(57)【要約】パターンの分析方法であって、この方法は、第１回折パターンの受信；第２回折パターンの受信；第３回折パターンの受信；該第１及び第２回折パターン間の類似性の決定；該第１及び第３回折パターン間の類似性の決定；該第２及び第３回折パターン間の類似性の決定；並びに決定された類似性に基づいた該第１及び第２回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施を含む。ファンダメンタルパラメータ（ＦＰ）法を用いたＸ線回折パターンのマッチング法であって、これらのパターンは、パターン中のピークを同定すること及び同定したピークに基づいてパターンをマッチングすること又はパターンの強度包絡線をマッチングすることによってマッチングできる。パターン間の類似性は、パターンに関して階層的クラスター分析（ＨＣＡ）を実施して、デンドログラムを得るのに使用できるスコアによって表される。
2005534927.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回折パターンの分析方法であって、
第１回折パターンの受信；
第２回折パターンの受信；
第３回折パターンの受信；
該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；
該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；
該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに
決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施
を含む、回折パターンの分析方法。
【請求項２】
前記回折パターンの強度の標準化をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記回折パターンの角度の短縮をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記回折パターンのベースラインの補正をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記回折パターンの平滑化をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記回折パターンのブロードな特徴の除去をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記回折パターンの分散の計算をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記回折パターンの選択配向及び粒子統計量が存在する可能性の検出をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記回折パターンの強度の標準化；
前記回折パターンの角度の短縮；
前記回折パターンのベースラインの補正；
前記回折パターンの平滑化；
前記回折パターンのブロードな特徴の除去；
前記回折パターンの分散の計算；及び
前記回折パターンの選択配向及び粒子統計量が存在する可能性の検出
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記類似性が、前記回折パターンの特性ピークに基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ピークに基づいた類似性の決定が、
前記回折パターンの結晶ピークを検出すること；及び
検出された結晶ピークに基づいて該回折パターンをマッチングすること
を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ピークに基づいた類似性の決定が、
前記回折パターンのアモルファスピークを検出すること；及び
検出されたアモルファスピークに基づいて該回折パターンをマッチングすること
を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記特性ピークの検出が、
前記回折パターンの特性ピークを決定すること；
該回折パターンの決定された特性ピークに確率スコアを割り当てること；及び
割り当てられた確率スコアに基づいて該決定された特性ピークを１つ又は複数のグループに別々に割り付けること
をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記回折パターンのマッチングが、前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと、前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークを比較することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記決定された特性ピークを別々に割り付けることが、前記割り当てられた確率スコアに基づいて該決定された特性ピークを第１、第２、第３及び第４グループに別々に割り付けることを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記検出された特性ピークに基づいた前記回折パターンのマッチングが、前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと、前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークを比較することを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークとの比較が、
該第１回折パターンの前記第１グループの各特性ピークについて、該第１回折パターンの該第１グループの特性ピークと、該第２回折パターンの前記第１、第２又は第３グループの特性ピークを比較し、該第１回折パターンの該第１グループの特性ピークが、該第２回折パターンの該第１、第２又は第３グループに見出されない場合には、マッチングスコアにペナルティを課すことをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークとの比較が、
該第１回折パターンの前記第２グループの各特性ピークについて、該第１回折パターンの該第２グループの特性ピークと、該第２回折パターンの前記第１、第２、第３又は第４グループの特性ピークを比較し、該第１回折パターンの該第１グループの特性ピークが、該第２回折パターンの該第１、第２、第３又は第４グループに見出されない場合には、マッチングスコアにペナルティを課すことをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記検出された特性ピークに基づいた前記回折パターンのマッチングが、前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと、前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークを比較することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
前記回折パターンの前処理が、該回折パターンを平滑化することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記回折パターンの前処理が、該回折パターンを共通の測定レンジにスケーリングすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記回折パターンの前処理が、該回折パターンを共通のステップサイズにスケーリングすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記回折パターンの前処理が、該回折パターンを標準化することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記回折パターンの前処理が、
該回折パターンを平滑化すること；
該回折パターンを共通の測定レンジにスケーリングすること；
該回折パターンを共通のステップサイズにスケーリングすること；及び
該回折パターンを標準化すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記第１及び第２回折パターン間の類似性の決定が、該第１回折パターンと該第２回折パターンの強度包絡線のマッチングをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
前記第１及び第２回折パターン間の類似性の決定が、該第１回折パターンと該第２回折パターンの強度包絡線のマッチングをさらに含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
前記強度包絡線のマッチングが、前記第１回折パターンと前記第２回折パターンの最小二乗フィッティングの実施を含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２８】
前記第３回折パターンを受信する代わりに、該第３回折パターンを生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
前記第３回折パターンが不規則系のシミュレートされたパターンであり、さらに該第３回折パターンの生成が、
ピークリストを受信すること；及び
受信したピークリストにおいて不規則をシミュレートし、該第３回折パターンとして不規則パターンを生成すること
を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記受信したピークリストにおける不規則のシミュレートが、
計測器パラメータをシミュレートすること；
オペレータ定義のミクロ構造パラメータを受信すること；
受信したミクロ構造パラメータに基づいて材料の不規則をモデル化すること；及び
不規則パラメータを最適化すること
を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記階層的クラスター分析が、デンドログラムのカットオフされる類似性を決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３２】
前記カットオフされた類似性が前記パターンの類似性に基づいている、請求項２１に記載の方法。
【請求項３３】
前記第１及び第２回折パターン間の類似性並びに前記第１及び第３回折パターン間の類似性を決定する前に、該第１回折パターンをＸシフトさせることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３４】
前記第１回折パターンの選択配向及び粒子統計量の決定をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３５】
前記ピークの比較が、許容できるマッチングとしてスプリットピークとショルダーを有するピークのマッチングをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項３６】
前記特性ピークが閾値に基づいて検出される、請求項１０に記載の方法。
【請求項３７】
前記閾値が計算された分散に基づいている、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記閾値が前記パターンのノイズレベルに基づいている、請求項３６に記載の方法。
【請求項３９】
前記階層的クラスター分析の実施が最短距離法の使用をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４０】
前記階層的クラスター分析の実施が平均法の使用をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４１】
前記階層的クラスター分析の実施が最長距離法の使用をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４２】
前記階層的クラスター分析が１つ又は複数のクラスターの同定を含み、他のクラスターの混合体であるクラスターの同定をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４３】
前記特性ピークの範囲の同定をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項４４】
前記パターンの結晶化度の決定をさらに含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項４５】
前記第２パターンの特性ピークから前記第１パターンの特性ピークを引くことをさらに含み、この引き算によって振幅に関係なくマッチングピークが完全に取り除かれる、請求項１０に記載の方法。
【請求項４６】
前記第１パターンと前記第２パターンのオペレータ入力パーセントに基づいて第４のパターンを視覚的に作成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４７】
前記第４パターンと前記第１、第２及び第３パターンから選択されたパターンを比較することをさらに含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
パターンの分析システムであって、
メモリと；
該メモリに連結されたプロセッサとを含み；
該プロセッサが、
第１回折パターンの受信；
第２回折パターンの受信；
第３回折パターンの受信；
該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；
該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；
該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに
決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施
のためのものである、パターンの分析システム。
【請求項４９】
前記回折パターンの強度の標準化をさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項５０】
前記回折パターンの角度の短縮をさらに含む、請求項４９に記載のシステム。
【請求項５１】
前記回折パターンのベースラインの補正をさらに含む、請求項４９に記載のシステム。
【請求項５２】
前記回折パターンの平滑化をさらに含む、請求項４９に記載のシステム。
【請求項５３】
前記回折パターンのブロードな特徴の除去をさらに含む、請求項４９に記載のシステム。
【請求項５４】
前記回折パターンの分散の計算をさらに含む、請求項４９に記載のシステム。
【請求項５５】
前記回折パターンの選択配向及び粒子統計量が存在する可能性の検出をさらに含む、請求項４９に記載のシステム。
【請求項５６】
前記回折パターンの強度の標準化；
前記回折パターンの角度の短縮；
前記回折パターンのベースラインの補正；
前記回折パターンの平滑化；
前記回折パターンのブロードな特徴の除去；
前記回折パターンの分散の計算；及び
前記回折パターンの選択配向及び粒子統計量が存在する可能性の検出
をさらに含む、請求項４９に記載のシステム。
【請求項５７】
前記類似性が、前記回折パターンの特性ピークに基づいて決定される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５８】
前記ピークに基づいた類似性の決定が、
前記回折パターンの結晶ピークを検出すること；及び
検出された結晶ピークに基づいて該回折パターンをマッチングすること
を含む、請求項５７に記載のシステム。
【請求項５９】
前記ピークに基づいた類似性の決定が、
前記回折パターンのブロードな特徴を検出すること；及び
