(57)【要約】【課題】ファジイ論理を利用した曖昧検索機能や、ニューラルネットワークを利用した人間類似の思考機能によって、高速かつ論理的に、植物の品種、組織、育成環境などに関する情報を取得する。【解決手段】リグニンの成分量のスペクトラムを測定データ121として取得する測定装置20と、識別データと識別データに対応付けられたスペクトルデータを含む基準データ101を保存する保存装置70と、検索装置30とを備えている。検索装置は、測定データ読出し手段46と、基準データ読出し手段48と、ピーク探索手段50と、ピーク対応付け手段52と、パターン間距離計算手段60と、植物品種分類手段62とを備えている。ピーク探索手段は、測定データ及び基準データから、それぞれ測定ピーク及び基準ピークを得る。ピーク対応付け手段は、測定ピーク及び基準ピークを対応付ける。パターン間距離計算手段は、測定ピークの集合である測定パターンと基準ピークの集合である基準パターンの間のパターン間距離を計算する。【選択図】図１
2007315941.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
植物のリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する測定装置と、
植物品種、組織及び育成環境の情報を含む識別データと該識別データに対応付けられたスペクトルデータを含む基準データを保存する保存装置と、
検索装置と
を備え、
前記検索装置は、
前記測定装置から前記測定データを読み出す測定データ読出し手段と、
前記保存装置から前記基準データを読み出す基準データ読出し手段と、
読み出された前記測定データ及び前記基準データから、それぞれ測定ピーク及び基準ピークを決定するピーク探索手段と、
決定された前記測定ピークと前記基準ピークとを対応付けるピーク対応付け手段と、
決定された前記測定ピークの集合である測定パターンと決定された前記基準ピークの集合である基準パターンの間のパターン間距離を計算するパターン間距離計算手段と、
計算された前記パターン間距離に応じて、植物品種を分類する植物品種分類手段と
を備えることを特徴とする植物品種判定装置。
【請求項２】
前記植物品種判定装置は、さらに
計算された前記パターン間距離に応じて組織を分類する組織分類手段と、計算された前記パターン間距離に応じて育成環境を分類する育成環境分類手段のいずれか一方又は双方を備えることを特徴とする請求項１に記載の植物品種判定装置。
【請求項３】
植物のリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する測定装置と、
植物品種、組織及び育成環境の情報を含む識別データと該識別データに対応付けられたスペクトルデータを含む基準データを保存する保存装置と、
検索装置と
を備え、
前記検索装置は、
前記測定装置から前記測定データを読み出す測定データ読出し手段と、
あらかじめ前記基準データを用いて学習されているニューラルネットワークであって、前記測定データが前記基準データに類似しているか否かを判定して、その結果を類似度として出力する当該ニューラルネットワークと、
前記類似度に応じて、植物品種を分類する植物品種分類手段と
を備えることを特徴とする植物品種判定装置。
【請求項４】
植物のリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する測定装置と、植物品種、組織及び育成環境の情報を含む識別データと該識別データに対応付けられたスペクトルデータを含む基準データを保存する保存装置と、検索装置とを備える植物品種判定装置において、
前記測定装置から前記測定データを読み出す過程と、
前記保存装置から前記基準データを読み出す過程と、
読み出された前記測定データ及び前記基準データから、それぞれ測定ピーク及び基準ピークを決定する過程と、
決定された前記基準ピークに、決定された前記測定ピークを対応付けて、前記測定ピークの集合である測定パターンの、前記基準ピークの集合である基準パターンからの第１距離を計算する過程と、
決定された前記測定ピークに、決定された前記基準ピークを対応付けて、前記基準パターンの、前記測定パターンからの第２距離を計算する過程と、
前記第１距離及び第２距離から、前記基準パターンと前記測定パターンの間のパターン間距離を計算する過程と、
計算された前記パターン間距離に応じて、植物品種を分類する過程と
を備えることを特徴とする植物品種判定方法。
【請求項５】
前記植物品種を分類する過程の後、
計算された前記パターン間距離に応じて組織を分類する過程と、計算された前記パターン間距離に応じて育成環境を分類する過程のいずれか一方又は双方を行うことを特徴とする請求項４に記載の植物品種判定方法。
【請求項６】
植物のリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する測定装置と、植物品種、組織及び育成環境の情報を含む識別データと該識別データに対応付けられたスペクトルデータを含む基準データを保存する保存装置と、検索装置とを備える植物品種判定装置において、
前記検索装置が備えるニューラルネットワークに、前記基準データを用いて学習させる過程と、
前記測定装置から前記測定データを読み出す過程と、
前記ニューラルネットワークが、読み出された前記測定データが前記基準データに類似しているか否かを判定して、その結果を類似度として得る過程と、
判定の結果得られた前記類似度に応じて、植物品種を分類する過程と
を備えることを特徴とする植物品種判定方法。
【請求項７】
植物のリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する測定装置と、植物品種、組織及び育成環境の情報を含む識別データと該識別データに対応付けられたスペクトルデータを含む基準データを保存する保存装置と、コンピュータで構成される検索装置とを備える植物品種判定装置における、当該コンピュータに、
前記測定装置から前記測定データを読み出す測定データ読出し手段と、
前記保存装置から前記基準データを読み出す基準データ読出し手段と、
読み出された前記測定データ及び前記基準データから、それぞれ測定ピーク及び基準ピークを決定するピーク探索手段と、
決定された前記測定ピークと前記基準ピークとを対応付けるピーク対応付け手段と、
決定された前記測定ピークの集合である測定パターンと決定された前記基準ピークの集合である基準パターンの間のパターン間距離を計算するパターン間距離計算手段と、
計算された前記パターン間距離に応じて、植物品種を分類する植物品種分類手段と
を機能させることを特徴とする植物品種判定用プログラム。
【請求項８】
前記コンピュータに、さらに
計算された前記パターン間距離に応じて組織を分類する組織分類手段と、計算された前記パターン間距離に応じて育成環境を分類する育成環境分類手段のいずれか一方又は双方を機能させることを特徴とする請求項７に記載の植物品種判定用プログラム。
【請求項９】
植物のリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する測定装置と、植物品種、組織及び育成環境の情報を含む識別データと該識別データに対応付けられたスペクトルデータを含む基準データを保存する保存装置と、コンピュータで構成される検索装置とを備える植物品種判定装置における、当該コンピュータに、
前記測定装置から、前記測定データを読み出す測定データ読出し手段と、
前記基準データを用いた学習が可能であり、前記測定データが前記基準データに類似しているか否かを判定して、その結果を類似度として出力するニューラルネットワークと、
前記類似度に応じて、植物品種を分類する植物品種分類手段と
