(57)【要約】      （修正有）【課題】未知のサンプルを特定のグループに分類することができる装置を提供する。【解決手段】装置は第１の分光器によって行われた一組の分光測定結果に基づいて生成された分類モデルを受信することができる。装置はこの分類モデルをデータ構造に格納することができる。装置は第２の分光器から未知のサンプルの分光測定結果を受信することができる。装置はデータ構造から分類モデルを取得することができる。装置は分光測定結果及び分類モデルに基づいて、未知のサンプルをコーシャ若しくは非コーシャグループ、又はハラール若しくは非ハラールグループに分類することができる。【選択図】図５
2018049004.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置であって、
未知のサンプルの分光測定結果を識別する情報を受信することと、
前記分光測定結果及び一つ又は複数の分類モデルに基づき、前記未知のサンプルの一つ又は複数の分類を行って前記未知のサンプルを特定のグループに分類することであって、
前記一つ又は複数の分類モデルはサポートベクターマシン（ＳＶＭ）分類手法を使用し、
前記一つ又は複数の分類モデルは前記特定のグループを含む一組のグループに関係し、
前記一組のグループの第１のサブセットは前記特定のグループを含む第１のメタグループであり、
前記一組のグループの第２のサブセットは前記特定のグループを含まない第２のメタグループである、分類することと、
前記未知のサンプルを前記特定のグループに分類するための、前記未知のサンプルの前記一つ又は複数の分類に基づき、前記未知のサンプルの前記第１のメタグループへの分類を示す情報を提供することと、
を実行する一つ又は複数のプロセッサを備える装置。
【請求項２】
請求項１に記載の装置において、前記一つ又は複数のプロセッサは更に、データ構造又は別の装置から前記一つ又は複数の分類モデルを取得し、前記一つ又は複数のプロセッサは、前記一つ又は複数の分類を行う場合、前記データ構造又は前記別の装置からの前記一つ又は複数の分類モデルの取得に基づいて前記一つ又は複数の分類を行う装置。
【請求項３】
請求項１に記載の装置において、前記一つ又は複数のプロセッサは更に判定値（ＤｅｃＶａｌ）手法に基づいて前記未知のサンプルを前記特定のグループに分類する装置。
【請求項４】
請求項１に記載の装置において、前記ＳＶＭ分類手法は線形カーネルと関連する装置。
【請求項５】
請求項１に記載の装置において、前記一つ又は複数のプロセッサは更に、
前記一つ又は複数の分類モデルに基づいて、前記未知のサンプルが前記特定のグループと関連する第１の確率及び前記未知のサンプルが前記第１のメタグループの別のグループと関連する第２の確率を決定し、
前記第１の確率及び前記第２の確率に基づき、前記未知のサンプルを前記第１のメタグループに分類する装置。
【請求項６】
請求項１に記載の装置において、前記第１のメタグループ及び前記第２のメタグループは前記未知のサンプルのコーシャ又は非コーシャとしての分類に関連する装置。
【請求項７】
請求項１に記載の装置において、前記第１のメタグループ及び前記第２のメタグループは前記未知のサンプルのハラール又は非ハラールとしての分類に関連する装置。
【請求項８】
請求項１に記載の装置において、前記未知のサンプルの分光測定は前記未知のサンプル内のコルチゾールレベルに対応するスペクトルであり、前記コルチゾールレベルは前記第１のメタグループ内の含有に関連する装置。
【請求項９】
命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
一つ又は複数のプロセッサによって実行されると、該一つ又は複数のプロセッサに、
分光器によって分析された未知のサンプルのスペクトルを識別する情報を受信させることと、
前記未知のサンプルの前記スペクトル及び包括的な分類モデルに基づいて、前記未知のサンプルの第１分類を実行させることであって、
前記包括的な分類モデルはサポートベクターマシン（ＳＶＭ）分類手法と関連し、
前記包括的な分類モデルは複数のグループを含む、ことと、
前記未知のサンプルの前記第１分類の結果に基づいて局所的な分類モデルを生成させることと、
前記未知のサンプルの前記スペクトル及び前記局所的な分類モデルに基づいて、前記未知のサンプルの第２分類を実行させることと、
前記局所的な分類モデルに基づいて、前記未知のサンプルが分類されるメタグループを識別する情報を提供させることであって、前記メタグループは前記複数のグループのサブセットを含む、ことと、
を実行させる一つ又は複数の命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記メタグループはコーシャメタグループ又は非コーシャメタグループである非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記メタグループはハラールメタグループ又は非ハラールメタグループである非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記一つ又は複数の命令は、前記一つ又は複数のプロセッサによって実行されると、該一つ又は複数のプロセッサに、前記未知のサンプルの前記メタグループへの前記第２分類を実行するために、前記メタグループの前記複数のグループの前記サブセットに関連する情報を集約させる、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記一つ又は複数の命令は、前記一つ又は複数のプロセッサによって実行されると、該一つ又は複数のプロセッサに、判定値又は信頼度メトリックのうちの少なくとも一つに基づき、前記未知のサンプルを前記第１分類又は前記第２分類に分類させる非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記ＳＶＭ分類手法は、線形カーネル関数タイプのカーネル関数、動径基底関数タイプのカーネル関数、シグモイド関数タイプのカーネル関数、多項式関数タイプのカーネル関数、又は指数関数タイプのカーネル関数のうちの少なくとも一つと関連する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記一つ又は複数の命令は、前記一つ又は複数のプロセッサによって実行されると、該一つ又は複数のプロセッサに、前記未知のサンプルが分類される前記メタグループの特定のグループを識別する情報を提供させる非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
第１の分光器によって行われた一組の分光測定結果に基づいて生成された分類モデルを装置によって受信するステップと、
前記分類モデルをデータ構造に前記装置によって格納するステップと、
第２の分光器から未知のサンプルの分光測定結果を前記装置によって受信するステップと、
前記分類モデルを前記データ構造から前記装置によって取得するステップと、
前記分光測定結果及び前記分類モデルに基づき、前記未知のサンプルをコーシャ若しくは非コーシャグループ又はハラール若しくは非ハラールグループに、前記装置によって分類するステップと、
前記未知のサンプルを分類するステップに基づき、前記未知のサンプルを識別する情報を前記装置によって提供するステップとを含む方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法において、前記分類モデルは複数の既知のサンプルに基づいて生成され、前記複数の既知のサンプルは、複数の種類の肉、複数の肉の部位又は複数の肉の調理のうちの少なくとも一つを含む方法。
【請求項１８】
