図７】
2020008299.tif 000009
【図８】
2020008299.tif 000010
【図９】
2020008299.tif 000011
【図１０】
2020008299.tif 000012
【図１１】
2020008299.tif 000013
【図１２】
2020008299.tif 000014
【図１３】
2020008299.tif 000015
【図１４】
2020008299.tif 000016
【図１５】
2020008299.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】令和1年11月6日(2019.11.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のそれぞれについて性質を定めるパラメータを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
パラメータ算出部として、複数の学習用試料ごとに、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルをそれぞれ取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータをそれぞれ算出する学習用パラメータ算出部と、
上記学習用パラメータ算出部により上記複数の学習用試料ごとに算出された上記パラメータおよび上記複数の学習用試料に関する情報を学習用データとして用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成部とを備え、
上記パラメータ算出部は、
上記周波数スペクトルにおける各周波数に対する特性値のうち、上記試料以外の水蒸気によるテラヘルツ波の吸収が大きくなる周波数における上記特性値を間引きする間引き処理部と、
上記間引き処理部により間引きされた後の上記特性値に対して、上記複数のフィッティング用関数の合成波形をフィッティングさせるフィッティング処理部と、
上記フィッティングに用いた上記複数のフィッティング用関数の性質を定める値を上記パラメータとして取得するパラメータ取得部とを備えたことを特徴とする試料解析装置。
【請求項２】
パラメータ算出部として、予測対象の試料について上記テラヘルツ波を用いた分光計測によって得られる上記周波数スペクトルを取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータを算出する予測用パラメータ算出部と、
上記予測用パラメータ算出部により算出されたパラメータを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測する試料情報予測部とを更に備えた
ことを特徴とする請求項１に記載の試料解析装置。
【請求項３】
テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のそれぞれについて性質を定めるパラメータおよび上記周波数スペクトルを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
パラメータ算出部として、複数の学習用試料ごとに、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルをそれぞれ取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータをそれぞれ算出する学習用パラメータ算出部と、
上記学習用パラメータ算出部により上記複数の学習用試料ごとに取得された上記周波数スペクトル、上記学習用パラメータ算出部により上記複数の学習用試料ごとに算出された上記パラメータ、および上記複数の学習用試料に関する情報を学習用データとして用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成部とを備え、
上記パラメータ算出部は、
上記周波数スペクトルにおける各周波数に対する特性値のうち、上記試料以外の水蒸気によるテラヘルツ波の吸収が大きくなる周波数における上記特性値を間引きする間引き処理部と、
上記間引き処理部により間引きされた後の上記特性値に対して、上記複数のフィッティング用関数の合成波形をフィッティングさせるフィッティング処理部と、
上記フィッティングに用いた上記複数のフィッティング用関数の性質を定める値を上記パラメータとして取得するパラメータ取得部とを備えた
ことを特徴とする試料解析装置。
【請求項４】
パラメータ算出部として、予測対象の試料について、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルを取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータを算出する予測用パラメータ算出部と、
上記予測用パラメータ算出部により取得された上記周波数スペクトルと、上記予測用パラメータ算出部により算出されたパラメータとを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測する試料情報予測部とを更に備えた
ことを特徴とする請求項３に記載の試料解析装置。
【請求項５】
テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のそれぞれについて性質を定めるパラメータを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
パラメータ算出部として、予測対象の試料について、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルを取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータを算出する予測用パラメータ算出部と、
上記予測用パラメータ算出部により算出されたパラメータを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測する試料情報予測部とを備え、
上記パラメータ算出部は、
上記周波数スペクトルにおける各周波数に対する特性値のうち、上記試料以外の水蒸気によるテラヘルツ波の吸収が大きくなる周波数における上記特性値を間引きする間引き処理部と、
上記間引き処理部により間引きされた後の上記特性値に対して、上記複数のフィッティング用関数の合成波形をフィッティングさせるフィッティング処理部と、
上記フィッティングに用いた上記複数のフィッティング用関数の性質を定める値を上記パラメータとして取得するパラメータ取得部とを備えた
ことを特徴とする試料解析装置。
【請求項６】
