★ スペクトル前処理から、主成分／回帰分析の原理、基礎から学ぶ！

データインフォマティクスによる

分光スペクトル解析入門

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

• 分光スペクトルの仕組みとスペクトルデータの解析
• 主成分分析の原理、ソフトウェアを使った主成分分析の実演
• 回帰分析の原理、ソフトウェアを使った回帰分析の実演
• 応用例の紹介

【講座概要】

近年、機械学習や人工知能といったデータインフォマティクスの技術が急速に普及しつつあり、化学データの分析にも適用が進んでいます。赤外、近赤外、ラマンといった分光法で測定された化学成分のスペクトルはそのパターンから分子構造や成分量を調べることができる反面、複雑なスペクトルのパターン変化を読み解くことは非常に煩雑な工程となります。このためデータの僅かな変化を抽出することのできるデータインフォマティクスの技術はスペクトルデータの解析においても極めて有力なツールとなります。本セミナーではスペクトルデータの分析にインフォマティクスを導入しようとしている方を対象として、データ解析の技術を紹介するとともに、解析ソフトによる実演を行います。

習得できる知識

• データインフォマティクス
• 主成分分析
• 回帰分析
• スペクトル前処理

担当講師

産業技術総合研究所　機能化学研究部門　化学材料評価グループ　研究グループ長　新澤　英之　氏

セミナープログラム（予定）

１．なぜ今データインフォマティクスなのか？

1.1 データインフォマティクスとは？

1.2 化学データの解析におけるデータインフォマティクス

２．データの構造

2.1 分光スペクトルの仕組み

2.2 スペクトルデータの解析とは？

３．主成分分析

3.1 主成分分析の原理

3.2 ソフトウェアを使った主成分分析の実演

４．回帰分析

4.1 回帰分析の原理

4.2 ソフトウェアを使った回帰分析の実演

５．応用例：近赤外分光とインフォマティクスによるプラスチックの非破壊診断

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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