請求項１６に記載の方法において、前記分類モデルは１００未満の既知のサンプルを使って生成される方法。
【請求項１９】
請求項１６に記載の方法において、前記分類モデルは７５未満の既知のサンプルを使って生成される方法。
【請求項２０】
請求項１６に記載の方法において、前記分類モデルは５０未満の既知のサンプルを使って生成される方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
原材料の識別は、医薬品の品質管理、未知の化学物質の種類の特定などのために利用することができる。例えば、原材料の識別を複合物に対して行い、その複合物の成分がその複合物の梱包ラベルと対応しているか否かを判定することができる。他の化学技術と比較して、分光分析により、準備及びデータ収集時間の短縮された、非破壊的な原材料識別（ＲＭＩＤ：raw material identification）を容易に行うことができる。
【背景技術】
【０００２】
伝統や宗教に関する食事制限に従う人もいる。例えば、ユダヤ人の中にはユダヤ教の戒律に従い、コーシャとみなされる食事のみを食したいと望む人がいる。同様に、イスラム教徒の中にはイスラム教の戒律に従った食事のみを食したいと望む人がいる。更に、伝統、宗教、倫理規定などに関するその他の食事制限に従う人々も大勢いる。コーシャ認証（すなわちコーシャとしての食品の指定）及びハラール認証（すなわちハラールとしての食品の指定）はどちらも、動物の屠殺に関する法律に準拠するものである。例えば、ユダヤ人の儀式的屠殺（シェヒーター（Shechita））及びイスラム人の儀式的屠殺（ザビハー（Zabihah））では、非鋸歯状の刃で動物の首を一気に切り裂いて主要血管を切断し、血抜きを行う。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
いくつかの可能な実施形態によれば、装置は一つ又は複数のプロセッサを備えることができる。この一つ又は複数のプロセッサは、未知のサンプルの分光測定結果を識別する情報を受信することができる。一つ又は複数のプロセッサは未知のサンプルの一つ又は複数の分類を行い、分光測定結果及び一つ又は複数の分類モデルに基づいて、未知のサンプルを特定のグループに分類することができる。一つ又は複数の分類モデルはサポートベクターマシン（ＳＶＭ：support vector machine）分類手法を使用することができる。一つ又は複数の分類モデルは特定のグループを含む一組のグループに関連し得る。この一組のグループの第１のサブセットは特定のグループを含む第１のメタグループであり得る。一組のグループの第２のサブセットは特定のグループを含まない第２のメタグループであり得る。一つ又は複数のプロセッサは、未知のサンプルの一つ又は複数の分類を行うことにより、未知のサンプルの第１のメタグループへの分類を示す情報を提供して、未知のサンプルを特定のグループに分類することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
いくつかの可能な実施形態によれば、非一時的コンピュータ可読媒体は、一つ又は複数のプロセッサによって実行されると、分光器によって分析された未知のサンプルのスペクトルを識別する情報を一つ又は複数のプロセッサに受信させる、一つ又は複数の命令を格納することができる。この一つ又は複数の命令は、一つ又は複数のプロセッサによって実行されると、未知のサンプルのスペクトル及び包括的な分類モデルに基づいて、一つ又は複数のプロセッサに未知のサンプルの第１分類を行わせることができる。包括的な分類モデルはサポートベクターマシン（ＳＶＭ）分類手法と関連させることができる。包括的な分類モデルは複数のグループを含むことができる。一つ又は複数の命令は、一つ又は複数のプロセッサによって実行されると、一つ又は複数のプロセッサに、未知のサンプルの第１分類結果に基づいて局所的な分類モデルを生成させることができる。一つ又は複数の命令は、一つ又は複数のプロセッサによって実行されると、一つ又は複数のプロセッサに、未知のサンプルのスペクトル及び局所的な分類モデルに基づいて、未知のサンプルの第２分類を行わせることができる。一つ又は複数の命令は、一つ又は複数のプロセッサによって実行されると、一つ又は複数のプロセッサに、局所的な分類モデルに基づいて、未知のサンプルが分類されるメタグループを識別する情報を提供させることができる。メタグループは複数のグループのサブセットを含むことができる。
【０００５】
いくつかの可能な実施形態によれば、方法は、第１の分光器によって行われた一組の分光測定に基づいて生成された分類モデルを装置によって受信するステップを含むことができる。本方法は、分類モデルをデータ構造に装置によって格納するステップを含むことができる。本方法は、第２の分光器からの未知のサンプルの分光測定結果を装置によって受信するステップを含むことができる。本方法は、データ構造からの分類モデルを装置によって取得するステップを含むことができる。本方法は、分光測定結果及び分類モデルに基づき、未知のサンプルをコーシャグループ若しくは非コーシャグループ、又はハラールグループ若しくは非ハラールグループに、装置によって分類するステップを含むことができる。本方法は、未知のサンプルの分類に基づき、未知のサンプルを識別する情報を装置によって提供するステップを含むことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本明細書に記載する例示的実施形態の概要を示す図である。
【図２】本明細書に記載するシステム及び／又は方法を実行することのできる例示的環境を示す図である。
【図３】図２の一つ又は複数の装置のコンポーネントの例を示す図である。
【図４】トレーニングセットに基づいて分類モデルを生成させる例示的プロセスを示すフローチャートである。
【図５】図４に示す例示的プロセスに関する例示的実施形態を示す図である。
【図６】分類モデルを使用して未知のサンプルを分類する例示的プロセスを示すフローチャートである。
【図７Ａ】図６に示す例示的プロセスに関する例示的実施形態を示す図である。
【図７Ｂ】図６に示す例示的プロセスに関する例示的実施形態を示す図である。
【図７Ｃ】図６に示す例示的プロセスに関する例示的実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
添付の図面を参照して、例示的実施形態を以下に詳述する。異なる図面において同じ参照符号が使用されている場合、これらは同じ又は同様の要素を示している。
【０００８】
多くの人は動物を食用として調理する方法に関する食事制限を守っている。例えば、ユダヤの伝統及びイスラムの伝統ではどちらも非鋸歯状の刃で動物の首を一気に切り裂いて主要血管を切断し、屠殺しなければならない。更に屠殺後、動物から血を抜かなければならない。同様に、伝統によっては食用とする動物の種類が制限される場合がある。例えば、豚肉は、屠殺の方法にかかわらず、コーシャでもハラールでもない。別の例として、イスラムの伝統では貝類を食すことが許される場合もあるが、ユダヤの伝統では貝類を食すことは許されない。
【０００９】
肉はコーシャ（すなわちユダヤの伝統下で許可されているもの）又はハラール（すなわちイスラムの伝統下で許可されているもの）として認証され得るが、購入者にとって肉が適切に屠殺されているか否かを目視で判断することは不可能であろう。更に、レストランで食事をする場合、客は肉のパッケージに貼られている検査ラベルをその肉が調理される前に見ることはできないだろう。更に客はその肉が切り取られた動物の種類を目視で判断することはできないだろう。このようなことから食事制限を守る人は動物性食品を食すことを躊躇する場合がある。
【００１０】