検出されたブロードな特徴に基づいて該回折パターンをマッチングすること
を含む、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６０】
前記特性ピークの検出が、
前記回折パターンの特性ピークを決定すること；
該回折パターンの決定された特性ピークに確率スコアを割り当てること；及び
割り当てられた確率スコアに基づいて該決定された特性ピークを１つ又は複数のグループに別々に割り付けること
をさらに含む、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６１】
前記回折パターンのマッチングが、前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと、前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークを比較することをさらに含む、請求項５７に記載のシステム。
【請求項６２】
前記決定された特性ピークを別々に割り付けることが、前記割り当てられた確率スコアに基づいて該決定された特性ピークを第１、第２、第３及び第４グループに別々に割り付けることを含む、請求項６０に記載のシステム。
【請求項６３】
前記検出された特性ピークに基づいた前記回折パターンのマッチングが、前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと、前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークを比較することを含む、請求項６２に記載のシステム。
【請求項６４】
前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークとの比較が、
該第１回折パターンの前記第１グループの各特性ピークについて、該第１回折パターンの該第１グループの特性ピークと、該第２回折パターンの前記第１、第２又は第３グループの特性ピークを比較し、該第１回折パターンの該第１グループの特性ピークが、該第２回折パターンの該第１、第２又は第３グループに見出されない場合には、マッチングスコアにペナルティを課すことをさらに含む、請求項６３に記載のシステム。
【請求項６５】
前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークとの比較が、
該第１回折パターンの前記第２グループの各特性ピークについて、該第１回折パターンの該第２グループの特性ピークと、該第２回折パターンの前記第１、第２、第３又は第４グループの特性ピークを比較し、該第１回折パターンの該第１グループの特性ピークが、該第２回折パターンの該第１、第２、第３又は第４グループに見出されない場合には、マッチングスコアにペナルティを課すことをさらに含む、請求項６４に記載のシステム。
【請求項６６】
前記検出された特性ピークに基づいた前記回折パターンのマッチングが、前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと、前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークを比較することをさらに含む、請求項６３に記載のシステム。
【請求項６７】
前記回折パターンの前処理が、該回折パターンを平滑化することをさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項６８】
前記回折パターンの前処理が、該回折パターンを共通の測定レンジにスケーリングすることをさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項６９】
前記回折パターンの前処理が、該回折パターンを共通のステップサイズにスケーリングすることをさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項７０】
前記回折パターンの前処理が、該回折パターンを標準化することをさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項７１】
前記回折パターンの前処理が、
該回折パターンを平滑化すること；
該回折パターンを共通の測定レンジにスケーリングすること；
該回折パターンを共通のステップサイズにスケーリングすること；及び
該回折パターンを標準化すること
をさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項７２】
前記第１及び第２回折パターン間の類似性の決定が、該第１回折パターンと該第２回折パターンの強度包絡線のマッチングをさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項７３】
前記第１及び第２回折パターン間の類似性の決定が、該第１回折パターンと該第２回折パターンの強度包絡線のマッチングをさらに含む、請求項７１に記載のシステム。
【請求項７４】
前記強度包絡線のマッチングが、前記第１回折パターンと前記第２回折パターンの最小二乗フィッティングの実施を含む、請求項７２に記載のシステム。
【請求項７５】
前記第３回折パターンを受信する代わりに、該第３回折パターンを生成することをさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項７６】
前記第３回折パターンが不規則系のシミュレートされたパターンであり、さらに該第３回折パターンの生成が、
ピークリストを受信すること；及び
受信したピークリストにおいて不規則をシミュレートし、該第３回折パターンとして不規則パターンを生成すること
を含む、請求項７５に記載のシステム。
【請求項７７】
前記受信したピークリストにおける不規則のシミュレートが、
計測器パラメータをシミュレートすること；
オペレータ定義のミクロ構造パラメータを受信すること；
受信したミクロ構造パラメータに基づいて材料の不規則をモデル化すること；及び
不規則パラメータを最適化すること
を含む、請求項７６に記載のシステム。
【請求項７８】
前記階層的クラスター分析が、デンドログラムのカットオフされる類似性を決定することをさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項７９】
前記カットオフされた類似性が前記パターンの類似性に基づいている、請求項６８に記載のシステム。
【請求項８０】
前記第１及び第２回折パターン間の類似性並びに前記第１及び第３回折パターン間の類似性を決定する前に、該第１回折パターンをＸシフトさせることをさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項８１】
前記第１回折パターンの選択配向及び粒子統計量の決定をさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項８２】
前記ピークの比較が、許容できるマッチングとしてスプリットピークとショルダーを有するピークのマッチングをさらに含む、請求項６３に記載のシステム。
【請求項８３】
前記特性ピークが閾値に基づいて検出される、請求項５７に記載のシステム。
【請求項８４】
前記閾値が計算された分散に基づいている、請求項８３に記載のシステム。
【請求項８５】
前記閾値が前記パターンのノイズレベルに基づいている、請求項８３に記載のシステム。
【請求項８６】
前記階層的クラスター分析の実施が最短距離法の使用をさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項８７】
前記階層的クラスター分析の実施が平均法の使用をさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項８８】
前記階層的クラスター分析の実施が最長距離法の使用をさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項８９】
前記階層的クラスター分析が１つ又は複数のクラスターの同定を含み、他のクラスターの混合体であるクラスターの同定をさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項９０】
前記特性ピークの範囲の同定をさらに含む、請求項５７に記載のシステム。
【請求項９１】
前記パターンの結晶化度の決定をさらに含む、請求項７２に記載のシステム。
【請求項９２】
前記第２パターンの特性ピークから前記第１パターンの特性ピークを引くことをさらに含み、この引き算によって振幅に関係なくマッチングピークが完全に取り除かれる、請求項５７に記載のシステム。
【請求項９３】
前記第１パターンと前記第２パターンのオペレータ入力パーセントに基づいて第４のパターンを視覚的に作成することをさらに含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項９４】
前記第４パターンと前記第１、第２及び第３パターンから選択されたパターンを比較することをさらに含む、請求項９３に記載のシステム。
【請求項９５】
媒体上に記憶された命令を含む機械読み取り式の磁気媒体であって、この命令によって、実行の際、
第１回折パターンの受信；
第２回折パターンの受信；
第３回折パターンの受信；
該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；
該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；
該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに
決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施
の段階が行われる、機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項９６】
前記回折パターンの強度の標準化のための命令をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項９７】
前記回折パターンの角度の短縮のための命令をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項９８】
前記回折パターンのベースラインの補正のための命令をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項９９】
前記回折パターンの平滑化のための命令をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１００】
前記回折パターンのブロードな特徴の除去のための命令をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１０１】
前記回折パターンの分散の計算のための命令をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１０２】
前記回折パターンの選択配向及び粒子統計量が存在する可能性の検出のための命令をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１０３】
前記回折パターンの強度の標準化；
前記回折パターンの角度の短縮；
前記回折パターンのベースラインの補正；
前記回折パターンの平滑化；
前記回折パターンのブロードな特徴の除去；
前記回折パターンの分散の計算；及び
前記回折パターンの選択配向及び粒子統計量が存在する可能性の検出
のための命令をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１０４】
前記類似性が、前記回折パターンの特性ピークに基づいて決定される、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１０５】
前記ピークに基づいた類似性の決定が、
前記回折パターンの結晶ピークを検出すること；及び
検出された結晶ピークに基づいて該回折パターンをマッチングすること
を含む、請求項１０４に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１０６】
前記ピークに基づいた類似性の決定が、
前記回折パターンのブロードな特徴を検出すること；及び
検出されたブロードな特徴に基づいて該回折パターンをマッチングすること
を含む、請求項１０４に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１０７】
前記特性ピークの検出が、
前記回折パターンの特性ピークを決定すること；
該回折パターンの決定された特性ピークに確率スコアを割り当てること；及び
割り当てられた確率スコアに基づいて該決定された特性ピークを１つ又は複数のグループに別々に割り付けること
をさらに含む、請求項１０４に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１０８】
前記回折パターンのマッチングが、前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと、前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークを比較することをさらに含む、請求項１０４に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１０９】
前記決定された特性ピークを別々に割り付けることが、前記割り当てられた確率スコアに基づいて該決定された特性ピークを第１、第２、第３及び第４グループに別々に割り付けることを含む、請求項１０７に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１１０】
前記検出された特性ピークに基づいた前記回折パターンのマッチングが、前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと、前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークを比較することを含む、請求項１０９に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１１１】
前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークとの比較が、
該第１回折パターンの前記第１グループの各特性ピークについて、該第１回折パターンの該第１グループの特性ピークと、該第２回折パターンの前記第１、第２又は第３グループの特性ピークを比較し、該第１回折パターンの該第１グループの特性ピークが、該第２回折パターンの該第１、第２又は第３グループに見出されない場合には、マッチングスコアにペナルティを課すことをさらに含む、請求項１１０に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１１２】
前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークとの比較が、
該第１回折パターンの前記第２グループの各特性ピークについて、該第１回折パターンの該第２グループの特性ピークと、該第２回折パターンの前記第１、第２、第３又は第４グループの特性ピークを比較し、該第１回折パターンの該第１グループの特性ピークが、該第２回折パターンの該第１、第２、第３又は第４グループに見出されない場合には、マッチングスコアにペナルティを課すことをさらに含む、請求項１１１に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１１３】