を機能させることを特徴とする植物品種判定用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、植物品種、組織、育成環境などに関する情報をファジイ論理代数やニューラルネットワークを利用して取得する、植物品種判定装置、植物品種判定方法及び植物品種判定用プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
植物の分類及び同定には、植物体の形、葉の色などの植物の形態的特性を用いる方法（例えば、特許文献１参照）、アイソザイムの分布パターンを用いる方法、液体ガスクロマトグラフ質量分析計を用いた試料の同定方法（例えば、特許文献２参照）及びフーリエ変換ラマン分光を用いた樹木の成分等の定量方法（例えば、特許文献３参照）などがある。また、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ：ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ  ｃｈａｉｎ  ｒｅａｃｔｉｏｎ）法によるＤＮＡ解析を行う方法も開発されている。
【特許文献１】特開２００１−３０６５８３号公報
【特許文献２】特開平５−２５６８３８号公報
【特許文献３】特開平１１−２５８１６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、形態的特性を用いる場合、被検査試料が微量のため外観を特定できなかったり、樹液などの植物の一構成要素であったりする場合には、植物の同定が行えないという課題がある。また、ＤＮＡ解析を行う方法では、植物サンプルからのＤＮＡ抽出には熟練された技術が必要であったり、コストが高かったりなどの問題がある。
【０００４】
このため、ＤＮＡ解析を必要とせず、植物の化学的成分による分類及び同定を行う方法の開発が望まれている。
【０００５】
植物の化学的成分による分類及び同定を行う方法に、植物の微小片を加熱してその細胞壁構成成分であるリグニンを流出させ、このリグニンを高熱でガス化させて検知する熱分解ガスクロマトグラフィを用いる方法がある。熱分解ガスクロマトグラフィで得られるスペクトルには、さまざまな情報が含まれている。しかし、熱分解ガスクロマトグラフィで得られたスペクトルを解析し、既知のスペクトルとの一致度を高速にかつ論理性を満たすように処理できるシステムは、実用化されていない。
【０００６】
そこで、発明者が研究を行ったところ、ファジイ論理を利用した曖昧検索機能や、ニューラルネットワークを利用した人間類似の思考機能によって、高速かつ論理的なスペクトルの解析ができることを見出した。
【０００７】
この発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、この発明の目的は、ファジイ論理を利用した曖昧検索機能や、ニューラルネットワークを利用した人間類似の思考機能によって、高速かつ論理的に、植物品種、組織、育成環境などに関する情報を取得する、植物品種判定装置、植物品種判定方法及び植物品種判定用プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した目的を達成するために、この発明の第一の要旨によれば、下記の特徴を備える植物品種判定装置を提供する。この植物品種判定装置は、植物のリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する測定装置と、植物品種、組織及び育成環境の情報を含む識別データとこの識別データに対応付けられたスペクトルデータを含む基準データを保存する保存装置と、検索装置とを備えている。検索装置は、機能手段として、測定データ読出し手段と、基準データ読出し手段と、ピーク探索手段と、ピーク対応付け手段と、パターン間距離計算手段と、植物品種分類手段とを備えている。
【０００９】
測定データ取得手段は、測定装置から測定データを読み出し、及び、基準データ読出し手段は、保存装置から基準データを読み出す。ピーク探索手段は、読み出された測定データ及び基準データから、それぞれ測定ピーク及び基準ピークを決定する。ピーク対応付け手段は、決定された測定ピークと基準ピークとを対応付ける。パターン間距離計算手段は、決定された測定ピークの集合である測定パターンと決定された基準ピークの集合である基準パターンとの間のパターン間距離を計算する。植物品種分類手段は、計算されたパターン間距離に応じて、植物品種を分類する。
【００１０】
上述した植物品種判定装置の実施にあたり、検索装置は、機能手段として、好ましくは、計算されたパターン間距離に応じて組織を分類する組織分類手段と、計算されたパターン間距離に応じて育成環境を分類する育成環境分類手段のいずれか一方又は双方を備えるのが良い。
【００１１】
また、この発明の植物品種判定装置の他の好適実施形態によれば、植物のリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する測定装置と、植物品種、組織及び育成環境の情報を含む識別データとこの識別データに対応付けられたスペクトルデータを含む基準データを保存する保存装置と、検索装置とを備えて構成される。
【００１２】
検索装置は、機能手段として、測定データ読出し手段と、ニューラルネットワークと、植物品種分類手段とを備えている。測定データ読出し手段は、測定データを測定装置から読み出す。ニューラルネットワークは、あらかじめ上述の基準データを用いて学習されていて、測定データが基準データに類似しているか否かを判定して、その結果を類似度として出力する。植物品種分類手段は、類似度に応じて、植物品種を分類する。
【００１３】
上述した目的を達成するために、この発明の第二の要旨によれば、下記の特徴を備える植物品種判定方法が提供される。この植物品種判定方法は、植物のリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する測定装置と、植物品種、組織及び育成環境の情報を含む識別データとこの識別データに対応付けられたスペクトルデータを含む基準データを保存する保存装置と、検索装置とを備える植物品種判定装置において実施され、以下の過程を備えている。先ず、測定装置から測定データを読み出す。次に、保存装置から基準データを読み出す。次に、読み出された測定データ及び基準データから、それぞれ測定ピーク及び基準ピークを決定する。次に、決定された基準ピークに測定ピークを対応付けて、決定された測定ピークの集合である測定パターンの、決定された基準ピークの集合である基準パターンからの第１距離を計算する。次に、決定された測定ピークに決定された基準ピークを対応付けて、基準パターンの、測定パターンからの第２距離を計算する。次に、第１距離及び第２距離から、基準パターンと測定パターンの間のパターン間距離を計算する。次に、計算されたパターン間距離に応じて、植物品種を分類する。
【００１４】
上述した植物品種判定方法の実施にあたり、好ましくは、植物品種を分類する過程の後、パターン間距離に応じて組織を分類する過程と、パターン間距離に応じて育成環境を分類する過程のいずれか一方又は双方を行うのが良い。
【００１５】
また、この発明の植物品種判定方法の他の好適な実施形態によれば、植物のリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する測定装置と、植物品種、組織及び育成環境の情報を含む識別データに対応付けられた基準データを保存する保存装置と、検索装置とを備える植物品種判定装置において実施され、以下の過程を備えている。先ず、検索装置が備えるニューラルネットワークを、基準データを用いて学習させる。次に、測定装置から測定データを読み出す。読み出された測定データが基準データに類似しているか否かを判定して、その結果を類似度として得る。次に、類似度に応じて、植物品種を分類する。