動物の物理的状態及び／又は化学的状態は屠殺の種類によって異なり得る。例えば、コーシャ屠殺又はハラール屠殺の行われた動物のコルチゾールレベルは、別の種類の屠殺が行われた動物のコルチゾールレベルとは異なり得る。更に、種々の動物から得られる種々の種類の肉は、物理的及び／又は化学的な違いのある可能性がある。例えば、豚肉のたんぱく質は牛肉のたんぱく質とは異なり得る。しかしながら、異なる種類の動物、特定の種類の動物における異なる品種、特定の動物の異なる部位における切り身などの間には多くの違いがある。これは、未知の肉のサンプルと一組の既知の肉のサンプルとを比較する有効性を制限し得る。
【００１１】
本明細書に記載する実施形態は、局所的な分類モデリングを利用して、未知のサンプルの分光測定結果に基づいて未知のサンプルを識別する装置（例えば分光器）を提供することができる。このように、分光器は未知のサンプルがコーシャタイプの肉なのか、ハラールタイプの肉なのか、又はどちらのタイプでもないのかを決定するために使用することができる。このようにして、肉の購入者又は消費者は、コーシャ又はハラールとして販売されている、又は市場に出されている肉が本物であることを検証することができる。更に、比較的少ないサンプルがトレーニングセットに提供されている複数の分類グループ（例えば、コーシャ牛バラステーキ、コーシャ牛ストリップステーキ及びコーシャ牛サーロインステーキ）をメタグループ（例えばコーシャ）に集約して分類（例えばコーシャか非コーシャか）を行うことにより、特定の分類グループへの分類を試みる場合と比較して、分類精度が向上する。
【００１２】
図１は本明細書に記載する例示的実施形態１００の概要を示す。図１に示す様に、例示的実施形態１００は制御装置及び分光器を含むことができる。
【００１３】
更に図１に示す様に、制御装置は食品のグループに関する分類モデルを受信することができる。例えば、制御装置は、食品のコルチゾールレベル、その食品が得られた動物の種類などの、食品の物理的特徴及び／又は化学的特徴に関する分光測定結果に基づき、食品（例えば肉）をハラール又は非ハラールに分類する特定の分類モデルを受信することができる。別の例において、制御装置はコーシャ又は非コーシャとして食品を分類する他の分類モデルを受信することができる。特定の分類モデルは共通の特徴に基づいて複数のグループを集約することに関連し得る。例えば、分類モデルは一組のハラールグループ（例えば、ハラール牛ストリップステーキ及びハラール牛バラステーキ若しくはハラール鶏胸肉及びハラール鶏もも肉）又は一組の非ハラールクラス（例えば非ハラール牛ストリップステーキ及び非ハラール牛バラステーキ）を一組のメタグループ（例えばハラール及び非ハラール）に集約することに関連し得る。
【００１４】
更に図１に示す様に、制御装置は分光器に未知のサンプル（例えば、スーパーマーケットのパッケージ化された肉商品又はレストランの調理品）の分光分析を行わせることができる。制御装置は、分光器に分光分析を行わせることによって、未知のサンプルの一組の分光測定結果を受信することができる。例えば、制御装置は未知のサンプルのスペクトルを識別する情報を受信することができる。この場合、未知のサンプルのスペクトルは未知のサンプルのコルチゾールレベルに対応し、コチゾールレベルはコーシャ肉若しくは非コーシャ肉、又はハラール肉若しくは非ハラール肉によって異なるため、未知のサンプルの分類が可能となる。制御装置は未知のサンプルを分類し、食品のグループの特徴を識別する情報を提供することができる。例えば、制御装置は未知のサンプルのメタグループをハラールと識別し、そのサンプルがハラールと予測されることを示す情報を提供することができる。いくつかの実施形態において、制御装置は包括的な分類モデルに基づいて局所的な分類モデルを生成し、この局所的な分類モデルを用いて未知のサンプルを分類することができる。いくつかの実施形態において、制御装置は特定のタイプの分類器を利用することができる。
【００１５】
このように、制御装置は分類モデル及び分光分析の結果を用いて、未知のサンプルが複数の分類グループのメタグループの特定の特徴（例えばコーシャ又はハラール）と関連しているか否かを識別する。更に、特定の特徴に基づいた複数のグループの集約に関連する分類モデルを利用することにより、制御装置は、未知のサンプルを個々のグループへ分類する場合と比較して、分類精度を向上させることができる。
【００１６】
上述の様に、図１は単なる例として提供する。他の例も可能であり、これは図１に関して記載した例とは異なってよい。
【００１７】
図２は本明細書に記載するシステム及び／又は方法が実行される例示的環境２００を示す図である。図２に示す様に、環境２００は制御装置２１０、分光器２２０及びネットワーク２３０を含むことができる。環境２００の装置は有線接続、無線接続又は有線接続及び無線接続の組み合わせによって相互に接続させることができる。
【００１８】
制御装置２１０は、分光測定結果に基づいた未知のサンプルの識別に関連する情報の格納、処理及び／又はルーティングを行うことのできる一つ又は複数の装置を備える。例えば、制御装置２１０は特定の分類器を使用し、及びトレーニングセットの一組の分光測定結果に基づいて分類モデルを生成し、及び／又は分類モデルを使用して未知のサンプルを識別するサーバ、コンピュータ（例えば、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ）、ウェアラブルデバイス、クラウドコンピューティング環境内のクラウドコンピューティング機器、モバイル機器、スマートフォンなどを備えることができる。いくつかの実施形態において、複数の制御装置２１０は共通の分類モデルを使用することができる。例えば、第１の制御装置２１０は分類モデルを生成し、その分類モデルを第２の制御装置２１０に提供し、第２の制御装置２１０はその分類モデルを（例えば、レストラン、肉包装工場などにおいて）未知のサンプルを識別するために使用することができる。例えば、制御装置２１０は線形カーネル、動径基底関数（ｒｂｆ）カーネルなどを使ってサポートベクターマシン（ＳＶＭ）タイプの分類器を利用することができる。この場合、制御装置２１０は信頼度測定（ｗＰｒｏｂ）手法、判定値（ＤｅｃＶａｌ）手法などに基づいて分類を行うことができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は特定の分光器２２０と関連させてもよい。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は複数の分光器２２０と関連させてもよい。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は環境２００内で分光器２２０などの別の装置と情報の送受信を行うことができる。
【００１９】
分光器２２０はサンプルの分光測定を行うことができる一つ又は複数の装置を備える。例えば、分光器２２０は分光分析（例えば、近赤外（ＮＩＲ：near infrared）分光分析、中赤外（ｍｉｄ−ＩＲ：mid-infrared）分光分析、ラマン分光分析など）の分光分析を行う分光器装置を備えることができる。いくつかの実施形態において、分光器２２０はウェアラブル分光器などのウェアラブルデバイスに組み込むことができる。いくつかの実施形態において、分光器２２０はスマートフォン、タブレット型コンピュータ、ラップトップコンピュータなどのモバイル機器に組み込むことができる。いくつかの実施形態において、分光器２２０は環境２００において、制御装置２１０などの別の装置と情報を送受信することができる。
【００２０】