前記検出された特性ピークに基づいた前記回折パターンのマッチングが、前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと、前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークを比較することをさらに含む、請求項１１０に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１１４】
前記回折パターンの前処理が、該回折パターンを平滑化することをさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１１５】
前記回折パターンの前処理が、該回折パターンを共通の測定レンジにスケーリングすることをさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１１６】
前記回折パターンの前処理が、該回折パターンを共通のステップサイズにスケーリングすることをさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１１７】
前記回折パターンの前処理が、該回折パターンを標準化することをさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１１８】
前記回折パターンの前処理が、
該回折パターンを平滑化すること；
該回折パターンを共通の測定レンジにスケーリングすること；
該回折パターンを共通のステップサイズにスケーリングすること；及び
該回折パターンを標準化すること
をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１１９】
前記第１及び第２回折パターン間の類似性の決定が、該第１回折パターンと該第２回折パターンの強度包絡線のマッチングをさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１２０】
前記第１及び第２回折パターン間の類似性の決定が、該第１回折パターンと該第２回折パターンの強度包絡線のマッチングをさらに含む、請求項１１８に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１２１】
前記強度包絡線のマッチングが、前記第１回折パターンと前記第２回折パターンの最小二乗フィッティングの実施を含む、請求項１１９に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１２２】
前記第３回折パターンを受信する代わりに、該第３回折パターンを生成することをさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１２３】
前記第３回折パターンが不規則系のシミュレートされたパターンであり、さらに該第３回折パターンの生成が、
ピークリストを受信すること；及び
受信したピークリストにおいて不規則をシミュレートし、該第３回折パターンとして不規則パターンを生成すること
を含む、請求項１２２に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１２４】
前記受信したピークリストにおける不規則のシミュレートが、
計測器パラメータをシミュレートすること；
オペレータ定義のミクロ構造パラメータを受信すること；
受信したミクロ構造パラメータに基づいて材料の不規則をモデル化すること；及び
不規則パラメータを最適化すること
を含む、請求項１２３に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１２５】
前記階層的クラスター分析が、デンドログラムのカットオフされる類似性を決定することをさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１２６】
前記カットオフされた類似性が前記パターンの類似性に基づいている、請求項１１５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１２７】
前記第１及び第２回折パターン間の類似性並びに前記第１及び第３回折パターン間の類似性を決定する前に、該第１回折パターンをＸシフトさせることをさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１２８】
前記第１回折パターンの選択配向及び粒子統計量の決定をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１２９】
前記ピークの比較が、許容できるマッチングとしてスプリットピークとショルダーを有するピークのマッチングをさらに含む、請求項１１０に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１３０】
前記特性ピークが閾値に基づいて検出される、請求項１０４に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１３１】
前記閾値が計算された分散に基づいている、請求項１３０に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１３２】
前記閾値が前記パターンのノイズレベルに基づいている、請求項１３０に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１３３】
前記階層的クラスター分析の実施が最短距離法の使用をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１３４】
前記階層的クラスター分析の実施が平均法の使用をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１３５】
前記階層的クラスター分析の実施が最長距離法の使用をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１３６】
前記階層的クラスター分析が１つ又は複数のクラスターの同定を含み、他のクラスターの混合体であるクラスターの同定をさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１３７】
前記特性ピークの範囲の同定をさらに含む、請求項１０４に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１３８】
前記パターンの結晶化度の決定をさらに含む、請求項１１９に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１３９】
前記第２パターンの特性ピークから前記第１パターンの特性ピークを引くことをさらに含み、この引き算によって振幅に関係なくマッチングピークが完全に取り除かれる、請求項１０４に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１４０】
前記第１パターンと前記第２パターンのオペレータ入力パーセントに基づいて第４のパターンを視覚的に作成することをさらに含む、請求項９５に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１４１】
前記第４パターンと前記第１、第２及び第３パターンから選択されたパターンを比較することをさらに含む、請求項１４０に記載の機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１４２】
パターンの分析方法であって、
第１回折パターンの受信；
第２回折パターンの受信；
第３回折パターンの受信；
該第１及び第２回折パターンの特性ピークに基づいた該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；
該第１及び第３回折パターンの特性ピークに基づいた該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；
該第２及び第３回折パターンの特性ピークに基づいた該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに
決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施を含む、パターンの分析方法。
【請求項１４３】
パターンの分析システムであって、
メモリと；
該メモリに連結されたプロセッサとを含み；
該プロセッサが、
第１回折パターンの受信；
第２回折パターンの受信；
第３回折パターンの受信；
該第１及び第２回折パターンの特性ピークに基づいた該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；
該第１及び第３回折パターンの特性ピークに基づいた該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；
該第２及び第３回折パターンの特性ピークに基づいた該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに
決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施
のためのものである、パターンの分析システム。
【請求項１４４】
媒体上に記憶された命令を含む機械読み取り式の磁気媒体であって、この命令によって、実行の際、
第１回折パターンの受信；
第２回折パターンの受信；
第３回折パターンの受信；
該第１及び第２回折パターンの特性ピークに基づいた該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；
該第１及び第３回折パターンの特性ピークに基づいた該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；
該第２及び第３回折パターンの特性ピークに基づいた該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに
決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施
の段階が行われる、機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１４５】
パターンの分析方法であって、
第１回折パターンの受信；
第２回折パターンの受信；
第３回折パターンの受信；
該第１及び第２回折パターンの強度包絡線に基づいた該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；
該第１及び第３回折パターンの強度包絡線に基づいた該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；
該第２及び第３回折パターンの強度包絡線に基づいた該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに
決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施を含む、パターンの分析方法。
【請求項１４６】
パターンの分析システムであって、
メモリと；
該メモリに連結されたプロセッサとを含み；
該プロセッサが、
第１回折パターンの受信；
第２回折パターンの受信；
第３回折パターンの受信；
該第１及び第２回折パターンの強度包絡線に基づいた該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；
該第１及び第３回折パターンの強度包絡線に基づいた該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；
該第２及び第３回折パターンの強度包絡線に基づいた該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに
決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施
のためのものである、パターンの分析システム。
【請求項１４７】
媒体上に記憶された命令を含む機械読み取り式の磁気媒体であって、この命令によって、実行の際、
第１回折パターンの受信；
第２回折パターンの受信；
第３回折パターンの受信；
該第１及び第２回折パターンの強度包絡線に基づいた該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；
該第１及び第３回折パターンの強度包絡線に基づいた該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；
該第２及び第３回折パターンの強度包絡線に基づいた該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに
決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施
の段階が行われる、機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１４８】
不規則系パターンの分析方法であって、
不規則系回折パターンの受信；
規則系ピークリストに基づいた擬似不規則系のシミュレーション；並びに
該不規則系回折パターンへの該擬似不規則系のマッチング
を含む、不規則系パターンの分析方法。
【請求項１４９】
不規則系パターンの分析システムであって、
メモリと；
該メモリに連結されたプロセッサとを含み；
該プロセッサが、
不規則系回折パターンの受信；
規則系ピークリストに基づいた擬似不規則系のシミュレーション；並びに
該不規則系回折パターンへの該擬似不規則系のマッチング
のためのものである、不規則系パターンの分析システム。
【請求項１５０】
媒体上に記憶された命令を含む機械読み取り式の磁気媒体であって、この命令によって、実行の際、
不規則系回折パターンの受信；
規則系ピークリストに基づいた擬似不規則系のシミュレーション；並びに
該不規則系回折パターンへの該擬似不規則系のマッチング
の段階が行われる、機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項１５１】
パターンのマッチング方法であって、
３つ以上のパターンに関してパターンのマッチングを実施してパターン間の類似性を決定すること；及び
決定された類似性に基づいて３つ以上のパターンに関して階層的クラスター分析を実施すること
を含む、パターンのマッチング方法。
【請求項１５２】
固体形態のスクリーニング方法であって、
第１の条件下で材料を凝固して第１の固体を生成し；
第２の条件下で材料を凝固して第２の固体を生成し；
該第１の固体と該第２の固体を回折分析により分析して、それぞれ第１の回折パターンと第２の回折パターンを生成し；
該第１の回折パターンと該第２の回折パターンの間の類似性を決定し；
該類似性によって階層的クラスター分析を実施する
ことを含む、固体形態のスクリーニング方法。
【請求項１５３】
固体形態のスクリーニングの実施システムであって、
メモリと；
該メモリに連結されたプロセッサとを含み；
該プロセッサが、
第１の条件下で材料を凝固して第１の固体を生成し；
第２の条件下で材料を凝固して第２の固体を生成し；
該第１の固体と該第２の固体を回折分析により分析して、それぞれ第１の回折パターンと第２の回折パターンを生成し；
該第１の回折パターンと該第２の回折パターンの間の類似性を決定し；
該類似性によって階層的クラスター分析を実施する
ためのものである、固体形態のスクリーニングの実施システム。
【請求項１５４】
媒体上に記憶された命令を含む機械読み取り式の磁気媒体であって、この命令によって、実行の際、
第１の条件下で材料を凝固して第１の固体を生成し；
第２の条件下で材料を凝固して第２の固体を生成し；
該第１の固体と該第２の固体を回折分析により分析して、それぞれ第１の回折パターンと第２の回折パターンを生成し；