【００１６】
上述した目的を達成するために、この発明の第三の要旨によれば、下記の特徴を備える植物品種判定用プログラムが提供される。この植物品種判定用プログラムは、植物のリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する測定装置と、植物品種、組織及び育成環境の情報を含む識別データとこの識別データに対応付けられたスペクトルデータを含む基準データを保存する保存装置と、コンピュータで構成される検索装置とを備えている植物品種判定装置に対して、検索装置を構成するコンピュータに、測定データ取得手段と、基準データ読出し手段と、ピーク探索手段と、ピーク対応付け手段と、パターン間距離計算手段と、植物品種分類手段とを機能させる。
【００１７】
上述した植物品種判定プログラムは、好ましくは、検索装置を構成するコンピュータにパターン間距離に応じて組織を分類する組織分類手段と、パターン間距離に応じて育成環境を分類する育成環境分類手段のいずれか一方又は双方を機能させるのが良い。
【００１８】
また、この発明の植物品種判定用プログラムの他の好適な実施形態によれば、植物のリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する測定装置と、植物品種、組織及び育成環境の情報を含む識別データとこの識別データに対応付けられたスペクトルデータを含む基準データを保存する保存装置と、検索装置とを備えている植物品種判定装置に対して、検索装置を構成するコンピュータに、測定データ取得手段と、ニューラルネットワークと、植物品種分類手段とを機能させる。
【発明の効果】
【００１９】
この発明の植物品種判定装置、植物品種判定方法及び植物品種判定用プログラムによれば、植物品種を分類するために、一定の規則で計算されるパターン間距離や、ニューラルネットワークで得られる類似度を用いている。このため、判断に恣意性が入ることなく、論理性を保持したまま、植物品種の分類を行うことができる。
【００２０】
また、植物品種判定装置に、育成環境分類手段又は組織分類手段を備える構成とし、育成環境としての土壌や組織を分類する過程を行うことにより、植物品種だけでなく、土壌や組織の分類を行うことが可能になる。
【００２１】
さらに、この発明の植物品種判定装置、植物品種判定方法及び植物品種判定用プログラムでは、測定データと基準となるデータとが一致するか否かではなく、パターン間距離や、ニューラルネットワークで得られる類似度によって、植物品種の分類を行っている。このため、データに不確実性がある場合であっても、測定データが、どの植物品種に分類されるか確度の情報を含めて得ることができる。
【００２２】
また、測定データと全基準データのパターン間距離又は類似度をプロットすることにより、測定データの性質(たとえばイチョウが被子植物とは異なる植物であること)を知ることができる。その知見は絶滅種の分類学上の位置，現存種との類縁関係推測に応用可能である。このように、測定データに対する、基準データ集合全体から導出される分布的性質も測定データの性質として利用可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図を参照して、この発明の実施の形態について説明するが、構成要素の配置関係についてはこの発明が理解できる程度に概略的に示したものに過ぎない。また、以下、この発明の好適な構成例につき説明するが、数値的条件などは、単なる好適例にすぎない。従って、この発明は以下の実施の形態に限定されない。
【００２４】
（第１実施形態）
図１を参照して、第１実施形態の植物品種判定装置について説明する。図１は、植物品種判定装置を説明するためのブロック図である。
【００２５】
植物品種判定装置１０は、測定装置２０、検索装置３０及び保存装置７０を備えて構成されている。
【００２６】
測定装置２０は、植物の微小片を加熱して、細胞壁構成成分であるリグニンを流出させ、このリグニンの成分量のスペクトラムを測定データとして取得する。測定装置２０として、例えば、従来周知の熱分解ガスクロマトグラフ分析装置（例えば、ＳＨＩＭＡＺＵ製作所製ＧＣ−１７Ａ（商品名））が用いられる。測定装置２０で測定された測定データ１２１は、検索装置３０に送られる。
【００２７】
図２を参照して、測定データについて説明する。図２は、測定データのデータ構造を説明するための概略図である。測定データ１２１は、熱分解ガスクロマトグラフ分析装置での測定結果を示すものであり、識別データ１２３、スペクトルデータ１２５及びピークデータ１２７を備えている。
【００２８】
識別データ１２３は、植物品種などの生物種、組織などの試料部位、土壌などの育成環境の情報を備えることができる。なお、識別データ１２３に含まれる情報は、これらに限定されるものではない。
【００２９】
スペクトルデータ１２５は、メモリ番号欄、時間欄及び出力強度欄を備えている。同一のメモリ番号ｋに属する、時間ｔ（ｋ）と出力強度ｐ（ｋ）を、横軸に時間を取り、縦軸に出力強度をとった座標面にプロットすれば、熱分解ガスクロマトグラフ分析装置で測定されたスペクトラムが再現される。なお、メモリ番号として、例えばメモリのアドレス等を用いる場合には、スペクトルデータ１２５に、メモリ番号の欄を設けなくても良い。
【００３０】
ピークデータ１２７は、ピーク番号欄、保持時間（ＲＴ：Ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ  Ｔｉｍｅ）欄、ピーク面積欄及びピーク値欄を備えていて、ピークごとに、ピーク番号、保持時間、ピーク面積及びピーク値などの測定装置で得られるピークの情報が書き込まれている。ここで、保持時間とは、試料を熱分解ガスクロマトグラフ分析装置に注入してから、成分が検出されるまでの時間をいう。以下の説明では、ピーク番号、保持時間、ピーク面積及びピーク値を用いた場合について説明するが、これに限定されるものではない。ピークデータ１２７には、ピークの裾の情報などさらに多くの情報を書き込む構成とすることができ、これらを用いても良い。
【００３１】
ここでは、測定データ１２１にピークデータが含まれる例について説明するが、ピークデータを含まずにスペクトルデータのみを含んでいても良い。測定データ１２１にピークデータが含まれていない場合は、検索装置３０において、スペクトルデータから、ピークデータを取得する構成にすれば良い。ここで、ピーク面積は、隣接するピーク間の出力が最小となる点を最小鞍部点として、最小鞍部点間の出力強度を積分して得ることができる。この場合、最小鞍部点を結ぶ直線の下の領域の面積を、バックグラウンドとして除去することもある。
【００３２】
逆に、ピークデータ１２７にスペクトル情報を含ませる構成として、スペクトルデータをピークデータと分けない構成とすることもできる。これら、測定データ１２１の構成は、使用する熱分解ガスクロマトグラフ分析装置の仕様に応じて定まる。
【００３３】
検索装置３０は、入力手段３２、出力手段３４、中央処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４０、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３６、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３８を備える、パーソナルコンピュータなどの従来周知のコンピュータで構成される。入力手段３２として、キーボードやマウス等の従来周知の任意好適な手段が用いられる。また、出力手段３４として、ディスプレイやプリンタ等の従来周知の任意好適な手段が用いられる。