学習用試料について得られる上記パラメータと、上記学習用試料に関する情報とを、複数の学習用試料ごとにそれぞれ学習用データとして入力する学習用データ入力部と、
上記学習用データ入力部により入力された学習用データを用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成部とを更に備えた
ことを特徴とする請求項５に記載の試料解析装置。
【請求項７】
テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のそれぞれについて性質を定めるパラメータおよび上記周波数スペクトルを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
パラメータ算出部として、予測対象の試料について、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルを取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータを算出する予測用パラメータ算出部と、
上記予測用パラメータ算出部により取得された上記周波数スペクトルと、上記予測用パラメータ算出部により算出されたパラメータとを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測する試料情報予測部とを備え、
上記パラメータ算出部は、
上記周波数スペクトルにおける各周波数に対する特性値のうち、上記試料以外の水蒸気によるテラヘルツ波の吸収が大きくなる周波数における上記特性値を間引きする間引き処理部と、
上記間引き処理部により間引きされた後の上記特性値に対して、上記複数のフィッティング用関数の合成波形をフィッティングさせるフィッティング処理部と、
上記フィッティングに用いた上記複数のフィッティング用関数の性質を定める値を上記パラメータとして取得するパラメータ取得部とを備えた
ことを特徴とする試料解析装置。
【請求項８】
学習用試料について得られる上記パラメータおよび上記周波数スペクトルと、上記学習用試料に関する情報とを、複数の学習用試料ごとにそれぞれ学習用データとして入力する学習用データ入力部と、
上記学習用データ入力部により入力された学習用データを用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成部とを更に備えた
ことを特徴とする請求項７に記載の試料解析装置。
【請求項９】
上記フィッティング処理部は、上記複数のフィッティング用関数として、中心周波数、振幅および幅の少なくとも１つが異なる複数の正規分布関数を用いて、上記周波数スペクトルの各周波数における特性値と、当該特性値に対応する各周波数における上記合成波形の値との残差が最小化するような上記複数の正規分布関数を、上記中心周波数、振幅および幅の少なくとも１つを変数とする最適化計算により算出することにより、上記フィッティングを行うことを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載の試料解析装置。
【請求項１０】
上記フィッティング処理部は、
複数の試料に関する複数の周波数スペクトルのそれぞれ毎に、上記中心周波数、振幅および幅をパラメータとし、少なくとも中心周波数が異なる複数の正規分布関数の合成波形で上記周波数スペクトルに対するフィッティングを行う第１のフィッティング処理部と、
上記第１のフィッティング処理部による上記複数の周波数スペクトルに対するフィッティングに用いた正規分布関数の各中心周波数をグループ化し、各グループ内から１または複数の代表の中心周波数をそれぞれ特定することにより、合計ｎ個の中心周波数を特定する中心周波数特定部と、
複数の試料に関する上記複数の周波数スペクトルのそれぞれ毎に、上記中心周波数特定部により特定された上記ｎ個の中心周波数を固定して振幅および幅をパラメータとし、ｎ個の正規分布関数の合成波形で上記周波数スペクトルに対するフィッティングを行う第２のフィッティング処理部とを備え、
上記パラメータ取得部は、上記第２のフィッティング処理部によるフィッティングに用いた上記ｎ個の正規分布関数のそれぞれごとに、中心周波数、振幅、幅および関数波形における所定領域の面積の少なくとも１つを上記パラメータとして取得することを特徴とする請求項９に記載の試料解析装置。
【請求項１１】
テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のそれぞれについて性質を定めるパラメータを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを学習モデル記憶部に記憶した試料解析装置に実装される試料解析用プログラムであって、
パラメータ算出手段として、複数の学習用試料ごとに、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルをそれぞれ取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータをそれぞれ算出する学習用パラメータ算出手段、および
上記学習用パラメータ算出手段により上記複数の学習用試料ごとに算出された上記パラメータおよび上記複数の学習用試料に関する情報を学習用データとして用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成手段
として上記試料解析装置のコンピュータを機能させ、
上記パラメータ算出手段は、
上記周波数スペクトルにおける各周波数に対する特性値のうち、上記試料以外の水蒸気によるテラヘルツ波の吸収が大きくなる周波数における上記特性値を間引きする間引き処理手段、
上記間引き処理手段により間引きされた後の上記特性値に対して、上記複数のフィッティング用関数の合成波形をフィッティングさせるフィッティング処理手段、および
上記フィッティングに用いた上記複数のフィッティング用関数の性質を定める値を上記パラメータとして取得するパラメータ取得手段を備えた
ことを特徴とする試料解析用プログラム。
【請求項１２】
パラメータ算出手段として、予測対象の試料について上記テラヘルツ波を用いた分光計測によって得られる上記周波数スペクトルを取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータを算出する予測用パラメータ算出手段と、
上記予測用パラメータ算出手段により算出されたパラメータを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測する試料情報予測手段とを更に備えた
ことを特徴とする請求項１１に記載の試料解析用プログラム。
【請求項１３】
テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のそれぞれについて性質を定めるパラメータおよび上記周波数スペクトルを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを学習モデル記憶部に記憶した試料解析装置に実装される試料解析用プログラムであって、
パラメータ算出手段として、複数の学習用試料ごとに、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルをそれぞれ取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータをそれぞれ算出する学習用パラメータ算出手段、および
上記学習用パラメータ算出手段により上記複数の学習用試料ごとに取得された上記周波数スペクトル、上記学習用パラメータ算出手段により上記複数の学習用試料ごとに算出された上記パラメータ、および上記複数の学習用試料に関する情報を学習用データとして用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成手段
として上記試料解析装置のコンピュータを機能させ、
上記パラメータ算出手段は、
上記周波数スペクトルにおける各周波数に対する特性値のうち、上記試料以外の水蒸気によるテラヘルツ波の吸収が大きくなる周波数における上記特性値を間引きする間引き処理手段、
上記間引き処理手段により間引きされた後の上記特性値に対して、上記複数のフィッティング用関数の合成波形をフィッティングさせるフィッティング処理手段、および
上記フィッティングに用いた上記複数のフィッティング用関数の性質を定める値を上記パラメータとして取得するパラメータ取得手段を備えた
ことを特徴とする試料解析用プログラム。
【請求項１４】
パラメータ算出手段として、予測対象の試料について、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルを取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータを算出する予測用パラメータ算出手段と、
上記予測用パラメータ算出手段により取得された上記周波数スペクトルと、上記予測用パラメータ算出手段により算出されたパラメータとを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測する試料情報予測手段とを更に備えた
ことを特徴とする請求項１３に記載の試料解析用プログラム。
【請求項１５】
テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のそれぞれについて性質を定めるパラメータを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを学習モデル記憶部に記憶した試料解析装置に実装される試料解析用プログラムであって、
パラメータ算出手段として、予測対象の試料について、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルを取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータを算出する予測用パラメータ算出手段、および
上記予測用パラメータ算出手段により算出されたパラメータを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測する試料情報予測手段
として上記試料解析装置のコンピュータを機能させ、
上記パラメータ算出手段は、
上記周波数スペクトルにおける各周波数に対する特性値のうち、上記試料以外の水蒸気によるテラヘルツ波の吸収が大きくなる周波数における上記特性値を間引きする間引き処理手段、
上記間引き処理手段により間引きされた後の上記特性値に対して、上記複数のフィッティング用関数の合成波形をフィッティングさせるフィッティング処理手段、および
上記フィッティングに用いた上記複数のフィッティング用関数の性質を定める値を上記パラメータとして取得するパラメータ取得手段を備えた
ことを特徴とする試料解析用プログラム。
【請求項１６】
学習用試料について得られる上記パラメータと、上記学習用試料に関する情報とを、複数の学習用試料ごとにそれぞれ学習用データとして入力する学習用データ入力手段、および
上記学習用データ入力手段により入力された学習用データを用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成手段を更に備えた
ことを特徴とする請求項１５に記載の試料解析用プログラム。
【請求項１７】
テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる周波数スペクトルにフィッティングする合成波形の生成元である複数のフィッティング用関数のそれぞれについて性質を定めるパラメータおよび上記周波数スペクトルを用いて上記試料に関する情報を予測するための学習モデルを学習モデル記憶部に記憶した試料解析装置に実装される試料解析用プログラムであって、
パラメータ算出手段として、予測対象の試料について、上記テラヘルツ波を用いた試料の分光計測によって得られる上記周波数スペクトルを取得し、当該取得した上記周波数スペクトルを解析して上記パラメータを算出する予測用パラメータ算出手段、および
上記予測用パラメータ算出手段により取得された上記周波数スペクトルと、上記予測用パラメータ算出手段により算出されたパラメータとを上記学習モデルに適用することにより、上記予測対象の試料に関する情報を予測する試料情報予測手段
として上記試料解析装置のコンピュータを機能させ、
上記パラメータ算出手段は、
上記周波数スペクトルにおける各周波数に対する特性値のうち、上記試料以外の水蒸気によるテラヘルツ波の吸収が大きくなる周波数における上記特性値を間引きする間引き処理手段、
上記間引き処理手段により間引きされた後の上記特性値に対して、上記複数のフィッティング用関数の合成波形をフィッティングさせるフィッティング処理手段、および
上記フィッティングに用いた上記複数のフィッティング用関数の性質を定める値を上記パラメータとして取得するパラメータ取得手段を備えた
ことを特徴とする試料解析用プログラム。
【請求項１８】
学習用試料について得られる上記パラメータおよび上記周波数スペクトルと、上記学習用試料に関する情報とを、複数の学習用試料ごとにそれぞれ学習用データとして入力する学習用データ入力手段、および
上記学習用データ入力手段により入力された学習用データを用いて上記学習モデルを作成し、上記学習モデル記憶部に記憶させる学習モデル作成手段を更に備えた
ことを特徴とする請求項１７に記載の試料解析用プログラム。