該第１の回折パターンと該第２の回折パターンの間の類似性を決定し；
該類似性によって階層的クラスター分析を実施する
段階が行われる、機械読み取り式の磁気媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターンマッチングの分野、より具体的には階層的クラスター分析を利用して回折パターンをマッチングするシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
回折は、化合物又は元素の特性を決定する分析技術としてしばしば用いられている。材料の相違が存在するか否かを決定するため、幾つかの材料が回折技術によって分析され、互いに比較される場面がある。例えば、化合物の生成ロットは、確実に所望の材料を生成するよう回折によって分析される場合がある。別の例として、化合物は様々な条件下で結晶化することがあり、固体形態に変化があるか否かを決定するため、得られた固体を回折によって分析する。第３の例として、異なる塩のグループを生成しようとして、イオン性化合物を幾つかの異なる対イオンと反応させる場合がある。この場合には、反応で得られた固体を回折により分析し、元の材料及び対イオンの回折分析と比較して、塩が形成されたか否かの決定を助けることができるであろう。異なる材料の回折パターンを迅速、容易かつ正確に比較し、類似パターンのグループにそれらを分類するツールを有することが有用であろう。
【０００３】
階層的クラスター分析（Hierarchical Cluster Analysis）は、幅広い適用性で以ってパターンを認識する統計的な方法である。その適用が相対的に類似した対象を様々なグループにクラスタリングすることである場合には常に、ＨＣＡは一般的な選択方法である。ＨＣＡの核となる要件は、クラスタリングされる対象間の類似性尺度の導出である。ＨＣＡアプローチの成功は、選択される類似性尺度の健全性に左右される。ＨＣＡの初期の実施は、類似性尺度が分析結果の数値的な同一性であるところの統計データの分析であった。これは統計的な定量分析に関して幅広い応用をみた。
【０００４】
定量値よりも複雑な対象のクラスタリングに関するＨＣＡの使用は、クラスタリングされる対象間の適切な類似性尺度の有用性によって制限されている。類似性尺度の適切な選択は明らかではない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記問題の１つ又は複数を克服しかつ上記目的の１つ又は複数を達成することに向けられる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に一致して、パターンの分析方法が提供される。この方法は、第１回折パターンの受信；第２回折パターンの受信；第３回折パターンの受信；該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施を含む。
【０００７】
さらに本発明に一致して、パターンの分析システムが提供される。このシステムは、メモリと、該メモリに連結されたプロセッサとを含む。プロセッサは、第１回折パターンの受信；第２回折パターンの受信；第３回折パターンの受信；該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施のためのものである。
【０００８】
さらに本発明に一致して、媒体上に記憶された命令を含む機械読み取り式の磁気媒体が提供される。この命令によって、実行の際、第１回折パターンの受信；第２回折パターンの受信；第３回折パターンの受信；該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施の段階が行われる。
【０００９】
本発明に一致して、パターンの分析方法が提供される。この方法は、第１回折パターンの受信；第２回折パターンの受信；第３回折パターンの受信；該第１及び第２回折パターンの特性ピークに基づいた該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；該第１及び第３回折パターンの特性ピークに基づいた該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；該第２及び第３回折パターンの特性ピークに基づいた該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施を含む。
【００１０】
さらに本発明に一致して、パターンの分析システムが提供される。このシステムは、メモリと、該メモリに連結されたプロセッサとを含む。プロセッサは、第１回折パターンの受信；第２回折パターンの受信；第３回折パターンの受信；該第１及び第２回折パターンの特性ピークに基づいた該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；該第１及び第３回折パターンの特性ピークに基づいた該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；該第２及び第３回折パターンの特性ピークに基づいた該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施のためのものである。
【００１１】
さらに本発明に一致して、媒体上に記憶された命令を含む機械読み取り式の磁気媒体が提供される。この命令によって、実行の際、第１回折パターンの受信；第２回折パターンの受信；第３回折パターンの受信；該第１及び第２回折パターンの特性ピークに基づいた該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；該第１及び第３回折パターンの特性ピークに基づいた該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；該第２及び第３回折パターンの特性ピークに基づいた該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施の段階が行われる。
【００１２】
本発明に一致して、パターンの分析方法が提供される。この方法は、第１回折パターンの受信；第２回折パターンの受信；第３回折パターンの受信；該第１及び第２回折パターンの強度包絡線に基づいた該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；該第１及び第３回折パターンの強度包絡線に基づいた該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；該第２及び第３回折パターンの強度包絡線に基づいた該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施を含む。
【００１３】
さらに本発明に一致して、パターンの分析システムが提供される。このシステムは、メモリと、該メモリに連結されたプロセッサとを含む。プロセッサは、第１回折パターンの受信；第２回折パターンの受信；第３回折パターンの受信；該第１及び第２回折パターンの強度包絡線に基づいた該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；該第１及び第３回折パターンの強度包絡線に基づいた該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；該第２及び第３回折パターンの強度包絡線に基づいた該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施のためのものである。
【００１４】
さらに本発明に一致して、媒体上に記憶された命令を含む機械読み取り式の磁気媒体が提供される。この命令によって、実行の際、第１回折パターンの受信；第２回折パターンの受信；第３回折パターンの受信；該第１及び第２回折パターンの強度包絡線に基づいた該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；該第１及び第３回折パターンの強度包絡線に基づいた該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；該第２及び第３回折パターンの強度包絡線に基づいた該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施の段階が行われる。
【００１５】
さらに本発明に一致して、不規則系パターンの分析方法が提供される。この方法は、不規則系回折パターンの受信；規則系ピークリストに基づいた擬似不規則系のシミュレーション；並びに該不規則系回折パターンへの該擬似不規則系のマッチングを含む。
【００１６】
さらに本発明に一致して、不規則系パターンの分析システムが提供される。このシステムは、プロセッサに連結されたメモリを含む。プロセッサは、不規則系回折パターンの受信；規則系ピークリストに基づいた擬似不規則系のシミュレーション；並びに該不規則系回折パターンへの該擬似不規則系のマッチングのためのものである。
【００１７】
さらに本発明に一致して、媒体上に記憶された命令を含む機械読み取り式の磁気媒体が提供される。この命令によって、実行の際、不規則系回折パターンの受信；規則系ピークリストに基づいた擬似不規則系のシミュレーション；並びに該不規則系回折パターンへの該擬似不規則系のマッチングの段階が行われる。
【００１８】
さらに本発明に一致して、パターンのマッチング方法が記載される。この方法は、３つ以上のパターンに関してパターンのマッチングを実施してパターン間の類似性を決定すること；及び決定された類似性に基づいて３つ以上のパターンに関して階層的クラスター分析を実施することを含む。
【００１９】
本明細書の一部に含まれかつそれを構成する添付図面は、本発明に一致したシステムを図示し、その説明とともに本発明の本質の説明を助ける。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
次に、本発明に一致したこの例示的な実施態様について詳細に記載し、その例を添付図面に示す。可能な場合は常に、同じ又は同様の部分を表すのに図面を通して同じ符号が用いられる。
【００２１】
多数の特徴を有する材料、非晶質材料、又はそれらの混合物から測定された回折パターンのクラスタリングは、類似性尺度が明らかでない対象のクラスタリングの例であり、ＨＣＡがこれまで適用されなかった領域である。多数の実験変量（サンプル調製、機器のバリエーション、ランダムノイズ）は、回折パターンに関する効果的な類似性尺度の選択を複雑な手順にする。
【００２２】
「類似」回折パターンをマニュアルでクラスタリングする際の長年の経験に基づいて、２つ以上の測定回折パターンの間の類似性の直接的な定量化を可能とする１組のヒューリスティック法が導き出された。そうして、この類似性尺度は、相対的に類似した回折パターンのグループを同定するためのＨＣＡ手順に関して使用することができる。
【００２３】
回折パターンをクラスタリングするために、少なくとも２つの明確な類似性尺度を与えることができる。第１の類似性尺度は、測定された回折ピークの「類似性」に従って回折パターンの類似性を決定することができ、一方、第２の類似性尺度は、測定された強度包絡線の「類似性」に従って回折パターンの類似性を決定することができる。
【００２４】
「類似」結晶単位格子パラメータを有する結晶性材料から得られた回折パターンは、「類似」測定回折ピーク位置の回折パターンを生成するであろう。結晶単位格子パラメータが類似するほど、測定回折ピーク位置が類似する。
【００２５】
「類似」分子又は原子充填モチーフを有する結晶性材料は、サンプル調製変量によって課される制限内で「類似」測定強度包絡線を有する回折パターンを生成するであろう。分子又は原子充填モチーフが類似するほど、測定強度包絡線が類似する。
【００２６】
それゆえ、測定ピークの位置及び強度の類似性に基づいた測定結晶性回折パターンのクラスタリングは、主として同じ結晶多形を含むサンプルのグループ化を可能とする。それは、同じ結晶単位格子、同じ点群及び空間群、並びに同じ分子／原子充填モチーフである。主として同じ多形を含むサンプルは、類似の化学的挙動を示す可能性が最も高い。
【００２７】
回折ピーク間の類似性尺度として測定強度包絡線のみを用いることで、同型構造のサンプルのグループ化が可能となる。類似の分子／原子充填モチーフであるが異なる単位格子パラメータであることは同型構造材料の特徴を表している。一方の同型構造材料ともう一方の同型構造材料との相違は、化学的性質に影響しない単位格子パラメータの相違（シンメトリーな変換）である。同じ多形体を含有するサンプルと同様、同型構造のサンプルは類似の化学的性質を示す。
【００２８】
本発明の本質に一致して、例えば、化合物又は元素の新しい固体形態を同定するシステムを利用することができる。このシステムは、例えば、公知薬品の新しい固体形態を同定するのに使用することができる。薬品のこれら新しい固体形態は、改善された特性、例えば、改善された安定性、溶解性、生物学的利用能、又はハンドリング特性を提供することができる。薬品の新しい固体形態を見出すために、薬品は多数の異なる方法で結晶化され得る。例えば、様々な溶剤、様々な温度、様々な湿度又は様々な圧力によって結晶化又は凝固することで何百又は何千の薬品サンプルを生成することができる。当業者であれば、材料の様々な固体形態を生成するのに取り得る様々なアプローチを理解するであろう。
【００２９】
材料のサンプルは、例えば、結晶質、不規則結晶質、多結晶質、非結晶質、アモルファス、不規則、微結晶質、ナノ結晶質、部分アモルファス、部分結晶質、半固体、結晶メソフェーズ若しくはガラス質の形態、又はそれらの形態の２種以上であることができる。サンプルが生成した後、そのサンプルを分析しかつ回折パターンを作り出すのに回折計測を利用することができる。回折パターンは、例えば、中性子回折パターン、Ｘ線回折パターン、又は電子回折パターンであることができる。本発明に一致して、サンプルの回折パターンが比較される。パターンの比較結果は、階層的クラスター分析（ＨＣＡ）を用いて分析し、そのパターンを類似のクラスターにグループ分けすることができる。階層的クラスター分析についての更なる情報は、C. Olson,「Parallel Algorithms For Hierarchical Clustering」, Parallel Computing, 21:1313-1325, 1995に見出すことができる。本発明の本質に一致して、Ｘ線回折（ＸＲＤ）とＨＣＡは、薬品の新しい固体形態を含むがそれに限定されない材料の新しい固体形態を見出すのに組み合わせることができる。
【００３０】
図１は、本発明に一致したシステムの操作環境における図である。回折計測１００によってサンプルを分析しパターン１３０を得る。パターン１３０は、Ｘ軸に沿った度数とＹ軸に沿った大きさを有するグラフである。計測１００は、例えば、Ｘ線粉末回折の場合にはＳｈｉｍａｚｕ、Ｂｒｕｋｅｒ又はＩＮＥＬなどの製造業者による任意のタイプの計測を含むことができる。パターン１３０は、パターンデータとして分析システム１１０に伝達される。この伝達は、フロッピーディスク、ハードディスク、テープ若しくはフラッシュラムなどの記憶媒体の伝達によることができるか、又はモデム、ファイヤーワイヤ、ＵＳＢ、シリアル若しくはパラレル接続を介したローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネット若しくはポイント・トゥ・ポイント通信などの電子的手段によることができる。
【００３１】
分析システム１１０は、オペレータ１２０によって操作することができるか又はオペレータの介在なしで機能することができる。分析システム１１０は、少なくとも第１パターンと第２パターンの間の類似性を定量化するために、パターンに関するマッチングを実施することができる。本発明に一致して、各パターンは、受信した他の全てのパターンと比較して各パターンと他の全てのパターンとの間の定量的な類似性を生み出すことができる。同一のパターンは無視することができ、他のパターンの混合体から構成されるパターンを決定することができる。