【００３４】
ＣＰＵ４０が備える制御手段４２は、例えばＲＯＭ３８に読出し自在に記録されている植物品種判定用プログラムを読み出してきて、当該プログラムを実行することにより、検索装置を構成するコンピュータに、測定データ読出し手段４６、基準データ読出し手段４８、ピーク探索手段５０、ピーク対応付け手段５２、パターン間距離計算手段６０、植物品種分類手段６２、育成環境分類手段６４、組織分類手段６６を機能させる。
【００３５】
保存装置７０には、予め、植物品種、土壌、組織等が分かっている試料について、熱分解ガスクロマトグラフ分析装置によって測定されている測定データが、基準データ１０１として読出し自在に保存されていて、データベースが構成されている。従って、基準データ１０１は、測定データ１２１と同様の構造であり、識別データ、スペクトルデータ及びピークデータを含んでいる。ここで、基準データ１０１に含まれる識別データは、データベースのインデックスとして機能する部分である。なお、基準データ１０１を、識別データを備える識別ファイルと、スペクトルデータ及びピークデータを備えるピークファイルとに分割していても良い。この場合、識別ファイルに含まれる識別データに、ピークファイルを示すリンク情報を記録しておけばよい。保存装置７０は、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどの任意好適な従来周知の記憶装置の少なくとも１つを備えている。なお、データの追加などデータベースの更新を行うためには、ハードディスクなどの書換え自在の記憶装置を備えるのが良い。
【００３６】
保存装置７０として用いられる記憶装置は、検索装置３０として用いられるパーソナルコンピュータに接続して一体の装置として構成しても良いし、パーソナルコンピュータと記憶装置とを、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどのネットワークを経由して接続しても良い。
【００３７】
図３を参照して、植物品種の判定方法について説明する。図３は、植物品種判定方法を説明するための図であって、特に検索装置３０での処理フローを示している。
【００３８】
ステップ（以下、ステップをＳで表す。）１００では、植物品種判定装置１０を作動状態にすると、測定データ読出し手段４６が、測定装置２０から測定データ１２１を読み出して、当該測定データ１２１をＲＡＭ３６に書き込む。
【００３９】
Ｓ２００では、測定データ１２１のＲＡＭ３６への書き込みに応答して、データベースを検索して、植物品種の分類を行う。この植物品種の分類の詳細については後述するが、植物がどの種に帰属するかが確率的に得られるので、１つの植物品種に分類できずに、複数の植物品種に分類される場合もある。
【００４０】
Ｓ３００では、Ｓ２００において分類された植物品種について、育成環境分類手段６４が育成環境として土壌の分類を行うか、又は、組織分類手段６６が組織の分類を行う。これらの土壌の分類や組織の分類は、植物品種の分類と同様にできるので、合せて後述する。なお、Ｓ３００の組織又は土壌の分類を行わずに、植物品種の分類のみを行ってもよい。また、土壌及び組織の両者の分類を順に行っても良い。この分類の対象は、例えば、使用者が検索装置３０の入力手段３２を介して指定する構成にすることができる。また、植物品種の分類のみを行う処理をあらかじめプログラムとして設定しておき、さらに土壌や組織の分類を行う場合に、使用者が入力手段３２を介して指定する構成にしても良い。
【００４１】
図４を参照して、植物品種の分類方法について説明する。図４は、植物品種判定装置３０での植物品種の分類方法を説明するための処理フローを示す図である。
【００４２】
Ｓ２１０では、基準データ読出し手段４８が、保存装置７０から基準データ１０１を読み出してきて、当該基準データ１０１をＲＡＭ３６に書き込む。
【００４３】
Ｓ２２０では、ピーク探索手段５０が、ＲＡＭ３６に書き込まれている基準データ及び測定データを読み出して、それぞれのピークを決定する。
【００４４】
先ず、基準データのピークデータに含まれる各ピークについて、スペクトルデータを参照して、ｋをメモリ番号とするとき、そのピーク値である出力強度ｐ（ｋ）がしきい値θ（ｋ）よりも大きい、すなわち、以下の式（１）を満たし、かつ、上に凸の形状をしているピークを基準ピークとして選択する。
【００４５】
ｐ（ｋ）＞θ（ｋ）                        （１）
【００４６】
ここでは、しきい値θ（ｋ）として、例えばメモリ番号ｋを含む前後１１点を平均した、１１点移動平均値を用いるものとする。この場合、しきい値θ（ｋ）は、予め植物品種判定用プログラムに含まれている以下の式（２）で求められ、ＲＡＭ３６に書き込まれる。
【００４７】
【数１】
2007315941.tif 000003
【００４８】
ピーク探索手段５０は、ＲＡＭ３６から読み出したしきい値θ（ｋ）と、出力強度ｐ（ｋ）の比較を行う。
【００４９】
白色雑音が含まれる測定データの概要を得るために、しばしば用いられる雑音減少法として二項係数法（以下、ｎＣｍと略記する。）がある。二項係数法は、ｎを偶数とすると、２Ｃｍ＝｛１、２、１｝、４Ｃｍ＝｛１、４、６、４、１｝のように、中心点に対して対称な係数列が得られるので、この係数列を利用して白色雑音成分を軽減する方法である。移動平均値を用いる移動平均法は、この二項係数法に対して、係数列を｛１、１、１、１、１｝のように等値にすることで、より強い白色雑音軽減機能を実現する方法である。移動平均法を用いることで、裾野部に対して尖塔部が明らかなピークをより効果的に取り出すことができる。
【００５０】
移動平均値を求める点数（ここでは、１１点）は、測定により得られたスペクトルを利用した調整を行うことにより得られる。具体的には、各スペクトルについて、保持時間が５分以上の時間領域で、出力値の小さい小ピークが除去されない点数を調べることにより、決められる。
【００５１】
上に凸の形状の判定は、ＲＡＭ３６から読み出した基準データに含まれるスペクトルデータについて、３点の出力強度ｐ（ｋ−１）、ｐ（ｋ）及びｐ（ｋ＋１）を用いて行う。ｐ（ｋ−１）、ｐ（ｋ）及びｐ（ｋ＋１）が、以下の不等式（３）及び（４）をともに満たす時に、上に凸の形状と判定される。
【００５２】
ｐ（ｋ−１）＜ｐ（ｋ）                    （３）
ｐ（ｋ）＞ｐ（ｋ＋１）                    （４）
【００５３】
なお、上に凸の形状の判定には、上述の不等式（３）及び（４）に代えて、ＲＡＭ３６から読み出した基準データに含まれるスペクトルデータについて、５点の出力強度ｐ（ｋ−２）、ｐ（ｋ−１）、ｐ（ｋ）、ｐ（ｋ＋１）及びｐ（ｋ＋２）に対して、以下の不等式（５）及び（６）を用いて行っても良い。
【００５４】
ｐ（ｋ−２）＜ｐ（ｋ−１）＜ｐ（ｋ）      （５）
ｐ（ｋ）＞ｐ（ｋ＋１）＞ｐ（ｋ＋２）      （６）
【００５５】
以下の説明では、上述の不等式（３）及び（４）を用いて判定されたピークを、３点での出力強度の比較結果であるので３点ピークと称し、上述の不等式（５）及び（６）を用いて判定されたピークを同様に、５点ピークと称する。なお、５点ピークにより、ピークの決定を行うと、基準ピークとして決定されるピーク数が少なくなるため、統計的な性質が悪くなる場合がある。従って、３点ピークによる、ピーク決定が好ましい。
【００５６】
次に、測定データについても同様の処理を行って、ピーク値ｐ（ｋ）がしきい値θ（ｋ）よりも大きく、かつ、上に凸の形状をしているピークを測定ピークとして決定する。
【００５７】