ネットワーク２３０は一つ又は複数の有線及び／又は無線ネットワークを含むことができる。例えば、ネットワーク２３０にはセルラーネットワーク（例えば、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ：long-term evolution）ネットワーク、３Ｇネットワーク、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ：code division multiple access）ネットワークなど）、地上波公共移動通信ネットワーク（ＰＬＭＮ：public land mobile network）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：local area network）、広域ネットワーク（ＷＡＮ：wide area network）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ：metropolitan area network）、回線網（例えば、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ：Public Switched Telephone Network）、プライベートネットワーク、アドホックネットワーク、イントラネット、インターネット、光ファイバネットワーク、クラウドコンピューティングネットワークなど、及び／若しくはこれらの組み合わせ又はその他のタイプのネットワークがある。
【００２１】
図２に示す装置及びネットワークの数及び配置は例として提供するものである。実際には、装置及び／又はネットワークの数、種類並びに配置は図２に示すものと異なるものであってもよい。更に、図２に示す２つ以上の装置を一台の装置に実装してもよく、又は図２に示す一台の装置を複数の分散装置として実装してもよい。例えば、制御装置２１０及び分光器２２０は本明細書では２つの別個の装置として記載されているが、制御装置２１０及び分光器２２０は一台の装置に実装してもよい。これに加え、又はこれに代えて、環境２００の一組の装置（例えば、一つ又は複数の装置）は、環境２００の別の一組の装置によって行われると記載されている一つ又は複数の機能を行うことができる。
【００２２】
図３は装置３００の例示的コンポーネントの図である。装置３００は制御装置２１０及び／又は分光器２２０に相当し得る。いくつかの実施形態において、制御装置２１０及び／又は分光器２２０は一つ又は複数の装置３００及び／又は装置３００一つ又は複数のコンポーネントを備えることができる。図３に示す様に、装置３００はバス３１０、プロセッサ３２０、メモリ３３０、格納コンポーネント３４０、入力コンポーネント３５０、出力コンポーネント３６０及び通信インターフェース３７０を備えることができる。
【００２３】
バス３１０は装置３００のコンポーネント内の通信を可能にするコンポーネントを備える。プロセッサ３２０はハードウェア、ファームウェア、又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせに実装される。プロセッサ３２０には中央処理装置（ＣＰＵ：central processing unit）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ：graphics processing unit）、加速処理装置（ＡＰＵ：accelerated processing unit）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field-programmable gate array）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application-specific integrated circuit）又は別のタイプの処理コンポーネントがある。いくつかの実施形態において、プロセッサ３２０は機能を実行するためにプログラムすることのできる一つ又は複数のプロセッサを含む。メモリ３３０にはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：random access memory）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：read only memory）、及び／若しくはプロセッサ３２０による使用のための情報並びに／又は命令を格納する別のタイプの動的又は静的メモリ素子（例えば、フラッシュメモリ、磁気メモリ及び／又は光メモリ）がある。
【００２４】
格納コンポーネント３４０は装置３００の操作及び使用に関係する情報並びに／又はソフトウェアを格納する。例えば、格納コンポーネント３４０にはハードディスク（例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク及び／又はソリッドステートディスク）、コンパクトディスク（ＣＤ：compact disc）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：digital versatile disc）、フロッピーディスク、カートリッジ、磁気テープ及び／又はその他のタイプの非一時的コンピュータ可読媒体並びに対応ドライブがある。
【００２５】
入力コンポーネント３５０は、ユーザ入力（例えば、タッチスクリーンディスプレイ、キーボード、キーパッド、マウス、ボタン、スイッチ及び／又はマイクロフォン）を介して装置３００に情報を受信させるコンポーネントを含む。これに加え、又はこれに代えて、入力コンポーネント３５０は情報を感知するセンサ（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ：global positioning system）コンポーネント、加速度計、ジャイロスコープ及び／又はアクチュエータ）を含むことができる。出力コンポーネント３６０は装置３００（例えば、ディスプレイ、スピーカー、及び／又は一つ又は複数の発光ダイオード（ＬＥＤ：light-emitting diodes）からの出力情報を提供するコンポーネントを含む。
【００２６】
通信インターフェース３７０は、有線接続、無線接続、又は有線接続と無線接続の組み合わせなどによって装置３００が他の装置と通信できるようにするトランシーバ状コンポーネント（例えば、トランシーバ及び／又は個別の送信機及び送信機）を含む。通信インターフェース３７０は装置３００が別の装置と情報の送受信を行えるようにする。例えば、通信インターフェース３７０はイーサネットインターフェース、光インターフェース、同軸インターフェース、赤外線インターフェース、無線周波数（ＲＦ：radio frequency）インターフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ：universal serial bus）インターフェース、Ｗｉ−Ｆｉインターフェース、セルラーネットワークインターフェースなどを含む。
【００２７】
装置３００は本明細書に記載する一つ又は複数のプロセスを実行することができる。装置３００は、メモリ３３０及び／又は格納コンポーネント３４０などの非一時的コンピュータ可読媒体によって格納されたソフトウェア命令を実行するプロセッサ３２０に応じてこれらのプロセスを実行することができる。コンピュータ可読媒体は本明細書において非一時的メモリ素子と定められる。メモリ素子は単一の物理的格納装置内のメモリ空間又は複数の物理的格納装置にわたるメモリ空間を含む。
【００２８】