【００３２】
分析システム１１０は、パターン内のピークを同定し、同定したピークに基づいてパターンをマッチングすること；又はパターンの強度包絡線をマッチングすることを含め、幾つかの方法によりパターンをマッチングすることができる。グラフ１４０は、同定したピークに基づく２つのパターンのマッチングを図示している。分析システム１１０は、パターン間の類似性を定量化することができる。パターンマッチングのスコア又は類似性のスコアはパターンに関してＨＣＡ分析を実施するのに用いられ、デンドログラム１５０を得ることができる。デンドログラム１５０は、パターンを類似形態のクラスターにグループ化することを図示している。このクラスター分析は、更なる利用のために互いに類似したパターンをグループ化する。
【００３３】
図２は、本発明に一致した分析システム１１０の操作フローチャートである。分析システム１１０は、以下の方法、即ち、パターンを受信すること、パターンを前処理すること、パターンをマッチングしてパターン間の類似性スコアを生成すること、及び類似性スコアに基づいてパターンに関する階層的クラスター分析を実施することのうち１つ又は複数を通して、類似性の決定及びＨＣＡ分析法２００を実施することができる。段階２１０で、方法２００は２つ以上のパターンを受信する。これらのパターンは、画像のスキャニング及び分析を通してフラットデータファイルに変換したグラフィック画像の形態であることができるか、又はＡＳＣＩＩのコンマ若しくはタブ区切り形式、ＳＱＬデータ若しくはスプレッドシートデータなどのフラットデータファイルにすることができる。
【００３４】
段階２２０で、各パターンを前処理することができる。前処理段階２２０は、方法２００の後で利用されるパターンマッチング技術に応じて変わる場合がある。前処理段階２２０では、一般にデータを操作してそのデータを標準化し、計測の誤差及び変動を取り除いて、方法２００の後で用いられる結果に関してデータを分析することができる。
【００３５】
段階２３０で、方法２００は、パターンを互いにマッチングしてそれらの類似性を決定することができる。段階２３０では、パターン内のピークをマッチングして類似性を決定することができるか、又はパターンの一般的な強度包絡線をマッチングして類似性を決定することができる。ピークのマッチングは、類似の単位格子及び結晶対称性を同定するのに有用である。強度包絡線のマッチングは、結晶形態の同型構造を同定し、不規則系と規則系をクラスタリングするのに有用である。
【００３６】
段階２４０で、マッチングの結果、即ち、類似性スコアが、後の段落でより詳細に記載される階層的クラスター分析（ＨＣＡ）を実施するのに利用される。最初、ＨＣＡは全てのパターンを別々のクラスターとして規定する。２つの最も類似したクラスターが１つのクラスターに集められる。次いで、全てのクラスターが互いに結合されるまで、このクラスタリングが繰り返される。結果として得られたクラスタリングは、デンドログラムとして知られるツリー構造で表示される。後で説明する図２３ａ及び２３ｂが例示的なデンドログラムを図示している。縦軸は各サンプルを表している。類似のパターンは、横軸の左側部分の方で互いにクラスターを形成している。類似しなくなるにつれて、クラスターは横軸の右側部分の方で互いにグループ化される。したがって、左から右への移動で、横軸は類似性の度合いがより低くなることを表す。類似性は、類似性１．０が完全に類似の完全なマッチングを表し、類似性０．０が最も劣ったマッチングを表すよう相対的にスケーリングされる。
【００３７】
当業者はＨＣＡを理解するであろうが、基本的なＨＣＡ法の簡単な説明は以下の通りである。即ち、Ｎ個アイテムの１組で開始し（本発明に一致して、Ｎ個のパターン）、Ｎ×Ｎの類似性行列が、他のそれぞれのアイテムに対する各アイテムの相対的な類似性を説明する。ＨＣＡの基本的なプロセスは、
１．最初に、各アイテムをクラスターに割り当て、それぞれが１つのアイテムを含むＮ個のクラスターを生成する。クラスター間の類似性は、それらが含むアイテム間の類似性に等しいとする。
２．最も類似した対のクラスターを見出し、それらを１つのクラスターに統合し、結果としてクラスターが１つ少なくなる（最初の合計に関してＮ−１個のクラスター）。
３．新しいクラスターと残った古いクラスターのそれぞれとの間で類似性を計算する。
４．全てのアイテムがサイズＮの１つのクラスターにクラスタリングされるまでステップ２と３を繰り返す。各統合操作は、クラスターのツリーにおける枝とみなすことができる。先に説明したように、このツリーはデンドログラムと呼ばれ、Ｎ個のアイテム全てを含む最終的なクラスターにその根を有する。ツリーの葉は、最初のＮ個のシングルアイテムのクラスターである。
【００３８】
ステップ３を異なる方法で行い、結果として異なるクラスターの距離メトリクスを得ることができる。最も一般的に用いられるクラスターの距離メトリクスには、単結合法、完全結合法及び平均法がある。単結合クラスタリング（最短距離法とも呼ばれる）においては、２つのクラスター間の類似性は、一方のクラスターの任意アイテムから他方のクラスターの任意アイテムの最大の類似性に等しい。完全結合クラスタリング（最長距離法とも呼ばれる）においては、２つのクラスター間の類似性は、一方のクラスターの任意アイテムから他方のクラスターの任意アイテムの最小の類似性に等しい。平均クラスタリングにおいては、２つのクラスター間の類似性は、一方のクラスターの任意アイテムから他方のクラスターの任意アイテムの平均の類似性に等しい。ＨＣＡは、以下の参考文献、即ち、Borgatti, S.P.,「How to Explain Hierarchical Clustering」, Connections, 17(2):78-80, 1994；Johnson, S.C.,「Hierarchical Clustering Schemes」 Psychometrika, 2:241-254, 1967；Olson, C.,「Parallel Algorithms For Hierarchical Clustering」, Parallel Computing, 21:1313-1325, 1995においてより詳細に理解することができ、これら文献のそれぞれはその参照により本明細書に含まれる。
【００３９】
ＨＣＡの段階２４０は、ユーザーによるツリーの複数の枝との交差を可能にするインターフェースを提供でき、それぞれの交差した枝は、交差の数よりも多い類似性のあるパターンを含むクラスター（フォーム）に対応している。ユーザーインターフェースは垂直バー２３１０の形態であることができる。したがって、フォームバーはデンドログラムを複数のクラスターに分け、クラスター又はフォームの数はフォームバーの水平位置に応じて変化する。ＨＣＡの段階２４０は、段階２３０で決定された類似性に基づいてフォームバーの最適位置又はカットオフされる類似性を選択することができる。フォームバーの最適位置は、０．０〜１．０の点で選択することができ、パターンの類似性に基づいて上下に調整することができる。
【００４０】
加えて、ＨＣＡの段階２４０は、ＨＣＡ後の混合分析を可能とすることができる。ＨＣＡ後の混合分析においては、第１クラスターの代表的なピークを２つ以上のクラスターの組み合わせと比較して、第１クラスターにマッチングするピークを有するクラスターの組み合わせを検索することができる。これを全てのクラスターにわたって繰り返し、オペレータのため混合したものにフラグを立てることができる。例えば、１０個のクラスターを与えるＨＣＡ分析においては、第１クラスターは、第２から第１０クラスターの様々な組み合わせと比較され、第１クラスターの特性ピークと組み合わせたクラスターの特性ピークとのマッチングを検索することができる。これを第２から第１０クラスターのそれぞれに関して続けることができる。
【００４１】
加えて、段階２３０と２４０は、分析されるパターンのタイプに基づいて別々に実施することができる。例えば、結晶質の形態は、単に結晶質の形態に対してマッチングさせることができ、ブロードな特徴を作り出すアモルファス又は他の形態は、単にブロードな特徴を作り出す他の形態に対してマッチングさせることができ、ブロードな特徴と結晶質の形態の混合体は、単にブロードな特徴と結晶質の形態の混合体に対してマッチングさせることができる。さらに、用いられるパターンマッチングのアルゴリズムは、ピークのタイプに応じて変えることができる。例えば、ピークマッチングアルゴリズムは、結晶質形態に関して利用することができ、包絡線マッチングアルゴリズムは、ブロードな特徴を作り出す形態に関して利用することができる。
【００４２】
図３は、本発明に一致した分析システムのピーク比較法の操作フローチャートである。段階２１０で、先に記載したようにパターンを受信する。段階３１０で、パターンを前処理することができる。パターンの前処理は、ベースラインのシフトに関する補正、パターンの平滑化、ブロードな特徴の除去、分散の計算、並びに選択配向及び粒子統計量が存在する可能性の検出のうち１つ又は複数を含むことができる（選択配向及び粒子統計量に関する如何なる言及も結合性及び分離性両方の形態として解釈されるとみなされるべきである）。前処理段階３１０は、次の図４を参照してさらに説明される。段階３２０で、パターンのピークを検出してリストアップし、分類することができる。段階３３０で、リストアップし分類したパターンのピークを、リストアップし分類した他のサンプルのパターンのピークと比較することができる。段階３３０の結果は、パターンと他のパターンの間で類似性の尺度とすることができる。最終的には、先に記載した通り、パターンの類似性尺度は、段階２４０でＨＣＡ分析を実施するのに用いられる。
【００４３】
図４は、本発明に一致したピーク比較の前処理法３１０のフローチャートである。段階４０５で、選択配向及び粒子統計量が存在する可能性の一般的な効果を回避するために、パターン強度を［０，１］のスケールに標準化することができる。加えて、パターンをパターンマッチングで用いられる標準的なｘの範囲、例えば、２．５°〜４０°に短くすることができる。短くした範囲の外側のデータは破棄してもよい。段階４１０で、標準化して短くしたパターンのベースラインを検出し、パターンのベースラインを補正することができる。図１０は、生の入力パターン１０２０を図示している。より高い左側からより低い右側へパターンの一般的なシフトがあることに留意されたい。これがベースラインのシフトである。図１１は、パターン１０２０の検出されたベースライン１１１０を図示している。段階４１０は、ベースライン１１１０を決定するためにパターン１０２０のスライディング・ウィンドウを横切って極小値を検定することができるか、又は同様の目的のためにデジタルフィルターのアルゴリズムを用いることができる。ベースラインの補正後、図１２に示すベースラインを補正したパターン１２１０が得られる。
【００４４】
段階４２０で、パターンを平滑化する。パターンを平滑化するのに、幾つかの平滑化アルゴリズム又はフィルターのいずれか、例えば、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ平滑化又はデジタルフィルタリングを用いることができる。図１３は平滑化前のパターン１３１０を図示している。図１４はパターン１３１０に基づいた平滑化後のパターン１４１０を図示している。
【００４５】
平滑化しベースラインを補正したパターン、例えば、図１５のパターン１５１０を得るために、平滑化とベースラインの補正は前処理の際にともに使用することができる。
【００４６】
段階４３０で、パターンの任意のブロードな特徴を検出しかつ除去することができる。ブロードな特徴は、アモルファス成分、不規則な結晶質形態によって作り出されることがあるか、又は寄生散乱が主ビームを形成している。図１７のパターン１７１０は、ブロードな特徴を有するパターンを図示している。段階４３０は、パターン１７１０内の成分１８１０として図示される成分を検出する。段階４３０は、パターン１７１０に対して強くかつ繰り返しの平滑化フィルターを利用することによって成分１７１０を検出することができる。検出されたブロードな特徴を有する任意のパターンを、結晶質でかつブロードな特徴のないパターンと別に分離してマッチングし、クラスタリングすることができる。
【００４７】
段階４４０で、前処理方法３１０はパターンの分散を決定する。この分散は、アルゴリズム３００の他の部分による後での使用のため、具体的には例えば、ピーク検出での使用のために記憶される。
【００４８】
段階４５０で、前処理方法３１０は、サンプルの選択配向及び粒子統計量が存在する可能性をパターンから検出できる。選択配向及び粒子統計量は、他のピークと比較したときに数個のピークが異常に高い場合に検出される。加えて、パターンのノイズレベル（場合により分散によって表される）は、この測定の際、選択配向及び粒子統計量が存在する可能性を有するパターンが標準化後に低レベルのノイズを示すように考慮することができる。選択配向及び粒子統計量が存在する可能性はフラグで知らされ、方法の残りの部分、例えば、ピーク検出アルゴリズムにおけるパラメータは、このフラグに基づいて調整することができる。さらに、これらのピーク位置を記憶することができる。例えば、パターン１９１０は、選択配向及び粒子が存在する可能性を明示しているであろう。加えて、ノイズを検出することができ、パターンのマッチングパラメータを調整するのに用いることができる。
【００４９】
図５は、本発明に一致したピーク検出法３２０のフローチャートである。段階５１０で、特性ピークが検出される。これらのピークは、最小高さよりも高く、最小幅よりも広く、その最も近いピークから或る程度の横スペースを有するパターン上の点にある。段階５１０は、図６を参照して後でより十分に説明される。段階５２０で、確率スコアが割り当てられる。確率スコアは、特性ピークの高さ、幅及び近傍のピークをベースとすることができる。段階５２０で、特性ピークと例えば０〜１００％のスコアのリストが作られる。段階５２０は、図７を参照してより十分に説明される。
【００５０】
段階５３０で、特性ピークを関連する確率スコアに基づいて別々のグループに割り付けることができる。例えば、主要なピークがグループ１に集められ、より主要でないピークがグループ２などからグループ４（重要でないピーク）に集められる。グループ１は７５％を超えるスコアを有する特性ピークを含むことができ、グループ２は５０％〜７５％のスコアを有する特性ピークを含むことができ、グループ３は２５％〜５０％のスコアを有する特性ピークを含むことができ、グループ４は０％〜２５％のスコアを有する特性ピークを含むことができる。後で説明される図１６は、グループに配置された特性ピークを図示している。当業者であれば、４つ未満のグループを利用することができ、レンジはピークを別々に割り付けることにおいて変えることができることを理解するであろう。
【００５１】
図６は、本発明に一致した特性ピーク決定法５１０のフローチャートである。段階６１０で、パターン内の第１の点で処理を始める。全てのシングルデータの点を段階６２０〜６６０の方法論によって処理することができるか、又は処理速度を増すためにより少ない点を処理することができ、例えば、他の全ての点を処理することができる。一般に、特性ピークの決定方法５１０は、パターンに関して十分な振幅及び幅のピークを得ようと求める。
【００５２】
段階６２０で、この方法は、調べた点のｘ度以内に同じか又はそれ以上の大きさの点があるかどうかを確認する。もしあれば、処理は段階６６０に進み、次の点が選択される。もしなければ、この点は極大であると考えられ、フローは段階６３０に進む。段階６３０で、候補点の高さ及び幅が、候補点の両側の変曲点を調べることによって決定される。
【００５３】