Ｓ２２０で決定された、基準ピークの集合を基準パターンＪとし、また、測定ピークの集合を測定パターンＩとする。基準パターンＪの要素は、基準ピークのピーク番号であり、Ｊ＝｛１、２、…、ｉＪ、…｝と表される。基準パターンＪの要素数は、基準ピークの個数ｎＪに等しい。同様に、測定パターンＩの要素は、測定ピークのピーク番号であり、Ｉ＝｛１、２、…、ｉＩ、…｝と表される。測定パターンＩの要素数は、測定ピークの個数ｎＩに等しい。これら、測定パターンＩ及び基準パターンＪは、ＲＡＭ３６に書き込まれる。
【００５８】
Ｓ２３０では、測定パターンＩ及び基準パターンＪのＲＡＭ３６への書込みに応答して、ピーク対応付け手段５２が、基準ピークに対する測定ピークの対応付けを行う。
【００５９】
このステップでは、先ず、ピーク対応付け手段５２に含まれるピークソート手段５４が、ＲＡＭ３６に書き込まれている基準パターンＪを、強度Ａｍｐ（ｉＪ）の大きい順に並び替えて、基準ソートパターンＪ´を得る。ここで、強度Ａｍｐ（ｉＪ）として、各基準パターンのピーク値Ｈ（ｉＪ）又はピーク面積Ａ（ｉＪ）が用いられる。従って、ピークｉＪの強度Ａｍｐ（ｉＪ）は、Ａｍｐ（１）＝Ｈ（ｉＪ）又はＡｍｐ（１）＝Ａ（ｉＪ）で与えられる。この基準ソートパターンＪ´は、ＲＡＭ３６に書き込まれる。
【００６０】
次に、ピーク対応付け手段５２に含まれるマッチングパターン生成手段５６が、ＲＡＭ３６に書き込まれている基準ソートパターンＪ´を読み出してきて、マッチングパターンＭＪ＝｛ｍＪ（１）、ｍＪ（２）、…、ｍＪ（ｎＪ）｝を生成する。マッチングパターンＭＪの要素数は基準ピークの個数ｎＪであり、各要素は全て１、すなわち、ｍＪ（１）＝ｍＪ（２）＝…＝ｍＪ（ｎＪ）＝１である。生成されたマッチングパターンＭＪは、ＲＡＭ３６に書き込まれる。
【００６１】
次に、ピーク対応付け手段５２に含まれるピーク比較手段５８が、基準ソートパターンＪ´の１番目の要素である、強度が最大の基準ピークに最も近い測定ピークを探し、それぞれの保持時間ＴＪ（ｍｉｎ）及びＴＩ（ｍｉｎ）が以下の式（７）を満たしているか否かを判定する。
【００６２】
【数２】
2007315941.tif 000004
【００６３】
この判定は、ガスクロマトグラフィのカラムの個体差による、カラム内でのガスの移動速度の差を補正するために行うものである。測定装置としてＳＩＭＡＺＵ製ＧＣ−１７Ａを用いた場合、ξは以下のように決められる。図５は、保持時間（例えば、ＴＪ）に対するピークの裾の幅を示す特性図である。ＧＣ−１７Ａの出力には、各ピークについて保持時間ＴＪ、ピークの開始時間ＩＲｔ、ピークの終了時間ＦＲｔの情報が含まれている。ピークの裾の幅はΔｔ＝ＦＲｔ−ＩＲｔで与えられる。
【００６４】
ピークの裾の幅Δｔは、保持時間ＴＪに対してほぼ直線的に増大し、その間には、以下の式（８）で近似される関係がある。
【００６５】
Δｔ＝０．０１５×ＴＪ＋０．１１   （８）
【００６６】
各ピークの保持時間は、上述の式（８）で与えられる裾の幅Δｔの程度で揺らいでいる。従って、測定ピークと基準ピークの保持時間を比較する場合、０．０１５が適当な保持時間の変化範囲であり、ここでは、基準ピークの保持時間ＴＪの０．０２倍としている。ただし、基準ピークの保持時間ＴＪの０．０２倍の値が、式（８）の定数項である０．１１分以下の場合は、ξを０．１１分にする。
【００６７】
基準ピークに最も近い測定ピークが上述の式（７）を満たしている場合に、測定ピークが基準ピークに対応しているとして、ｍＪ（１）を０にして、ＲＡＭ３６に書き込まれているマッチングパターンＭＪを書き換える。その後、対応付けされた測定ピークを除外して、基準ソートパターンＪ´の２番目の要素である基準ピークについて、最も近い測定ピークを探し、上述の式（７）を満たしているか否かを判定する。
【００６８】
この処理を基準ソートパターンＪ´の全ての要素について、最小強度の基準ピークまで順に行っていく。この結果、マッチングパターンＭＪの各要素は、基準パターンに対して測定ピークが対応付けされているか否かに応じて、それぞれ対応付けされている場合は０になり、対応付けされていない場合は１になる。
【００６９】
Ｓ２４０では、パターン間距離計算手段６０が、基準パターンからの測定パターンの距離（第１距離）ＤＩＪを計算して、第１距離ＤＩＪをＲＡＭ３６に書き込む。この距離の計算には、対応ピーク数を用いる方法と、強度差を用いる方法とがある。
【００７０】
対応ピーク数を用いる方法では、第１距離ＤＩＪを、基準ピーク数に対する対応付けされたピークの数の比、すなわち、マッチングパターンの全要素数ｎＪに対するｍＪ＝０である要素数ｎＪｍの比（ｎＪｍ／ｎＪ）とする。
【００７１】
一方、強度差を用いる方法では、第１距離ＤＩＪとして、対応付けされたピークについては、基準ピークと測定ピークの強度の差の２乗が計算され、対応付けされていないピークについては、基準ピークの強度の２乗が計算されて、これらの総和の平方根が第１距離ＤＩＪになる。
【００７２】
Ｓ２５０では、ピーク対応付け手段５２は、測定ピークに対する基準ピークの対応付けを行う。Ｓ２６０では、パターン間距離計算手段６０が、測定パターンからの基準パターンの距離（第２距離）ＤＪＩを計算して、第２距離ＤＪＩをＲＡＭ３６に書き込む。Ｓ２５０及びＳ２６０は、Ｓ２３０及びＳ２４０の、測定パターンと基準パターンを入れ替えた処理であるので、詳細な説明を省略する。
【００７３】
Ｓ２７０では、パターン間距離計算手段６０が、第１距離ＤＩＪ及び第２距離ＤＪＩから、パターン間距離Ｄを計算してＲＡＭ３６に書き込む。これは、例えば、基準ピークに対応する測定ピークが無い場合など、一般に第１距離ＤＩＪと第２距離ＤＪＩとが違った数値をとり非対称であるので、対称化するための処理である。ここでは、パターン間距離Ｄを、第１距離ＤＩＪと第２距離ＤＪＩの平均値としている。なお、パターン間距離を、第１距離ＤＩＪ及び第２距離ＤＪＩの最大値又は最小値のいずれか一方としても良い。
【００７４】
Ｓ２８０では、終了条件判定手段４４が、全データベースの検索が終了したか否か、すなわち、保存装置７０に保存されている全ての基準データ１０１についてパターン間距離Ｄの計算がなされたか否かを判定する。パターン間距離Ｄの計算がされていない基準データ１０１がある場合（Ｎｏの場合）には、再びＳ２１０の処理を行う。全ての基準データ１０１について距離の計算がされている場合（Ｙｅｓの場合）には、Ｓ２９０の処理を行う。
【００７５】
Ｓ２９０では、植物品種分類手段６２が植物品種の分類を行う。植物品種の分類は帰属度Ｑによって行われる。ここで帰属度Ｑは、測定結果がある植物品種に分類される度合いを示す指標であって、帰属度Ｑが大きいほどその植物品種に高い確率で分類される。ここでは帰属度Ｑの最小値を０とし、最大値を１としている。これは、帰属度Ｑの取りうる範囲を、通常の論理代数の変数値の範囲［０、１］に合わせたものである。
【００７６】
帰属度Ｑを、パターン間距離Ｄを用いて、例えば、Ｑ＝１／（Ｄ＋１）で定義することができる。パターン間距離Ｄの増加に対して、帰属度Ｑは単調減少する。パターン間距離Ｄを無限大にすれば、帰属度Ｑは０に近づく。一方、パターン間距離Ｄが小さいほど帰属度Ｑは大きくなり、パターン間距離Ｄが０のとき、帰属度Ｑは最大値の１をとる。従って、２つのパターン間距離Ｄ１とＤ２の間にＤ１＜Ｄ２の関係があれば、それぞれについて得られる帰属度Ｑ１とＱ２の間には、Ｑ１＞Ｑ２の関係が得られる。植物品種の分類においては、パターン間距離Ｄとして、同じ植物品種について得られた基準データに対するパターン間距離Ｄの中で、最も小さいものを選択する。
【００７７】