ソフトウェア命令は、通信インターフェース３７０を介して、別のコンピュータ可読媒体又は別の装置からメモリ３３０及び／又は格納コンポーネント３４０に読み込むことができる。メモリ３３０及び／又は格納コンポーネント３４０に格納されたソフトウェア命令は、実行されると、本明細書に記載された一つ又は複数のプロセスをプロセッサ３２０に実行させることができる。これに加え、又はこれに代えて、ハードワイヤード回路をソフトウェア命令に代え、又はこれと共に使用して、本明細書に記載する一つ又は複数のプロセスを行うことができる。従って、本明細書に記載する実施形態はハードウェア回路とソフトウェアとの任意の組み合わせに限定されるものではない。
【００２９】
図３に示すコンポーネントの数及び配置は例として提供される。実際、装置３００のコンポーネント、その数及び配置は図３に示すものと異なるものであってもよい。これに加え、又はこれに代えて、装置３００の一組のコンポーネント（例えば、一つ又は複数のコンポーネント）は、装置３００のもう一組のコンポーネントによって実行されると記載されている一つ又は複数の機能を実行することができる。
【００３０】
図４はトレーニングセットに基づいて分類モデルを生成する例示的プロセス４００のフローチャートである。いくつかの実施形態において、図４の一つ又は複数のプロセスブロックは制御装置２１０によって実行することができる。いくつかの実施形態において、図４の一つ又は複数のプロセスブロックは分光器２２０などの、制御装置２１０から離れた、又はこれを含む別の装置又は装置のグループによって実行することができる。
【００３１】
図４に示す様に、プロセス４００はトレーニングセットに対して行われた分光分析の結果を受信するステップ（ブロック４１０）を含むことができる。例えば、制御装置２１０はトレーニングセットに対して行われた分光分析の結果を受信することができる。トレーニングセットとは、分類モデルを生成するために用いられる、一つ又は複数の既知のアイテムの一組のサンプルのことをさす。例えば、トレーニングセットは一組の肉（例えば、一組のコーシャ肉、一組の非コーシャ肉、一組のハラール肉又は一組の非ハラール肉）の一つ又は複数のサンプルを含み、肉の特定のアイテム（例えば、同じ供給源からのコーシャ牛バラステーキの第１サンプルにおける第１のコルチゾールレベル及びコーシャ牛バラステーキの第２サンプルにおける第２のコルチゾールレベル）における局所的な違いを制御することができる。いくつかの実施形態において、一組のアイテムは複数の種類の肉（例えば、牛肉、豚肉、鶏肉など）、複数の部位の肉（例えば、バラ、リブ、胸肉など）、複数の調理法（例えば、生、たたき、煮込みなど）などを含み、ユーザが遭遇し得る未知のサンプルの分類を可能にすることができる。
【００３２】
いくつかの実施形態において、トレーニングセットは識別が行われると予想される一組のアイテムに基づいて選択することができる。例えば、コーシャ牛及び非コーシャ牛に関して未知のサンプルの識別が行われると予想される場合、トレーニングセットは牛肉の部位、牛の品種、調理済み及び未調理の牛肉などに関する一組のサンプルを含むことができる。いくつかの実施形態において、トレーニングセットは各種の肉に対して特定量のサンプルを含むように選択することができる。例えば、トレーニングセットは、コーシャホットドッグ、 非コーシャホットドックなどの特定の肉のグループの複数のサンプル（例えば５サンプル、１０サンプル、１５サンプル、５０サンプルなど）を含むように選択することができる。このように、制御装置２１０には特定の種類の肉に関連する閾値量のスペクトルを提供することができるため、分類モデル（例えば、包括的な分類モデル又は局所的な分類モデル）のグループ生成を容易に行うことができ、未知のサンプルを正確に割り当てることができる。
【００３３】
しかしながら、（例えば、共通の供給源、共通の品種、共通の部位、共通の動物の種類の）サンプルにおける局所的なばらつきにより、閾値量のサンプルは実行不可能であり、制御装置２１０は閾値量のサンプルよりも少ないサンプルを使用して分類モデルを生成し得る。この場合、制御装置２１０は複数のグループを集約し、閾値量のサンプルよりも少ないサンプルを使用して識別されたグループを用いて予測を行う場合と比較して、予測精度を向上させることができる。
【００３４】
これに加え、又はこれに代えて、構成中、トレーニングセットの閾値量未満のサンプルに対して訓練されたモデルを使って予測を行う場合、複数の分類手法のテストを行い、性能の閾値レベル（例えば閾値予測成功率）に関連する特定の分類手法を選択してもよい。例えば、制御装置２１０は線形カーネル、ｒｂｆカーネル、ｗＰｒｏｂ信頼度メトリック、ｗＤｅｃＶａｌｓ信頼度メトリックなどの一組の構成パラメータを使ってテストを行い、構成パラメータの組み合わせの性能の比較に基づいて、次の使用のために、構成パラメータの特定の組み合わせを選択してもよい。
【００３５】
いくつかの実施形態において、制御装置２１０はトレーニングセットのサンプルに対応する一組のスペクトルを識別する情報を受信することができる。例えば、制御装置２１０は、分光器２２０がトレーニングセットの分光分析を行った際に観察された、特定のスペクトルを識別する情報を受信することができる。これに加え、又はこれに代えて、制御装置２１０は一組の分光測定の結果として、他の情報を受信することができる。例えば、制御装置２１０は、エネルギーの吸収、エネルギーの放射、エネルギーの分散などを識別することに関連する情報を受信することができる。
【００３６】
いくつかの実施形態において、制御装置２１０は複数の分光器２２０から一組の分光測定の結果を識別する情報を受信することができる。例えば、制御装置２１０は、複数の分光器２２０で、複数の異なる時間帯に異なる複数の場所などで行われた分光測定結果を受信することにより、複数の分光器２２０間の違い、実験条件における電位差などの物理的条件を制御することができる。
【００３７】
更に図４に示す様に、プロセス４００は、未知のサンプルを分類するために、トレーニングセットに対して行われた分光分析の結果に基づいて分類モデルを生成するステップ（ブロック４２０）を含むことができる。例えば、制御装置２１０はトレーニングセットに対して行われた分光分析の結果に基づいて分類モデルを生成し、未知のサンプルを分類することができる。
【００３８】
いくつかの実施形態において、制御装置２１０は分光分析の結果を識別する情報に基づいて、ＳＶＭ分類手法に関連する分類モデルを生成することができる。ＳＶＭとは分類のためのパターン認識を行う教師あり学習モデルである。いくつかの実施形態において、制御装置２１０はＳＶＭ手法を用いて分類モデルを生成する場合、特定のタイプのカーネル関数を使用することができる。例えば、制御装置２１０はｒｂｆ（例えばＳＶＭ−ｒｂｆと称される）タイプのカーネル関数、線形関数（例えば、多段式分類手法に利用される場合には、ＳＶＭ線形及びｈｉｅｒ−ＳＶＭ線形と称される）タイプのカーネル関数、シグモイド関数タイプのカーネル関数、多項式関数タイプのカーネル関数、指数関数タイプのカーネル関数などを使用することができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は確率値ベースのＳＶＭ（例えば、サンプルがｗＰｒｏｂなどの一組のクラスの１クラスのメンバーである確率を決定することに基づく分類）、判定値ベースのＳＶＭ（ＤｅｃＶａｌ又はｗＤｅｃＶａｌなどの、サンプルがメンバーである一組のグループの１グループを選択するための、判定関数を利用する分類）などの特定のタイプのＳＶＭを利用することができる。
【００３９】