段階６４０で、ピーク又は候補点が、最小高さよりも大きな高さと最小幅よりも大きな幅を有する場合には、候補点は、段階６５０で特性ピークとしてリスト又は表に記憶される。候補点に加え、２つの変曲点を同様に記憶して、ピークの始まり、最上部及び終わりを示すことができる。前処理段階の際に決定される分散は、最小高さの要件を自動決定するのに用いることができる。最小高さはまた、マニュアルで設定することもできる。最小ピークの幅は、マニュアル設定することができるか又は計測器の分解能に基づいて自動設定することができる。
【００５４】
段階６６０で、次の点が選択され、段階５１０が完了するまで続けられる。
【００５５】
図７は、本発明に一致した確率割当法５２０のフローチャートである。段階７１０で処理を開始し、全ての所望の特性ピークが確率割当によって評価されるまで、段階７２０から７６０を通して処理が繰り返される。段階７２０で、ピーク高さに基づいてピークに点が割り当てられる。スコアはピーク高さの複数の閾値に基づいて割り当てることができる。閾値は、先に計算した分散（ノイズレベル）に基づいてマニュアルで割り当てることができるか又は決定することができる。閾値はまた、選択配向及び粒子統計量の存在に基づくことができる。例えば、閾値高さが５であるピークには、５０％の高さスコアを与えることができる。逆に、最小高さの閾値倍数を満足しないピークには、負の高さスコアを課すことができる。
【００５６】
段階７３０で、ピーク幅に基づいてピークに点が割り当てられる。例えば、ある一定の閾値を超えてピーク幅０．０５度ごとに関し、幅スコアに＋５％を与えることができる。こうして、この例においては、１度幅であるピークには１００％の幅スコアを与えることができる［（１／０．０５）＝２０×５％＝１００％］。またその一方で、幅がある一定の閾値より小さい場合には、負の幅スコアを割り当てることができる。
【００５７】
段階７４０で、ピーク近傍に基づいてピークに点が割り当てられる。例えば、ピーク近傍、例えば、０．２度以内に何もない場合には、そのピークに＋３０％の近傍スコアを与えることができる。ピークの一方の側に何かあるが、もう一方の側にはない場合、そのピークに＋１５％の近傍スコアを与えることができる。しかし、ピーク近傍が込み合っている、即ち、ピークの両側にピークが存在する場合には、近傍スコアは−３０％とすることができる。
【００５８】
当業者によって理解されるように、様々な重み付け及びスコアを、高さ、幅及び近傍スコアリングファクターに割り当てることができる。他のピークの特徴もまたスコアリングに使用できる。
【００５９】
段階７５０で、高さ、幅及び近傍に関するスコアを合計し、特性ピークのリスト又は表のピークと関連してそれを記憶することができる。段階７６０で、次の特性ピークが選択され、方法５２０が完了するまで段階７１０〜７５０を通して分析される。次いで、フローは、特性ピークをスコアに基づいてグループに配置するため段階５３０（図５）に進む。
【００６０】
図８は、本発明に一致したピークパターンマッチング法３３０のフローチャートである。ユーザーがＨＣＡを行うことを望むであろう全てのパターンに関する受信、任意選択の前処理及び特性ピークの決定後、各パターンは、他のパターンと比較して類似性を決定することができる。段階８１０、８２０、８４０及び８５０を作用させ、各パターンを他の全てのパターンと比較する。段階８３０では、マッチングするものを検索するために、サンプルｉの各特性ピークをサンプルｊの特性ピークと比較することによって比較を実施する。この比較の結果が類似性スコアである。
【００６１】
図９は、本発明に一致したピーク比較法８３０のフローチャートである。本発明に一致して、ピーク比較法８３０では、第２サンプルのサンプルｊ中に同等の特性ピークがあるかを確認するため、第１サンプルのサンプルｉにおけるグループ１及びグループ２のピークを比較する。サンプルｉにおけるグループ１のピークに関して、対応するグループ１、２又は３の特性ピークがサンプルｊに存在するかどうかを見出すことができる。サンプルｉにおけるグループ２のピークに関して、対応するグループ１、２、３又は４のピークがサンプルｊに存在するかどうかを見出すことができる。対応するピークとは、Ｘ軸に沿って同じ角度位置にあるピークである。同じ角度位置とは、厳格なもの、例えば０．１°以内から、ゆるいもの、例えば１．５°以内まで及ぶ場合がある。これは、計測の分解能に基づいて自動設定することができるか又はマニュアル設定することができる。グループ１のピークがない場合には、類似性に関する第１のペナルティを適用することができる。グループ２のピークがない場合には、類似性に関する第２のペナルティを適用することができる。このペナルティを合計して、サンプルｉとサンプルｊのパターン間の類似性を表す値を得る。類似性０とは完全なマッチングであろう。
【００６２】
段階９０５〜９２５は、グループ１のピークマッチング分析を表す。段階９３０〜９５０は、グループ２のピークマッチング分析を表す。段階９０５で、サンプルｉにおける第１のグループ１のピークが選択される。段階９１０で、サンプルｉのこのピークに対応するサンプルｊのグループ１、２又は３のピークが存在するか決定するためチェックされる。もしあれば、段階９２５でペナルティが課されず、段階９２０で処理が継続され、次のグループ１のピークが選択される。マッチングするピークがない場合には、段階９１５で、サンプルｊに対するサンプルｉの類似性スコアにペナルティが課される。このペナルティは、例えば０．６であることができる。サンプルｉにおける全てのグループ１のピークについて完了するまで、段階９２０で、次のグループ１のピークが選択される。
【００６３】
段階９３０で、サンプルｉにおける第１のグループ２のピークが選択される。段階９３５で、サンプルｉのこのピークに対応するサンプルｊのグループ１、２、３又は４のピークが存在するか決定するためチェックされる。もしあれば、段階９５０でペナルティが課されず、段階９４５で処理が継続され、次のグループ２のピークが選択される。マッチングするピークがない場合には、段階９４０で、サンプルｊに対するサンプルｉの類似性スコアにペナルティが課される。このペナルティは、例えば０．３であることができる。サンプルｉにおける全てのグループ２のピークについて完了するまで、段階９４５で、次のグループ２のピークが選択される。方法８３０は段階９５５で終了する。
【００６４】
ピークを比較する際、このアルゴリズムは、重なり合ったピーク、スプリットピーク（２つのピークに分かれその間にくぼみを有する２つのピーク）及びショルダーピーク（第１ピークの真の変曲点の前に発生した第２のより低いピークを有する第１のより高いピーク）を、それらが２つ以上のパターンで存在する場合には複数のピークとして処理することができる。一方のパターンがスプリットピークを示し、一方のパターンが同じ場所でショルダーを有するピークを示す場合には、それらはマッチングする場合がある。
【００６５】
加えて、ピークマッチングアルゴリズムでは、高角度（高２θ）のグループ２のピークに関しては無視し、マッチングを実施しないよう選択することができる。例えば、２θのカットオフポイントは、式、
２θ（カットオフ）＝２．０×ａｓｉｎ（５．０×ｓｉｎ（２θ１／２．０））
によって決定することができ、式中、２θ１は、最も低い角度の回折ピークにおける測定２θ角度である。
【００６６】
加えて、このアルゴリズムは、共通の「ｄ」値を有する見当たらないピーク群を検出し、それにフラグを立て、選択配向が存在する可能性を示すことができる。このようなピークが検出される場合、これらのピークは、まるでそれらがパターン中に物理的に存在するかのようにパターンマッチングに含むことができる。ピークが特定の２θ値にない場合には、プログラムによって、見当たらないピークは２ａｓｉｎ（２θｎ／２）（ｎには値１、２、３、４が選択される）で与えられる２θ値において検索される。
【００６７】
ユーザーは、マッチングのためにパターンの位置をより良く調整しようとするため、方法８３０に介入してある実数の程度だけ前後にＸシフトさせることができる。Ｘシフト操作は、計測の誤差又は変動により必要とされる場合がある。方法８３０はまた、例えば、アルゴリズムが２つのパターンのピーク間に一定のＸシフトがあることを決定する場合に、より良いマッチングを求めるため、幾らかＸシフトを自動で実施するよう設定することもできる。
【００６８】
得られたスコアは、ＨＣＡ法２４０に関して記載されたＨＣＡで用いられる。方法８３０では０．０から際限のないスコアが得られることに留意されたい。ここで０．０とは完全なマッチングを表す。ＨＣＡに先立ち、類似性スコアは全て１．０から０．０にスケーリングされる。ここで１．０とは完全なマッチングを表す。最初、ＨＣＡは全てのパターンを別々のクラスターとして規定する。２つの最も類似したクラスターが１つのクラスターに集められる。次いで、全てのクラスターが互いに結合されるまで、このクラスタリングが繰り返される。結果として得られたクラスタリングは、デンドログラムとして知られるツリー構造で表示される。後で説明する図２３ａ及び２３ｂが例示的なデンドログラムを図示している。縦軸は各サンプルを表している。類似のパターンは、横軸の左側部分の方で互いにクラスターを形成している。類似しなくなるにつれて、クラスターは横軸の右側部分の方で互いにグループ化される。したがって、左から右への移動で、横軸は類似性の度合いがより低くなることを表す。
【００６９】
ＨＣＡの段階２４０は、ツリーの幾つかの枝を横切るフォームバー、即ち、垂直線を提供することができ、各交差バーはフォームを表す。したがって、フォームバーによって、デンドログラムが幾つかのクラスターに分割され、フォームバーの水平位置に応じてクラスター又はフォームの数が変化する。ＨＣＡの段階２４０は、段階２３０で決定した類似性に基づいてフォームバーの最適位置を選択することができる。当業者であれば、デンドログラムをクラスターに分割するのに他の多くのタイプのユーザーインターフェースが考えられることを理解するであろう。
【００７０】
図１６は、本発明に一致した方法によって検出しかつ分類したピークを有する、平滑化しベースラインを補正した回折パターンの図である。平滑化しベースラインを補正したパターン１５１０は、グループに分類された特性ピークに分解されている。グループ１の特性ピーク１６１０はパターン中の最も大きいピークであり、マッチングにおいて最も重みをもつ。グループ２の特性ピーク１６２０はパターン中の標準的なピークであり、重みはより小さい。
【００７１】
図２０は、本発明に一致した、第２の平滑化しベースラインを補正した回折パターンと比較した第１の平滑化しベースラインを補正した回折パターンの図である。第１パターンのピークのうち幾つかは第２パターンになく、第２パターンのピークのうち幾つかは第１パターンにない。
【００７２】
図２１は、本発明に一致した、第１の平滑化しベースラインを補正した回折パターンでは見られるが第２の平滑化しベースラインを補正した回折パターンにはない、存在しないグループ１及びグループ２のピークの図である。存在しないグループ１の主要ピーク２１１０が１つあり、類似性スコアに０．６６のペナルティを与える。存在しないグループ２の標準ピーク２１２０が３つあり、０．９（０．３×３）のペナルティを与える。このため、第２と比較して第１は１．５６の合計類似性を得る。
【００７３】
図２２は、本発明に一致した、第２の平滑化しベースラインを補正した回折パターンでは見られるが第１の平滑化しベースラインを補正した回折パターンにはない、存在しないグループ１及びグループ２のピークの図である。存在しないグループ１の主要ピーク２２１０が３つあり、類似性スコアに１．９８（０．６６×３）のペナルティを与える。存在しないグループ２の標準ピーク２２２０が１つあり、０．３のペナルティを与える。このため、第１と比較して第２は２．２８の合計類似性を得る。これらの類似性スコアを合計すると、合計の２方向類似性は、２．２８＋１．５６＝３．８４となる。
【００７４】
先に記載したように、ピークのマッチングは、類似の単位格子及び結晶対称性を同定するのに有用である。しかしながら、強度包絡線のマッチングは、結晶形態の同型構造を同定し、不規則系と規則系をクラスタリングするのに有用である。
【００７５】
図２４は、本発明に一致した分析システムの強度包絡線比較法の操作フローチャートである。段階２１０で、先に記載したようにパターンを受信する。段階２４１０で、パターンを前処理することができる。パターンの前処理は、パターンを共通の測定レンジにスケーリングすること；パターンを共通のステップサイズにスケーリングすること；パターンを標準化すること；及びパターンを平滑化することのうち１つ又は複数を含むことができる。強度包絡線の前処理段階２４１０は、次の図２５を参照してさらに説明される。段階２５３０で、パターンの強度包絡線を、他のサンプルのパターンの強度包絡線と比較することができる。段階２５３０の結果は、パターンと他のパターンの間で類似性の尺度とすることができる。最終的には、先に記載した通り、パターンの類似性尺度は、段階２４０でＨＣＡ分析を実施するのに用いられる。
【００７６】
図２５は、本発明に一致した強度包絡線比較の前処理法２４１０の操作フローチャートである。段階２５１０で、パターンを平滑化することができる。段階２５２０で、パターンを処理して他のパターンと共通の測定レンジにする。段階２５３０で、パターンを処理して共通のステップサイズにする。計測はステップサイズにおいて様々であることができ、例えば、一方の計測器は０．０２度、他方の計測器は０．０５度であることができる。段階２５４０で、パターンが標準化される。この段階で、重み又は面積強度が全てのパターンにわたって標準化又は規格化される。
【００７７】
図２６は、本発明に一致した強度マッチング法２４２０のフローチャートである。受信及び前処理後、各パターンを他の全てのパターンと比較し、強度包絡線に基づいて類似性を決定することができる。段階２６１０、２６３０及び２６５０を作用させ、各パターンを他の全てのパターンと比較する。段階２６３０で、最小二乗フィッティングアルゴリズムを用いて、サンプルｉの一般的な強度包絡線と他の全てのサンプル、サンプル１〜Ｎ（Ｎはサンプルの番号）の一般的な強度包絡線を比較することにより比較を実施する。比較の結果は、サンプルｉに存在するサンプル１〜Ｎの各サンプルの百分率スコアである。先に記載したように、類似性スコアはＨＣＡの段階２４０で用いられる。
【００７８】
図２７は、本発明に一致した、測定回折パターン２７１０と他の全てのパターンの最小二乗フィッティングから得られた計算パターン２７２０のグラフである。測定パターン２７１０は、比較のため前処理して標準化されている。
【００７９】
図２８は、本発明に一致した、強度包絡線比較法によって分析された複数の回折パターンと得られた最小二乗分析のグラフである。パターン２８１０は類似性５６％でパターン２７１０とマッチングしており；パターン２８２０は類似性１６％でパターン２７１０とマッチングしており；パターン２８３０はパターン２７１０に関して類似性０％である。これらの類似性スコアは、先に記載したように、クラスターを形成するためＨＣＡに使用することができる。
【００８０】
さらに、類似の方法は、混合結晶相又は混合結晶質でかつ不規則な相のいずれかを含むサンプルの定量分析を実施するのに利用できる。混合結晶質でかつ不規則な相の定量化は結晶化度百分率分析と呼ばれる。例えば、混合物からの回折パターンは、その中に混合物中に存在する相のそれぞれに対応する回折パターンを含む。上記の方法論を利用して、混合物中の各相の重量％による存在を分析し、上記類似性百分率の表現と同様の重量％として表すことができる。加えて、後で記載するように、生成された不規則系は、パーセント結晶化度の分析のために上記アルゴリズムに与えることができる。
【００８１】