データベースに登録されている植物品種が複数ある場合には、植物品種の分類の結果は、それぞれの植物品種に対する帰属度を要素とする帰属度ベクトル｛Ｑ１、Ｑ２、…｝で与えられる。例えば、データベースに登録されている植物品種の数が５種類である場合、帰属度ベクトルの、要素数は５になる。
【００７８】
Ｓ２９０での植物品種の分類の結果、帰属度ベクトルが｛０、１、０、０、０｝の場合は、測定データは、２番目の植物品種（Ｑ２＝１）に完全に分類される。また、帰属度ベクトルが｛０．５、０、０．５、０．１、０｝の場合は、１番目の植物品種（Ｑ１＝０．５）と３番目の植物品種（Ｑ３＝０．５）に分類される。また、帰属度ベクトルが｛０．７、０．３、０．１、０、０｝の場合は１番目の植物品種（Ｑ１＝０．７）と２番目の植物品種（Ｑ２＝０．３）に分類されるが、１番目の植物品種（Ｑ１＝０．７）の方が、２番目の植物品種（Ｑ２＝０．３）よりも帰属度Ｑが大きい値であるので、１番目の植物品種である確率が高いとされる。この帰属度ベクトルは、ＲＡＭ３６に保存されるとともに、出力手段３４から出力される。
【００７９】
測定データの植物品種が分類された後、Ｓ３００において、分類された植物品種が１つの場合は、その植物品種に対する基準データの組に対して、土壌、組織等の分類を行う。また、分類された植物品種が複数の場合は、それぞれの植物品種に対する基準データの組について、土壌、組織等の分類を行う。
【００８０】
土壌、組織等の分類は、対象となるデータが、分類された植物品種に限られることを除いては、植物品種の分類の処理と同様なので、ここでは、説明を省略する。
【００８１】
例えば、植物品種の分類の結果、植物品種がＸに帰属する帰属度ＱＸが０．９であり、Ｙに帰属する帰属度ＱＹが０．７であるとする。また、植物品種をＸとした場合に、土壌成分がＡである基準データに対する帰属度ＱＸＡが０．３で最大であるとする。また、植物品種をＹとした場合に、土壌成分がＢである基準データに対する帰属度ＱＹＢが０．８で最大であるとする。
【００８２】
この場合、植物品種Ｘ、かつ土壌成分Ａに分類される帰属度は、０．９と０．３の最小値である０．３である。同様に、植物品種Ｙ、かつ土壌成分Ｂに分類される帰属度は、０．７と０．８の最小値である０．７である。
【００８３】
このため、植物品種のみの分類であれば、植物品種Ｘに、より高い確率で分類される。また、土壌成分まで考慮すれば、植物品種Ｙと土壌成分Ｂに、より高い確率で分類される。
【００８４】
なお、ピーク探索を３点ピークで行うか５点ピークで行うか、第１距離ＤＩＪ及び第２距離ＤＪＩをピーク値とピーク面積のいずれに基づいて計算するか、また、第１距離ＤＩＪ及び第２距離ＤＪＩの定義を対応するピーク数の比とするか、又は強度差に基づく値とするか、などに応じて、パターン間距離Ｄ、すなわち帰属度Ｑが変わってくる。植物品種、土壌、組織等のいずれについて分類を行うかにより、最適な計算方法を選択することができる。この計算方法の選択は、使用者が検索装置３０の入力手段３２を介して行う構成とすることができる。また、分類の対象により、最適な計算方法を予めプログラム中で指定しておいても良い。初期状態として、１つの判定方法を設定しておき、入力手段３２からの入力に応答して、判定方法を変更する構成にすれば、分類対象に応じて、好適な、すなわちより確度の高い判定を行うことができる。
【００８５】
第１実施形態の植物品種判定装置、植物品種判定方法及び植物品種判定用プログラムによれば、植物品種を分類するために、一定の規則で計算されるパターン間距離を用いている。このため、判断に恣意性が入ることなく、論理性を保持したまま、植物品種の分類を行うことができる。
【００８６】
また、被検査試料の量が、その外観を特定するのに充分でない場合であっても、微量の植物片から植物品種の分類を行うことができる。
【００８７】
さらに、この発明の植物品種判定装置、植物品種判定方法及び植物品種判定用プログラムでは、測定データと基準となるデータとが一致するか否かでなく、パターン間距離によって、植物品種の分類を行っている。このため、データに不確実性がある場合であっても、測定データが、どの植物品種に分類されるか確度の情報（確率）を含めて得ることができる。
【００８８】
また、測定データとデータベースに登録されている全ての基準データのパターン間距離の分布をプロットすることにより、測定データの性質を知ることができる。
【００８９】
図６は、測定データと全基準データのパターン間距離Ｄの分布を示す図である。ここでは、鹿子の木(camphor)、粗樫(beech)及びイチョウ(ginkgo)のそれぞれを測定データとして、全基準データとのパターン間距離Ｄを計算している。図６では、縦軸に、パターン間距離Ｄの大きさを示している。
【００９０】
被子植物の始原形と言われているクス科植物の中心種として、ハマビワ属鹿子の木(カゴノキ)のデータを用いて、全基準データとのパターン間距離Ｄを計算し、小さい順に図の横軸左端からプロットする（図中、Ｉで示す。）。同様に、真正被子植物であるブナ科の中心種として、コナラ属粗樫(アラカシ)のデータを用いて、全基準データとのパターン間距離Ｄを計算し、小さい順に図の横軸左端からプロットする（図中、ＩＩで示す）。また、イチョウを測定データとして、パターン間距離Ｄを計算し、パターン間距離Ｄの小さい順に図の横軸左端からプロットする（図中、ＩＩＩで示す。）。
【００９１】
鹿子の木（Ｉ）及び粗樫（ＩＩ）のプロットは、ほぼ同様の傾向及び値をとる。一方、イチョウ（ＩＩＩ）のプロットは、鹿子の木（Ｉ）及び粗樫（ＩＩ）のプロットとは全く異なる。イチョウは裸子植物で鹿子の木（Ｉ）及び粗樫（ＩＩ）とは異なることが知られており、図６は、イチョウにブナ科植物の近縁種に相当する種がないことを示している。
【００９２】
このように、測定データと全基準データのパターン間距離Ｄをプロットすることにより、測定データの性質(たとえばイチョウが被子植物とは異なる植物であること)を知ることができる。その知見は絶滅種の分類学上の位置，現存種との類縁関係推測に応用可能である。このように、測定データに対する、基準データ集合全体から導出される分布的性質も測定データの性質として利用可能である。
【００９３】
なお、上述した過程により植物品種の分類を行った後、その測定データの識別データの部分に、分類の結果を書き込んでデータベース化して、当該測定データを基準データとして保存装置７０に追加する構成にするのが良い。このように構成することにより、データベースの規模が拡大され、多種の植物品種の分類が可能になるとともに、分類の精度を高めることができる。
【００９４】
（第２実施形態）
図７を参照して、第２実施形態の植物品種判定装置として、階層型のニューラルネットワークを用いた植物品種判定装置について説明する。図７は、ニューラルネットワークを用いた植物品種判定装置を説明するためのブロック図である。
【００９５】
植物品種判定装置１１０は、測定装置１２０、検索装置１３０及び保存装置１７０を備えて構成されている。測定装置１２０及び保存装置１７０については、図１を参照して説明した第１実施形態と同様なので、ここでは説明を省略する。
【００９６】
検索装置１３０は、入力手段１３２、出力手段１３４、ＣＰＵ１４０、ＲＡＭ１３６、ＲＯＭ１３８を備える、従来周知のコンピュータで構成される。ＣＰＵ１４０が備える制御手段１４２は、例えばＲＯＭ１３８に読み出し自在に記録されている植物品種判定用プログラムを読み出してきて、当該プログラムを実行することにより、検索装置を構成するコンピュータに、測定データ読出し手段１４６、基準データ読出し手段１４８、植物品種分類手段１６２、育成環境分類手段１６４、組織分類手段１６６を機能させる。
【００９７】