いくつかの実施形態において、制御装置２１０はトレーニングセットのサンプルを識別する情報に基づいて分類モデルを生成することができる。例えば、制御装置２１０はトレーニングセット（例えば食品の種類）のサンプルによって表される複合物の種類を識別する情報を利用して、複合物の種類（例えば、種々の動物に関するグループ、特定の種類の動物の種々の品種に関するグループ及び／又は種々の部位の肉に関するグループ）に関連するスペクトルのグループを識別することができる。
【００４０】
いくつかの実施形態において、制御装置２１０は分類モデルを生成する際に分類モデルを訓練することができる。例えば、制御装置２１０は分光分析結果の一部を使って分類モデルを訓練することができる。これに加え、又はこれに代えて、制御装置２１０は分類モデルの評価を行うことができる。例えば、制御装置２１０は分光分析結果の別の部分を使って分類モデルを（例えば予測強度に関して）検証することができる。
【００４１】
いくつかの実施形態において、制御装置２１０は分類モデルを生成する際に分類モデルを検証することができる。例えば、制御装置２１０は予測成功率（ＰＳＲ又はＰＳと称される場合もある）などの、トレーニングセットの分類結果に関するメトリックを決定することができる。この場合、制御装置２１０は、Ｔ−奇数／Ｐ−偶数手法（例えば、奇数のサンプルは分類モデルを訓練するためのトレーニングセットとして選択され、偶数のサンプルは分類モデルをテストする予測セットとして選択される）、Ｐ−奇数／Ｔ−偶数手法（例えば、奇数のサンプルは分類モデルをテストする予測セットとして選択され、偶数のサンプルは分類モデルを訓練するトレーニングセットとして選択される）、１サンプル抽出（one sample out）手法（例えば、一つのサンプル予測セットとして選択された各サンプルに関して、各々の他のサンプルはトレーニングセットとして使用される）などのテスト手法を使って分類モデルをテストすることができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０はトレーニングセットの分類結果に基づいて特定の分類手法を選択することができる。例えば、制御装置２１０は信頼値ベースの選択手法、判定値ベースの選択手法、局所分類モデリングベースの選択技術などを選択することができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は、予測セットを使用して、特定の分類手法及びトレーニングセットを用いて生成された分類モデルの検証結果に基づき、特定の分類手法を選択することができる。これに加え、又はこれに代えて、製造中、分類モデルの検証結果に基づき、特定の分類手法を選択することができる。
【００４２】
更に図４に示す様に、プロセス４００は分類モデルの生成に基づいて分類モデルを提供するステップを含むことができる（ブロック４３０）。例えば、制御装置２１０は分類モデルの生成に基づいて分類モデルを提供することができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は分類モデルを生成した後、他の分光器２２０と関連するその他の制御装置２１０に分類モデルを提供することができる。例えば、第１の制御装置２１０は分類モデルを生成し、この分類モデルを複数の第２の制御装置２１０にロードし、複数の対応する分光器２２０と共に使用することができる。この場合、特定の第２の制御装置２１０は分類モデルを格納し、図６に関して本明細書に記載する様に、分類モデルを利用して一つ又は複数の未知のサンプルセットを分類することができる。これに加え、又はこれに代えて、制御装置２１０は制御装置２１０が一つ又は複数のサンプルの分類に使用するように、分類モデルを格納することができる。このように、制御装置２１０は未知のサンプルの識別に利用するために分類モデルを提供する。
【００４３】
図４はプロセス４００の例示的ブロックを示しているが、いくつかの実施形態において、プロセス４００のブロック、その数及び配置は図４に示すものと異なるものであってもよい。これに加え、又はこれに代えて、プロセス４００の２つ以上のブロックを並行して実行してもよい。
【００４４】
図５は図４に示す例示的プロセス４００に関する例示的実施形態５００の図である。図５はトレーニングセットに基づいて分類モデルを生成する例を示す。
【００４５】
図５に参照符号５１０で示す様に、分光器２２０はトレーニングセットに対して分光分析を行う。例えば、分光分析を行う要求を制御装置２１０から受信すると、分光器２２０は一組のサンプル（例えば、コーシャ牛肩肉サンプル、コーシャバラステーキサンプル、コーシャ鶏胸サンプル、非コーシャ仔牛サンプル、非コーシャ牛肩肉サンプル、非コーシャ豚腰肉サンプルなど）の一組のスペクトルを測定する。参照符号５２０で示す様に、制御装置２１０は分光器２２０から一組の分光測定結果を受信する。例えば、制御装置２１０は一組のサンプルの一組のスペクトルを識別する情報を受信することができる。参照符号５３０で示す様に、制御装置２１０は一組の分光測定結果に基づき、ＳＶＭ分類手法を用いて分類モデルを生成する。例えば、制御装置２１０は分類モデルを訓練して、未知のスペクトルに基づき、複合物（例えば肉の種類）のタイプの決定を行う。このように、制御装置２１０は未知のサンプルがコーシャか否か（又は他の例ではハラールか否か）を決定するために利用するモデルを生成する。参照符号５４０で示す様に、制御装置２１０は分類モデルを提供し、他の制御装置２１０（図示せず）にロードして他の制御装置２１０が他の分光器２２０（図示せず）を使用して未知のサンプルの（例えば、コーシャ又は非コーシャグループへの）分類を行うことができるようにする。
【００４６】
上述の様に、図５は単に例として提供する。他の例も可能であり、図５に関する記載と異なるものであってもよい。
【００４７】
図６は分類モデルを利用して未知のサンプルを分類する例示的プロセス６００のフローチャートである。いくつかの実施形態において、図６の一つ又は複数のプロセスブロックは分光器２２０によって行うことができる。いくつかの実施形態において、図６の一つ又は複数のプロセスブロックは、分光器２２０とは別個の、またはこれを含む、制御装置２１０などの別の装置又は装置群によって行うことができる。
【００４８】
図６に示す様に、プロセス６００は未知のサンプルに対して行われる分光分析の結果を受信するステップ（ブロック６１０）を含むことができる。例えば、制御装置２１０は未知のサンプルに対して行われた分光分析の結果を受信することができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は、制御装置２１０からの事前要求又は命令なしで、分光分析を行う分光器２２０による分光分析の結果を受信することができる。例えば、分光器２２０のユーザは分光器２２０に未知のサンプルに対する分光分析を行わせ、分光分析の結果を制御装置２１０に送信させることができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は分光器２２０に分光分析を行わせることにより、分光分析の結果を受信することができる。例えば、制御装置２１０は未知のサンプルの一組の分光測定を実行する要求を送信し、一組の分光測定の結果として、未知のサンプルのスペクトルを識別する情報を受信することができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は、複数の時間帯、複数の場所において、複数の分光器２２０によって行われた一組の分光測定結果を識別する情報を受信することができる。
【００４９】