先行技術の方法では、相当な不規則が存在する場合に形態をマッチングさせることができない。言い換えれば、互いにクラスタリングされるべき形態は、不規則であるために別々にクラスタリングされる場合がある。不規則な結晶形態をマッチングさせるために、不規則シミュレーションアルゴリズムが、測定パターンと比較して関係を同定することができる不規則形態をシミュレートするよう開発された。この方法によって、不規則な結晶又は多形形態をより規則的な結晶又は多形形態とマッチングさせることができる。
【００８２】
図２９は、本発明の本質に一致した不規則シミュレーションアルゴリズム２９００を図示している。段階２９１０で、先に記載したようにピークリストを受信する。ここで、ピークリストは公知の規則的な結晶形態であることができる。ピークリストはデータファイルとして読み込むことができるか、又は例えば、図６に関して記載したように、先に記載したパターンマッチングアルゴリズムから生成することができる。ピークリストをマニュアル操作で入力することもできる。
【００８３】
加えて、不規則シミュレーションアルゴリズム２９００は、公知の結晶構造に基づいてピークリストを計算及び生成することができる。計算パターンに関して、アルゴリズム２９００は、Ｘ線回折計測器により生成されたピークリストの特徴をシミュレートするのにローレンツ因子を適用することができる。ローレンツ因子は、所定の他のパターンからデータを集めるのに用いられる特定のＸ線回折計測器の特徴に基づいて選択することができる。ローレンツ因子は、更なる計算の前にピークリストに適用することができる。
【００８４】
モノクロメータ結晶なしのブラッグ・ブレンターノ幾何学を用いたθ−２θスキャンに関するローレンツ因子の使用例は、
【数１】
2005534927.tif 000003
であることができ、式中、２θは回折パターンの測定角度である。
【００８５】
段階２９２０で、シミュレートされた不規則パターンがピークリストを用いて生成される。これは図３０を参照してさらに説明される。
【００８６】
段階２９３０で、シミュレートされた不規則パターンが測定パターンと比較される。これは、先に記載したマッチングアルゴリズムを用いて、シミュレートされた不規則パターンをマッチング若しくはＨＣＡエンジンに取り込むこと、又は目視検査（測定パターンの上にシミュレートパターンを重ねる）によって行うことができる。シミュレートされた不規則パターンをマッチングアルゴリズムに取り込むことによって、測定された不規則パターンを、望ましい場合には結晶パターンの形態とともにグループ化することができ、多形体又は塩のふるい分けの際、オペレータの仕事が容易になる。
【００８７】
図３０は、受信したピークリストからシミュレートされた不規則パターンを生成するフローチャート２９２０を図示している。段階３０１０で、計測器のパラメータをシミュレートすることができる。シミュレートされた不規則パターンは測定パターンと比較されるので、段階３０１０で、選択計測器によって測定されるように結晶パターンを生成することができる。装置関数は、１つ又は複数のパラメータ、例えば、ピーク形状、バックグラウンド及びノイズによってモデル化することができる。選択されたピーク形状は、独立可変の非対称及び重み因子に関するスプリットＰｓｅｕｄｏ−Ｖｏｉｇｔであることができる。連続可変の指数法則によって、ピーク幅、非対称及び重み因子を、例えば、２θ（測定角度）の関数としてモデル化することができる。ピーク幅パラメータの例示的な形態は、周知のＣａｇｌｉｏｔｔｉ式、即ち、
【数２】
2005534927.tif 000004
（式中、Ｕは．．．、Ｖは．．．、Ｗは．．．）を使用することができる。
【００８８】
非対称及びＰｓｅｕｄｏ−Ｖｏｉｇｔの重み係数も、２θの関数として同様の指数法則に従うことができる。
【００８９】
ノイズパラメータは、例えば、ノイズ分布１シグマが各点でのＸ線強度の平方根であるポアソン統計を使用することができる。
【００９０】
装置関数のシミュレートも同様に、Ｘ線源のスペクトルシグネチャを使用することができる。固定チューブ又は回転アノードシステムに関して、これはシミュレートされたパターンにＫα２の波長成分を加えることを伴う場合がある。シンクロトロンデータに関しては、例えば、このデータは必要とされないかもしれない。このアルゴリズムは、それぞれのデフォルトのＫα１及びＫα２Ｘ線波長に関して、１つ又は複数の標準的なアノード材料を含むテーブルを利用することができる。
【００９１】
段階３０２０で、１つ又は複数のオペレータ定義のミクロ構造パラメータを受信することができる。これらのパラメータは、例えば、結晶サイズＤ（Å）、例えば、典型的に５００〜２０Å；ミクロ歪Ｅ（％）、例えば、典型的に０．１〜４％；熱歪α（Å）、例えば、典型的に０．１〜０．２Å；及び残留歪Ｅ（Å）、典型的に０．１〜０．２Åを含むことができる。段階３０３０でのシミュレーションの際、結晶サイズ及びミクロ歪は、回折ピークのブロードニングを引き起こす場合がある。熱歪は、強度の２θ依存減衰を引き起こす場合があり、残留歪はピークを移動させる場合がある。
【００９２】
これら入力ミクロ構造パラメータの１つ又は複数の各組に関して、不規則回折パターンをシミュレートすることができ、シミュレーションは１つ又は複数の装置係数を含む。
【００９３】
段階３０３０で、材料の不規則は、受信したオペレータ定義のミクロ構造パラメータに基づいてモデル化される。ミクロ構造パラメータの適用は、下地の結晶構造の情報なしで等方に適用することができる。シミュレートされたパターンを組み合わせることができるので、段階２９２０は、シーケンシャルな計算を通して複雑な異方性の不規則をモデル化するのに使用することが可能である。
【００９４】
結晶サイズは、当業者に周知のシェラーの式によってモデル化することができる。
【数３】
2005534927.tif 000005
式中、Ｋはシェラー定数（約９）、λはＸ線波長（Å）及びＤは結晶サイズ（Å）である。
【００９５】
ミクロ歪は、例えば、ウィリアムソン及びホールのモデルの歪成分を用いてモデル化することができる。
【数４】
2005534927.tif 000006
【００９６】
これら２つのピークブロードニングパラメータ、結晶サイズ及びミクロ歪は、例えば、ガウス近似を用いて装置プロファイルと組み合わせることができる。
【数５】
2005534927.tif 000007
式中、Ｈ１は先に記載した装置プロファイル、Ｈ２は結晶サイズプロファイル、Ｈ３はミクロ歪プロファイルである。
【００９７】
熱歪は、例えば、高２θ値で優先して測定強度を減衰させるデバイ・ワーラーの温度因子によってモデル化することができる。デバイ・ワーラー因子の形態は、結晶単位格子中のランダムな歪を表すのに改良することができる。
【数６】
2005534927.tif 000008
【００９８】
残留歪はピークを移動させる場合がある。ピークの移動の形態は、ミクロ歪のピークブロードニング成分と非常に類似している場合がある。
【数７】
2005534927.tif 000009
【００９９】
図３１は、本発明に一致した分析システム１１０のブロックダイアグラムである。図３１で図示するように、分析システム１１０のシステム環境は、バスで互いに連結されたディスプレイ３１１０、中央処理装置３１２０、入出力インターフェース３１３０、ネットワークインターフェース３１４０及びメモリ３１５０を含むことができる。分析システム１１０は、計測１００から回折データを受信してその回折データを前処理し、サンプル間の回折データをマッチングし、サンプルのマッチングスコアの結果に関してＨＣＡを実施する機能性及び計算能力を含むよう適合される。システムの入力、出力及びモニタリングは、視聴ディスプレイ３１１０上に提供することができる。
【０１００】
図３１で示されるように、分析システム１１０は、本発明に一致した様々な機能及び操作を実施するためのＰＣ又はメインフレームコンピュータを含むことができる。分析システム１１０は、例えば、コンピュータに内蔵されたコンピュータプログラムにより選択的に作動若しくは再構成される汎用コンピュータによって実装することができるか、又は本発明の特徴及び操作を実行するために特別に構築されたコンピューティング・プラットフォームであることができる。分析システム１１０はまた、例えば、１つ又は複数の中央処理装置３１２０、コプロセッサ、メモリ３１５０、レジスター、及び他のデータ処理デバイス及びサブシステムを含む様々な構成要素又はサブシステムで実装することができるか又はそれらを備えることができる。分析システム１１０はまた、本発明の他の構成要素に直接接続するか又は通信リンクを使用することにより、Ｉ／Ｏインターフェース３１３０及び／又はネットワークインターフェース３１４０を介して、ＸＲＤのサンプルデータ、マッチングスコア、ＨＣＡの結果又は他のデータを通信又は転送することもできる。例えば、ネットワークインターフェース３１４０のファイアウォールは、許可されていない外部供給源によるプラットフォームへのアクセスを防ぐ。
【０１０１】
あるいはまた、分析システム１１０内の通信は、ネットワークアーキテクチャー（図示せず）の使用によって達成することができる。他の実施態様（図示せず）においては、ネットワークアーキテクチャーは、電話ベースのネットワーク（例えば、ＰＢＸ又はＰＯＴＳ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、専用イントラネット、及び／又はインターネットを単独で又は任意の好適な組み合わせで含むことができる。さらには、それは、ワイヤ及び／又はワイヤレスの構成要素及びシステムの任意の好適な組み合わせを含むことができる。精密な通信リンク又は共用ネットワークアーキテクチャーを使用することによって、分析システム１１０は、計測１００と同じ場所又は地理的に離れた場所に置くこともできる。
【０１０２】
図３１に示されるシステム環境のＩ／Ｏインターフェース３１３０は、様々なデバイスで実装され、分析システム１１０へ及びそれからデータを供給及び／又は受信することができる。Ｉ／Ｏインターフェース３１３０は、入力デバイス、記憶デバイス、及び／又はネットワークを含むことができる。入力デバイスは、キーボード、マウス、ディスクドライブ、ビデオカメラ、磁気カードリーダー、又は分析システム１１０にデータを供給するのに好適な他の任意の入力デバイスを含むことができる。
【０１０３】
ネットワークインターフェース３１４０は、レコードに読み込み／書き込みアクセスするため、ネットワーク、例えば、ワイドエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、又はインターネットに接続することができる。
【０１０４】
メモリデバイス３１５０は、様々な形態のメモリ又は記憶デバイス、例えば、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）デバイス及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）デバイスで実装することができる。メモリデバイス３１５０はまた、分析システム１１０への入力として、記憶テープ又はディスク上にレコードを読み込ませるか又は提供するためのメモリテープ又はディスクドライブを含むことができる。メモリディスク３１５０は、コンピュータ命令を形成するもの、即ち、オペレーティングシステム３１５２並びに１つ又は複数のモジュール３１５４、３１５６、３１５８、３１６０及び３１６２を含むことができる。
【０１０５】
先に図示したように、パターン及びデンドログラムを本発明によって生成することができる。このシステムとのユーザーインタラクションを容易にするために、１組のユーザーツールを本発明に一致して提供することができる。パターンをＸ若しくはＹ方向又はその組み合わせにおいてシフトさせることができる。パターンは、異なるクラスターにマニュアルでシフトすることができるか又は再分類することができる。加えて、先に記載したように、ユーザーは、様々にデンドログラムを分割して選択されるフォームの数を変化させることができる。加えて、混合ツールによって、ユーザーは一連の参照パターンを選択することができ、他のパターンを分析してそれが参照パターンを混合したものであるかどうかを決定することができる。
【０１０６】
さらに、ユーザーは、第２パターンから第１パターンを引くことができる。ここで、パターンの引き算は、ピークサイズに関係なく同様のピークを引くことにより行われる。例えば、それぞれが２θ＝ｉで様々な振幅の特性ピークを有するパターンＢからパターンＡを引くことによって、実際の振幅の相違に関係なくゼロレベルへのピークの完全な引き算が行われる。上記の引き算操作によって得られたパターンは、マッチング又はＨＣＡ操作における入力パターンとして利用することができる。
【０１０７】
当業者であれば、本発明に一致したシステム及び方法の全て又は一部は、他の機械読み取り式の媒体、例えば、ハードディスク、フロッピーディスク及びＣＤ−ＲＯＭのような補助記憶デバイス；インターネットから受信した搬送波；又は機械読み取り式のメモリの他の形態、例えば、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）若しくはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）に記憶させることができるか又はそれから読み込むことができることを理解するであろう。
【０１０８】
さらに、当業者であれば、本明細書で示されたプロセスは、様々な方法で実施することができ、複数の他のモジュール、プログラム、アプリケーション、スクリプト、プロセス、スレッド、又はコードセクションを含むことができ、それら全てがそれぞれのモジュール、スクリプト及びデーモンについて上に記載した個々のタスクを達成するため機能的に相互に関連することを理解するであろう。例えば、これらのプログラムモジュールは、商業的に入手可能なソフトウェアツール、Ｃ＋＋プログラム言語で書き込まれたカスタムオブジェクト指向コード、ジャバプログラム言語で書き込まれたアプレットを用いて実装することができるか、或いは個別の電気部品の場合と同様に又はまさにこの目的のためにカスタムデザインされた１つ若しくは複数の物理的に組み込まれた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として実装することができると考えられる。
【０１０９】
自明な性質の様々な変更及び改良を行うことができ、このような変更及び改良の全てが特許請求の範囲に含まれるとみなされることは当業者によって容易に明らかであろう。本発明の他の実施態様は、本明細書及びその中で開示された本発明の実践を考慮すれば当業者にとって明らかであろう。本明細書及び例は例示としてのみ考慮され、本発明の真の範囲及び趣旨は、特許請求の範囲及びそれと同等なものによって示されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】本発明に一致したシステムの操作環境における図である。
【図２】本発明に一致した分析システムの操作フローチャートである。
【図３】本発明に一致した分析システムのピーク比較法の操作フローチャートである。
【図４】本発明に一致したピーク比較の前処理法のフローチャートである。
【図５】本発明に一致したピーク検出法のフローチャートである。
【図６】本発明に一致した特性ピーク決定法のフローチャートである。
【図７】本発明に一致した確率割当法のフローチャートである。
【図８】本発明に一致したピークパターンマッチング法のフローチャートである。
【図９】本発明に一致したピーク比較法のフローチャートである。
【図１０】本発明で分析される回折パターンの図である。
【図１１】回折パターンと本発明に一致した方法によって決定された回折パターンのベースラインの図である。
【図１２】本発明に一致した方法によって決定されるベースラインを補正した回折パターンの図である。
【図１３】本発明に一致した方法によって分析された回折パターンの図である。