ニューラルネットワークを用いた植物品種判定装置１１０は、ＣＰＵ１４０に、ニューラルネットワーク１６８を備える点が第１実施形態の植物品種判定装置と異なっている。そのため、図７に示す構成では、図１に示す構成のうち、ピーク探索手段５０、パターン間距離計算手段６０及びピーク対応付け手段５２の代わりに、ニューラルネットワーク１６８が設けられている。ニューラルネットワークを備える点を除いては第１実施形態の植物品種判定装置と同様なので、重複する説明を省略する。階層型のニューラルネットワーク１６８自体の構成とその学習方法は、従来周知の構成とすればよいので、ここでは詳細な説明を省略する（例えば、J.L. McClleland, D.E. Rumelhart and PDP Group (Eds.), “Pallallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructures of Cognition,” vol.1 and 2, Cambridge, M.A.: MIT Press．参照）。
【００９８】
ニューラルネットワーク１６８は、予め保存装置１７０に保存されている基準データ１０１を用いて、与えられたスペクトルから類似度ａを計算して出力するための学習が行われている。
【００９９】
データベースに保存されている全てのスペクトルの集合を｛Ｇ｝と表す。また、植物品種Ｓのスペクトルの集合を｛Ｓ｝と表し、植物品種Ｓでないスペクトルの集合を｛〜Ｓ｝で表す。この場合、｛Ｇ｝＝｛Ｓ；〜Ｓ｝となる。ここで、入力データを｛Ｇ｝、教師データを｛１、１、…、１；０、０、…、０｝として学習を行う。この学習の結果、ニューラルネットワーク１６８は、読み出した測定データのスペクトルが植物品種Ｓのスペクトルに類似していれば、類似度ａを１に近い値に計算して出力し、一方、測定データのスペクトルが植物品種Ｓのスペクトルに非類似であれば、類似度ａは０に近い値に計算して出力する。
【０１００】
この学習を、データベースに保存されている全ての植物品種、育成環境及び組織に対して行い、この結果を学習データ１０９として保存装置１７０に保存しておく。なお、学習データ１０９はＲＡＭ１３６に書き込んでおいても良い。
【０１０１】
第２実施形態の植物品種分類手段１６２は、植物品種の分類をニューラルネットワーク１６８で計算される類似度ａによって行う。パターン間距離Ｄに代えて、類似度ａを用いる点が、第１実施形態の植物品種分類手段６２と異なっている。第２実施形態では、帰属度Ｑが類似度ａで与えられ、類似度ａが大きいほど、帰属度Ｑが大きくなる。
【０１０２】
第２実施形態の育成環境分類手段１６４及び組織分類手段１６６についても、土壌及び組織の分類をニューラルネットワーク１６８で計算された類似度ａによって行う。
【０１０３】
次に、図８を参照して、ニューラルネットワークを用いた植物品種の分類方法について説明する。
【０１０４】
Ｓ２７５において、ニューラルネットワーク１６８は、ＲＡＭ１３６に保存された測定データのスペクトルデータに対して、学習データ１０９を用いて、各植物品種に対する類似度ａを計算して出力する。
【０１０５】
Ｓ２８５では、終了条件判定手段１４４が、全ての植物品種について類似度ａの計算がなされたか否かを判定する。類似度の計算がされていない種がある場合（Ｎｏの場合）には、Ｓ２７５の処理を行う。全ての植物品種について類似度の計算がされている場合（Ｙｅｓの場合）には、Ｓ２９５の処理を行う。
【０１０６】
Ｓ２９５では、植物品種分類手段１６２が植物品種の分類を行う。植物品種の分類はニューラルネットワーク１６８で得られる類似度ａによって行う。帰属度Ｑは、類似度ａで与えられる。帰属度Ｑ、すなわち類似度ａの最小値は０であり、最大値は１である。
【０１０７】
測定データの植物品種が分類された後、分類された植物品種が１つの場合は、その植物品種に対して、土壌、組織等の分類を行う。また、分類された植物品種が複数の場合は、それぞれの種に対して、土壌、組織等の分類を行う。
【０１０８】
土壌、組織等の分類は、植物品種の分類の処理と同様なので、ここでは、説明を省略する。
【０１０９】
なお、土壌、組織等の分類には、第１実施形態と同様に、パターン間距離Ｄを用いても良い。パターン間距離Ｄを用いる場合には、検索装置１３０がピーク対応付け手段５２及びパターン間距離計算手段６０を備える構成にすればよい。また、使用者からの指定に応じて、分類にパターン間距離Ｄを用いるか、ニューラルネットワークの類似度ａを用いるかを選択する構成にしても良い。
【０１１０】
なお、ニューラルネットワークの学習は、スペクトルデータに対して行っておいても良いし、基準データのピークの集合である基準パターンを用いて行っておいても良い。
【０１１１】
第２実施形態の植物品種判定装置、植物品種判定方法及び植物品種判定用プログラムによれば、植物品種を分類するために、ニューラルネットワークを用いている。このため、判断に恣意性が入ることなく、論理性を保持したまま、植物品種の分類を行うことができる。
【０１１２】
また、被検査試料の量が、その外観を特定するのに充分でない場合であっても、微量の植物片から植物品種の分類を行うことができる。
【０１１３】
さらに、この発明の植物品種判定装置、植物品種判定方法及び植物品種判定用プログラムでは、測定データと基準となるデータとが一致するか否かでなく、ニューラルネットワークで得られる類似度によって、植物品種の分類を行っている。このため、データに不確実性がある場合であっても、測定データが、どの植物品種に分類されるか確度の情報（確率）を含めて得ることができる。
【０１１４】
また、測定データとデータベースに登録されている全ての基準データの類似度の分布をプロットすることにより、測定データの性質を知ることができる。
【０１１５】
測定データと全基準データの類似度ａをプロットすることにより、測定データの性質(たとえばイチョウが被子植物とは異なる植物であること)を知ることができる。その知見は絶滅種の分類学上の位置，現存種との類縁関係推測に応用可能である。このように、測定データに対する、基準データ集合全体から導出される分布的性質も測定データの性質として利用可能である。
【０１１６】
なお、上述した過程により植物品種の分類を行った後、その測定データを、データベース化して基準データとして保存装置１７０に追加して、その追加されたデータで学習を行う構成にすれば、多種の植物品種の分類が可能になるとともに、分類の精度を高めることができる。
【０１１７】
（実施例）
以下、第１実施形態の植物品種判定装置を用いた場合の、実施例について説明する。ここでは、植物品種判定装置、植物品種判定方法及び植物品種判定用プログラムの動作を確認するため、予め植物品種、土壌及び組織が分かっている試料について判定を行っている。すなわち、保存装置から読み出した２つの基準データの一方を仮に測定データとして分類を行っている。また、測定装置として、ＳＨＩＭＡＺＵ製作所製ＧＣ−１７Ａ（商品名）を用いている。さらに、基準データとして５９種のデータが保存装置に保存されている。
【０１１８】
異なる３種類の植物での、パターン間距離Ｄに基づく判定結果を、以下の表１に示す。ここでは、植物品種として、ギニアグラス、ローズグラス及びスーダングラスの３種を用いている。表１は、ピーク強度についてピーク値Ｈを採用した場合とピーク面積Ａを採用した場合、ピーク探索法について３点ピークを採用した場合と５点ピークを採用した場合、及び、距離について強度差を用いた場合と対応ピーク数を用いた場合について示している。
【０１１９】
【表１】
2007315941.tif 000005
【０１２０】
再現性は、同じ条件、すなわち同じ植物品種、同じ土壌、及び同じ組織に対して得られたデータについて、距離の分布を示す指数である。この指数は、同じ条件に対して得られたパターン間距離Ｄの分布を平均したものである。なお、表示の便宜上、指数として、パターン間距離Ｄの分布の平均値を１０００倍して示している。この再現性の値が小さいほど、良好な再現性を示すことになる。再現性については、ピーク強度としてピーク値Ｈをとり、ピーク探索法として３点ピークをとり、及び距離を対応ピーク数とした場合に４１であり最良である。