これに加え、又はこれに代えて、制御装置２１０は未知のサンプルの複数の部分に対して行われた一組の分光測定の結果を識別する情報を受信することができる。例えば、制御装置２１０は、未知のサンプルの第１の部分に対して分光分析を行う分光器２２０に基づく分光分析の第１の結果、及び未知のサンプルの第２の部分に対して分光分析を行う分光器２２０に基づく分光分析の第２の結果を受信することができる。このように、制御装置２１０は、分光分析の結果に影響を与え得る物理条件、分光分析の結果に影響を与え得る未知のサンプルの局所的な変化などを明確にすることができる。
【００５０】
いくつかの実施形態において、制御装置２１０は第１の分光器２２０に未知のサンプルの第１の部分に対する第１の分光測定を実行させ、第２の分光器２２０に未知のサンプルの第２の部分に対する第２の分光測定を実行させることができる。このように、制御装置２１０は全ての分光測定が一台の分光器２２０で連続的に実行される場合と比較して、未知のサンプルの複数の分光測定を行う時間を短縮させることができる。
【００５１】
更に図６に示す様に、プロセス６００は分光分析の結果に基づき、及び分類モデルを使用して未知のサンプルを分類するステップ（ブロック６２０）を含むことができる。例えば、制御装置２１０は分光分析の結果に基づき、そして分類モデルを使用して未知のサンプルを分類することができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は分類モデルを取得することができる。例えば、制御装置２１０はデータ構造から分類モデルを取得し、この分類モデルを用いて未知のサンプルを分類することができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は分類モデルに基づいて別の分類モデルを生成し、この別の分類モデルを利用して未知のサンプルを分類することができる。例えば、制御装置２１０がサンプルのトレーニングセットに基づいて生成された包括的な分類モデルを取得すると、制御装置２１０は（例えば、ＳＶＭ分類手法を使って）未知のサンプルに関連する局所的な分類モデルを生成し、未知のサンプルを分類する精度を向上させることができる。この場合、制御装置２１０は局所的な分類モデルを使って未知のサンプルを分類することができる。
【００５２】
いくつかの実施形態において、制御装置２１０は分類モデルに基づいて未知のサンプルを特定のグループに分類することができる。例えば、制御装置２１０は未知のサンプルに対して行われた分光分析の結果及び分類モデルに基づいて、特定の種類の肉（例えばハラール牛肩肉）を未知のサンプルにマッチする可能性の最も高いものとして識別することができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は未知のサンプルが分類され得る一つ又は複数の他のグループを識別することができる。例えば、制御装置２１０は未知のサンプルが一組のグループのメンバーである尤度を決定し、未知のサンプルの潜在的な分類として、グループの閾値量、閾値尤度を持つ一つ又は複数のグループなどを選択することができる。
【００５３】
いくつかの実施形態において、制御装置２１０は未知のサンプルの一つ又は複数のグループへの分類に基づいて、未知のサンプルをメタグループ（例えば、コーシャ若しくは非コーシャ又はハラール又は非ハラール）に分類することができる。例えば、制御装置２１０は、未知のサンプルの特定のグループ（例えばハラール牛肩肉）としての識別に基づいて、未知のサンプルを特定のグループ（例えば、複数の種類のハラール肉のハラールメタグループ）に関連する特徴を有する特定のメタグループに分類することができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は複数のグループの複数の尤度を集約し、未知のサンプルをメタグループに分類することができる。例えば、制御装置２１０は、未知のサンプルが第１グループである第１の尤度（例えば、ハラール牛肩肉である尤度９４％）、第２グループである第２の尤度（例えば、ハラール牛バラステーキである尤度３％）、及び第３グループである第３の尤度（例えば、非ハラール豚腰肉である尤度１％）に関連していると決定すると、第１及び第２の尤度を集約して第１のメタグループに関する第４の尤度（例えばハラールである尤度９７％）を決定し、第３の尤度に基づいて第２のメタグループの第５の尤度（例えば非ハラールである尤度１％）を決定することができる。別の例において、制御装置２１０は複数の尤度を集約させる別の数学的手法を利用することができる。このように、制御装置２１０は複数の分類グループに関する情報の集約を利用して（例えば、閾値量未満のサンプルが、閾値レベルの精度を達成することに関連してよい）、複数の分類グループの特徴に関する未知のサンプルの分類を閾値レベルの精度で決定することができる。
【００５４】
更に図６に示す様に、プロセス６００は未知のサンプルの分類に関連する情報を提供するステップ（ブロック６３０）を含むことができる。例えば、制御装置２１０は未知のサンプルの分類に関連する情報を提供することができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は未知のサンプルのクラスを識別する情報を提供することができる。例えば、制御装置２１０は未知のサンプルが特定のグループ（例えば、コーシャ牛バラステーキ、非コーシャ豚腰肉、ハラール牛サーロイン、又は非ハラール仔牛テンダーロイン）と関連していることを示す情報を提供することができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は未知のサンプルのクラスの特徴を識別する情報を提供することができる。例えば、制御装置２１０は未知のサンプルが特定の特徴と関連する特定のメタグループ（例えば、コーシャメタグループ若しくは非コーシャメタグループ又はハラールメタグループ若しくは非ハラールメタグループ）であることを示す情報を提供することができる。
【００５５】
いくつかの実施形態において、制御装置２１０は分類の精度を示す情報を提供することができる。例えば、制御装置２１０は未知のサンプルが特定のグループ、特定のメタグループなどに特定の尤度の精度で分類されることを示す情報を提供することができる。これに加え、又はこれに代えて、制御装置２１０は別のグループに関連する尤度を識別する情報を提供することができる。例えば、制御装置２１０は、未知のサンプルの第１グループ（例えば、コーシャ牛バラステーキ）に関連する尤度が９５％であること、未知のサンプルの第２グループ（例えばコーシャ牛肩肉）に関連する尤度が４％であること、及び未知のサンプルの第３グループ（例えば非コーシャ牛肩肉）に関連する尤度が１％であることを示すことができる。
【００５６】
いくつかの実施形態において、制御装置２１０は未知のサンプルの分類と関連する情報を表示のために提供することができる。例えば、制御装置２１０は（例えば、制御装置２１０、分光器２２０又は制御装置２１０が情報を送信する他の装置の）ユーザインターフェースを介して、表示のための情報をユーザに提供することができる。いくつかの実施形態において、制御装置２１０は未知のサンプルの分類に関連する情報を格納することができる。例えば、制御装置２１０は未知のサンプルの分類を識別する情報、分光分析が行われた場所、未知のサンプルの写真及び／又は未知のサンプルの分光分析を行うことに関するその他の情報を格納することができる。このように、制御装置２１０は未知のサンプルが不正に／誤って（例えばコーシャ又はハラールとして）表示されているか否かの決定に使用する情報を格納することができる。
【００５７】
図６はプロセス６００の例示的ブロックを示しているが、いくつかの実施形態において、プロセス６００のブロックの数及び配置は図６に示されたものと異なるものであってもよい。これに加え、又はこれに代えて、プロセス６００の２つ以上のブロックを並行して行ってもよい。