【図１４】本発明に一致した方法によって生成される平滑化した回折パターンの図である。
【図１５】本発明に一致した方法によって生成される平滑化しベースラインを補正した回折パターンの図である。
【図１６】本発明に一致した方法によって検出しかつ分類したピークを有する、平滑化しベースラインを補正した回折パターンの図である。
【図１７】本発明に一致した方法によって分析されたブロードな特徴を有する回折パターンの図である。
【図１８】本発明に一致した方法によって検出されたブロードな特徴を有する回折パターンとブロードな特徴の図である。
【図１９】選択配向又は粒子統計量の図である。
【図２０】本発明に一致した、第２の平滑化しベースラインを補正した回折パターンと比較した第１の平滑化しベースラインを補正した回折パターンの図である。
【図２１】本発明に一致した、第１の平滑化しベースラインを補正した回折パターンでは見られるが第２の平滑化しベースラインを補正した回折パターンにはない、存在しないグループ１及びグループ２のピークの図である。
【図２２】本発明に一致した、第２の平滑化しベースラインを補正した回折パターンでは見られるが第１の平滑化しベースラインを補正した回折パターンにはない、存在しないグループ１及びグループ２のピークの図である。
【図２３ａ】本発明に一致した方法によって生成された階層的クラスター分析の結果を示す。
【図２３ｂ】本発明に一致した方法によって生成された階層的クラスター分析の結果を示す。
【図２４】本発明に一致した分析システムの強度包絡線比較法の操作フローチャートである。
【図２５】本発明に一致した強度包絡線比較の前処理法の操作フローチャートである。
【図２６】本発明に一致した強度マッチング法のフローチャートである。
【図２７】本発明に一致した、サンプルの回折パターンと他の全てのパターンの最小二乗フィッティングから得られた計算パターンのグラフである。
【図２８】本発明に一致した、強度包絡線比較法によって分析された複数の回折パターンと得られた最小二乗分析のグラフである。
【図２９】本発明の本質に一致した不規則シミュレーションアルゴリズムを示す。
【図３０】受信したピークリストからシミュレートされた不規則パターンを生成するフローチャートを示す。
【図３１】本発明に一致した分析システムのブロックダイアグラムである。
【図１】
2005534927.tif 000010
【図２】
2005534927.tif 000011
【図３】
2005534927.tif 000012
【図４】
2005534927.tif 000013
【図５】
2005534927.tif 000014
【図６】
2005534927.tif 000015
【図７】
2005534927.tif 000016
【図８】
2005534927.tif 000017
【図９】
2005534927.tif 000018
【図１０】
2005534927.tif 000019
【図１１】
2005534927.tif 000020
【図１２】
2005534927.tif 000021
【図１３】
2005534927.tif 000022
【図１４】
2005534927.tif 000023
【図１５】
2005534927.tif 000024
【図１６】
2005534927.tif 000025
【図１７】
2005534927.tif 000026
【図１８】
2005534927.tif 000027
【図１９】
2005534927.tif 000028
【図２０】
2005534927.tif 000029
【図２１】
2005534927.tif 000030
【図２２】
2005534927.tif 000031
2005534927.tif 000032
【図２４】
2005534927.tif 000033
【図２５】
2005534927.tif 000034
【図２６】
2005534927.tif 000035
【図２７】
2005534927.tif 000036
【図２８】
2005534927.tif 000037
【図２９】
2005534927.tif 000038
【図３０】
2005534927.tif 000039
【図３１】
2005534927.tif 000040
【手続補正書】
【提出日】平成17年4月13日(2005.4.13)
【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】
回折パターンの分析方法であって、
第１回折パターンの受信；
第２回折パターンの受信；
第３回折パターンの受信；
該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；
該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；
該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに
決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施
を含み、該類似性が該回折パターンの特性ピークに基づいて決定される、回折パターンの分析方法。
【請求項２】
前記回折パターンによって示される選択配向及び粒子統計量が存在する可能性の検出をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記回折パターンの強度の標準化；
前記回折パターンの角度の短縮；
前記回折パターンのベースラインの補正；
前記回折パターンの平滑化；
前記回折パターンのブロードな特徴の除去；
前記回折パターンの分散の計算；及び
前記回折パターンによって示される選択配向及び粒子統計量が存在する可能性の検出
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ピークに基づいた類似性の決定が、
前記回折パターンの結晶ピークを検出すること；及び
検出された結晶ピークに基づいて該回折パターンをマッチングすること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ピークに基づいた類似性の決定が、
前記回折パターンのアモルファスピークを検出すること；及び
検出されたアモルファスピークに基づいて該回折パターンをマッチングすること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記特性ピークの検出が、
前記回折パターンの特性ピークを決定すること；
該回折パターンの決定された特性ピークに確率スコアであって、ピークが真のピークである確率を言う確率スコアを割り当てること；及び
割り当てられた確率スコアに基づいて該決定された特性ピークを１つ又は複数のグループに別々に割り付けること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記回折パターンのマッチングが、前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと、前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークを比較することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第３回折パターンを生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第３回折パターンが不規則系のシミュレートされたパターンであり、さらに該第３回折パターンの生成が、
ピークリストを受信すること；及び
受信したピークリストにおいて不規則をシミュレートし、該第３回折パターンとして不規則パターンを生成すること
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記受信したピークリストにおける不規則のシミュレートが、
計測器パラメータをシミュレートすること；
オペレータ定義のミクロ構造パラメータを受信すること；
受信したミクロ構造パラメータに基づいて材料の不規則をモデル化すること；及び
不規則パラメータを最適化すること
を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記階層的クラスター分析が、デンドログラムのカットオフされる類似性を決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記カットオフされた類似性が前記パターンの類似性に基づいている、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１及び第２回折パターン間の類似性並びに前記第１及び第３回折パターン間の類似性を決定する前に、該第１回折パターンをＸシフトさせることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１回折パターンによって示される選択配向及び粒子統計量の決定をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記決定された特性ピークを別々に割り付けることが、前記割り当てられた確率スコアに基づいて該決定された特性ピークを第１、第２、第３及び第４グループに別々に割り付けることを含み、前記検出された特性ピークに基づいた前記回折パターンのマッチングが、前記第１回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークと、前記第２回折パターンの１つ又は複数の検出された特性ピークを比較することを含み、かつ該ピークの比較が、許容できるマッチングとしてスプリットピークとショルダーを有するピークのマッチングをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１６】
前記特性ピークが閾値に基づいて検出される、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記閾値が計算された分散に基づいている、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記閾値が前記パターンのノイズレベルに基づいている、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記階層的クラスター分析の実施が最短距離法の使用をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記階層的クラスター分析の実施が平均法の使用をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記階層的クラスター分析の実施が最長距離法の使用をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記階層的クラスター分析が１つ又は複数のクラスターの同定を含み、他のクラスターの混合体であるクラスターの同定をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記特性ピークの範囲の同定をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記第１及び第２回折パターン間の類似性の決定が、該第１回折パターンと該第２回折パターンの強度包絡線のマッチングをさらに含み、該パターンによって示される結晶化度の決定をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記第２パターンの特性ピークから前記第１パターンの特性ピークを引くことをさらに含み、この引き算によって振幅に関係なくマッチングピークが完全に取り除かれる、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
少なくとも前記第１パターンと前記第２パターンのオペレータ入力パーセントに基づいて新規パターンを視覚的に作成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
前記新規パターンと前記第１、第２及び第３パターンから選択されたパターンを比較することをさらに含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
パターンの分析システムであって、
メモリと；
該メモリに連結されたプロセッサとを含み；
該プロセッサが、
第１回折パターンの受信；
第２回折パターンの受信；
第３回折パターンの受信；
該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；
該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；
該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに
決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施
のためのものであり、該類似性が該回折パターンの特性ピークに基づいて決定される、パターンの分析システム。
【請求項２９】
媒体上に記憶された命令を含む機械読み取り式の磁気媒体であって、この命令によって、実行の際、
第１回折パターンの受信；
第２回折パターンの受信；
第３回折パターンの受信；
該第１及び第２回折パターン間の第１の類似性の決定；
該第１及び第３回折パターン間の第２の類似性の決定；
該第２及び第３回折パターン間の第３の類似性の決定；並びに
決定された第１、第２及び第３の類似性に基づいた該第１、第２及び第３回折パターンに関する階層的クラスター分析の実施
の段階が行われ、該類似性が該回折パターンの特性ピークに基づいて決定される、機械読み取り式の磁気媒体。
【請求項３０】
不規則系パターンの分析方法であって、
不規則系回折パターンの受信；
規則系ピークリストに基づいた擬似不規則系のシミュレーション；並びに
該不規則系回折パターンへの該擬似不規則系のマッチング
を含む、不規則系パターンの分析方法。
【請求項３１】
固体形態のスクリーニング方法であって、
第１の条件下で材料を凝固して第１の固体を生成し；
第２の条件下で材料を凝固して第２の固体を生成し；
該第１の固体と該第２の固体を回折分析により分析して、それぞれ第１の回折パターンと第２の回折パターンを生成し；
該第１の回折パターンと該第２の回折パターンの間の類似性を決定し；
該類似性によって階層的クラスター分析を実施する
ことを含む、固体形態のスクリーニング方法。
【請求項３２】
固体形態のスクリーニングの実施システムであって、
メモリと；
該メモリに連結されたプロセッサとを含み；
該プロセッサが、
第１の条件下で材料を凝固して第１の固体を生成し；
第２の条件下で材料を凝固して第２の固体を生成し；
該第１の固体と該第２の固体を回折分析により分析して、それぞれ第１の回折パターンと第２の回折パターンを生成し；
該第１の回折パターンと該第２の回折パターンの間の類似性を決定し；
該類似性によって階層的クラスター分析を実施する
ためのものである、固体形態のスクリーニングの実施システム。
【請求項３３】
媒体上に記憶された命令を含む機械読み取り式の磁気媒体であって、この命令によって、実行の際、
第１の条件下で材料を凝固して第１の固体を生成し；
第２の条件下で材料を凝固して第２の固体を生成し；
該第１の固体と該第２の固体を回折分析により分析して、それぞれ第１の回折パターンと第２の回折パターンを生成し；
該第１の回折パターンと該第２の回折パターンの間の類似性を決定し；
該類似性によって階層的クラスター分析を実施する
段階が行われる、機械読み取り式の磁気媒体。
【国際調査報告】
2005534927.tif 000041
2005534927.tif 000042
2005534927.tif 000043