【０１２１】
土壌相違は、同じ植物品種について、異なる土壌に対して得られた基準データ間のパターン間距離Ｄを示している。表１の土壌相違欄と再現性欄は、母集団が異なるデータに対して、同じ手法でパターン間距離Ｄの計算を行ったデータである。土壌相違の再現性に対する比（ここでは、この比を土壌比と称する。）が１．０〜１．１であり、ほとんど相違が無い。そのため、土壌について充分な確度で分類することは困難である。
【０１２２】
異種欄は、同じ土壌及び同じ組織について、ギニアグラス、ローズグラス及びスーダングラスの３種類の植物について、異なる植物品種間のパターン間距離Ｄを示している。表１の異種欄と再現性欄は、母集団が異なるデータに対して、同じ手法でパターン間距離Ｄの計算を行ったデータである。このパターン間距離Ｄの、再現性に対する比（ここでは、この比を異種比と称する。）が大きいほど、植物品種の分離能力が優れていることになる。ここで、ピーク探索法として３点ピークをとった場合の、最大分離を示した条件は、再現性が最良の場合と同じ、強度としてピーク値Ｈをとり、及び距離を対応ピーク数とした場合であり、パターン間距離Ｄは８９である。ただし、この場合でも、異種比の値が１．５程度なので「グラス類の分離は良くない」と言える。
【０１２３】
次に異なる８種類の植物での、植物品種間のパターン間距離に基づく判定結果を、以下の表２に示す。ここでは、８種類の植物として、イネ、チガヤ、赤クローバ、白クローバ、オオバコ、白犬ナズナ、西洋タンポポ、ニシキソウを用いている。表２は、ピーク強度として、ピーク値Ｈを採用した場合とピーク面積Ａを採用した場合、ピーク探索法として、３点ピークを採用した場合と５点ピークを採用した場合、及び、距離として強度差を用いた場合と対応ピーク数を用いた場合について示している。
【０１２４】
【表２】
2007315941.tif 000006
【０１２５】
８種の植物を、最も良く分離するのは、ピーク探索法として３点ピークを採用した場合には、強度としてピーク値をとり、及び距離を強度差とした場合であり、パターン間距離Ｄは１２３である。なお、この条件で得られる、赤クローバと白クローバ間のパターン間距離Ｄ、すなわちクローバ間距離は８１である。
【０１２６】
表３に、ピーク探索法として３点ピークを採用した場合には、強度としてピーク値をとり、及び距離を強度差とした場合赤クローバ及び白クローバと、他の植物とのパターン間距離Ｄを示す。
【０１２７】
【表３】
2007315941.tif 000007
【０１２８】
表３は、イネ、チガヤ、オオバコ、白犬ナズナ、西洋タンポポ及びニシキソウのそれぞれと、赤クローバ及び白クローバのそれぞれとの距離を示している。また、各植物と、赤クローバと白クローバとの距離の差がクローバ間距離よりも大きい場合は、○で示し、小さい場合を×としている。赤クローバ及び白クローバからの距離が、クローバ間距離の８１よりも小さい白犬ナズナ（５１、７４）とニシキソウ（４９、４５）は、赤クローバ及び白クローバから区別できない。
【０１２９】
次に、強度としてピーク値をとり、ピーク探索法として３点ピークをとり、及び距離として対応ピーク数とした場合について、イネ、チガヤ、オオバコ、白犬ナズナ、西洋タンポポ及びニシキソウのそれぞれと、赤クローバ及び白クローバのそれぞれとの距離を表４に示す。この条件で得られる、クローバ間距離は２６である。
【０１３０】
【表４】
2007315941.tif 000008
【０１３１】
各種の植物と、赤クローバと白クローバとの距離がクローバ間距離の２６よりも大きい場合は、○で示している。この場合、イネ、チガヤ、オオバコ、白犬ナズナ、西洋タンポポ及びニシキソウは、いずれも赤クローバと白クローバとの距離が２６よりも大きく、赤クローバ及び白クローバと区別できる。
【０１３２】
次に、組織の相違について表５に示す。表５は、同じ種の植物について、異なる組織での結果を示している。
【０１３３】
【表５】
2007315941.tif 000009
【０１３４】
組織の相違は、強度としてピーク値をとり、ピーク探索法として３点ピークをとり、及び距離として強度差をとった場合は６４であり、再現性の６５と同じ程度である。また、強度としてピーク面積をとり、ピークの探索を３点ピークで行い、及び距離を対応ピーク数とした場合、組織の相違は６６であり、再現性の６２と同じ程度であり、しかも標準偏差が小さい。従って、この、強度としてピーク面積をとり、ピークの探索を３点ピークで行い、及び距離を対応ピーク数とする条件が、組織を分類するのに最良の手段と考えられる。
【０１３５】
また、ピークの探索を５点ピークで行う場合、距離が大きく計算されるが、標準偏差も大きくなるので適当ではない。
【０１３６】
なお、上述した各実施形態及び実施例では、リグニンを熱分解ガスクロマトグラフィで分析し、植物品種の分類を行う例について説明したが、この例に限定されない。複数のピークが測定データとして得られる測定装置に対して、本発明の植物品種判定装置、植物品種判定方法は適応可能である。また、判定の対象は植物品種に限定されるものではなく、野生動物の生態調査、考古学、産地特定、犯罪捜査等にも利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３７】
【図１】植物品種判定装置のブロック図である。
【図２】測定データのデータ構造の概略図である。
【図３】植物品種判定方法の処理フローを示す図である。
【図４】検索装置での植物品種の分類方法の処理フローを示す図である。
【図５】保持時間に対するピークの裾の幅を示す特性図である。
【図６】測定データと全基準データのパターン間距離Ｄの分布を示す図である。
【図７】ニューラルネットワークを用いた植物品種判定装置のブロック図である。
【図８】ニューラルネットワークを用いた植物品種の分類方法の処理フローを示す図である。
【符号の説明】
【０１３８】
１０、１１０    植物品種判定装置
２０、１２０    測定装置
３０、１３０    検索装置
３２、１３２    入力手段
３４、１３４    出力手段
３６、１３６    ＲＡＭ
３８、１３８    ＲＯＭ
４０、１４０    ＣＰＵ
４２、１４２    制御手段
４４、１４４    終了条件判定手段
４６、１４６    測定データ読出し手段
４８、１４８    基準データ読出し手段
５０    ピーク探索手段
５２    ピーク対応付け手段
５４    ピークソート手段
５６    マッチングパターン生成手段
５８    ピーク比較手段
６０    パターン間距離計算手段
６２、１６２    植物品種分類手段
６４、１６４    育成環境分類手段
６６、１６６    組織分類手段
７０、１７０    保存装置
１０１    基準データ
１０９    学習データ
１２１    測定データ
１２３    識別データ
１２５    スペクトルデータ
１２７    ピークデータ
１６８    ニューラルネットワーク
【図１】
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【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７】
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【図８】
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