【００５８】
図７Ａ〜図７Ｃは図６に示す例示的プロセス６００に関する例示的実施形態の図である。図７Ａ〜図７Ｃは、一組の分類手法を用いて生成され、それから未知のサンプルの正確な識別のための特定の構成を選択することができる、一組の分類モデルを使って未知のサンプルを識別する例示的結果を示す。
【００５９】
図７Ａにおいて、例示グラフ７１０は、制御装置２１０が分光器２２０からの分光分析結果を用いて分類を行った結果を示す。例えば、制御装置２１０は一組のサンプル７１２の一組の分類を行う。この場合、制御装置２１０はｗＰｒｏｂ分類手法及びＳＶＭ線形分類器を用いて、Ｔ‐奇数Ｐ‐偶数手法を利用する。例えば、制御装置２１０はトレーニングセットとして奇数番号のサンプルを選択し、偶数サンプルをｗＰｒｏｂ分類手法で使用するための予測セットとして選択する。奇数番号サンプルを使用した分類モデルの生成に基づき、制御装置２１０は偶数番号サンプルの分類を行い、参照符号７１４で示す様に、コーシャグループ及び非コーシャグループの分類確率を決定する。参照符号７１６で示す様に、制御装置２１０によって行われた全部で４７の分類のうちの６つの分類セットは不正確であるため、予測成功率は８７．２３％となる。
【００６０】
図７Ｂにおいて、例示グラフ７２０は分光器２２０からの分光分析結果を用いて制御装置２１０が行った別の分析結果を示す。例えば、制御装置２１０は一組のサンプル７２２の一組の分類を行う。この場合、制御装置２１０はｗＰｒｏｂ分類手法及びＳＶＭ線形分類器を用いて、１サンプル抽出（one sample out）手法を利用する。例えば、制御装置２１０は特定のサンプルを選択し、相互のサンプルに対応する分光分析の結果に基づいて分類モデルを生成し、この分類モデルに基づいてサンプルの分類を行う。この場合、制御装置２１０は、参照符号７２４によって示す様に、コーシャグループ及び非コーシャグループの分類精度（例えば、分類が正確か否か）を決定する。参照符号７２６によって示す様に、制御装置２１０によって行われた全部で９４の分類のうちの４つの分類セットが不正確であるため、予測成功率は９５．７４％となる。
【００６１】
図７Ｃにおいて、例示グラフ７３０は分光器２２０からの分光分析結果を用いて制御装置２１０が行った別の分類結果を示す。例えば、制御装置２１０は一組のサンプル７３２の一組の分類を行う。この場合、制御装置２１０はｗＤｅｃＶａｌｓ分類手法及びＳＶＭ線形分類器を用いて、Ｔ‐奇数Ｐ‐偶数手法を利用する。例えば、制御装置２１０は奇数番号のサンプルを使用して分類モデルを生成し、この分類モデルに基づいて偶数番号サンプルに対して分類を行い、偶数番号サンプルの分類を生成し、判定値手法を用いて生成された分類に基づいて予測を行う。この場合、参照符号７２４によって示す様に、制御装置２１０はコーシャグループ及び非コーシャグループの分類確率を決定する。参照符号７２６で示す様に、制御装置２１０によって行われた全体で４７の分類のうちの１つの分類が不正確であるため、予測成功率は９７．８７％となる。別の例では、１サンプル抽出（one sample out）手法と関連するｗＤｅｃＶａｌｓ分類手法及びＳＶＭ線形分類器を用いた分類モデルの生成に関して、同様の結果が達成される。閾値未満の量であるトレーニングセットサンプルの分類精度の向上に関連する判定値に基づき、制御装置２１０は判定値を用い、分光器２２０からの分光測定結果に基づいて分類を行うように構成することができる。
【００６２】
上述の様に、図７Ａ〜図７Ｃは単なる例として提供する。他の例も可能であり、図７Ａ〜図７Ｃに関して記載したものと異なるものであってもよい。
【００６３】
制御装置２１０は判定値と共にＳＶＭタイプの分類器を利用し、他のタイプの分類手法と比べて、トレーニングセットが閾値サイズ未満の、向上されたサンプルの分類を可能にする。閾値サイズ未満とは例えば１００サンプル未満、７５サンプル未満、５０サンプル未満、４５サンプル未満などである。このように、ユーザは（例えば、一つのパッケージに統合された）制御装置２１０及び／又は分光器２２０を確実に使用して肉アイテムの分光測定を行い、制御装置２１０及び分光器２２０のユーザインターフェースを介してその肉アイテムがコーシャであるかハラールであるかを示す決定（例えば、確率の数値的決定、バイナリ分類など）を受信する。このようにして、ユーザは、スーパーマーケット、レストランなどの肉がコーシャ又はハラールであることに関して正確なラベルが貼られていることを確認することができる。
【００６４】
上述の開示によって例示及び説明が提供されるが、これらは網羅的なものではなく、また、実施形態を開示した形態に厳密に限定することを意図するものではない。変更及び変形は上述の開示に照らして可能である、又は実施形態から取得してもよい。
【００６５】
本明細書で使用するコンポーネントという用語は、ハードウェア、ファームウェア及び／又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせとして広く解釈されることが意図される。
【００６６】
本明細書においていくつかの実施形態は閾値と関連して記載されている。本明細書で使用する「閾値を満足させる」とは、閾値を超える、閾値より大きい、閾値より高い、閾値以上、閾値未満、閾値より少ない、閾値より低い、閾値以下、閾値と等しいなどのことである。
【００６７】
本明細書に記載するシステム及び／又は方法は、ハードウェア、ファームウェア又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせの種々の形態で実施可能である。これらのシステム及び／又は方法を実施するために使用される実際に特殊化された制御ハードウェア又はソフトウェアは、これらの実施形態に制限されない。従って、本明細書において、システム及び／又は方法の操作及び挙動は特定のソフトウェアコードを参照せずに記載されており、ソフトウェア及びハードウェアは本明細書の記載に基づいてシステム及び／又は方法を実施するように設計することができると理解されたい。
【００６８】
特性の特定の組み合わせを請求項に記載し、及び／又は明細書に開示したが、これらの組み合わせは可能な実施形態の開示を制限することを意図するものではない。実際、これらの特性の多くは、請求項に具体的に記載されていない方法、及び／又は明細書に開示されていない方法で組み合わせることができる。以下に記載する各々の従属請求項は１つの請求項のみに従属させることができるが、可能な実施形態の開示は、各々の従属請求項と請求項の範囲における他の全ての請求項との組み合わせを含んでいる。
【００６９】
本明細書で使用される要素、行為又は命令は、明示的な記載のない限り、重要なもの又は必須のものとして解釈してはならない。また、本明細書で使用する「ａ」及び「ａｎ」の冠詞は一つ又は複数のアイテムを含むものとし、「一つ又は複数の」と代替可能に使用することができる。更に、本明細書で使用する「組（set）」という用語は、一つ又は複数のアイテム（例えば関連アイテム、非関連アイテム、関連アイテムと非関連アイテムの組み合わせなど）を含むものとし、「一つ又は複数の」と代替可能に使用することができる。一つのアイテムのみが意図される場合、「一つの」という用語又は類似の用語が使用される。また、本明細書で使用する「有する（has, have, having）」などの用語は開放型用語である。更に、「に基づく（based on）」という言い回しは、特に断りのない限り、「少なくとも部分的に〜に基づく」ことを意味するものとする。
【図１】
2018049004.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【外国語明細書】
2018049004000001.pdf