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オートエンコーダーを用いたSENJUでの測定データの自動選別

Automatic data filtering by autoencoder at SENJU

鬼柳 亮嗣  ; 大原 高志   ; 中尾 朗子*; 宗像 孝司*; 石川 喜久*; 森山 健太郎*

Kiyanagi, Ryoji; Ohara, Takashi; Nakao, Akiko*; Munakata, Koji*; Ishikawa, Yoshihisa*; Moriyama, Kentaro*

SENJUはJ-PARC MLFに設置してある中性子単結晶構造解析装置である。白色の中性子と広い立体角をカバーする検出器配置により、逆空間を効率よく測定することができ、非常に多くの反射を測定し構造解析を行うことができる。構造解析を精度良く行うには、できるだけ多くの良質なデータが必要であり、不良データは破棄する必要がある。しかし、SENJUで測定されるデータは大量であるため、全てのデータを一つひとつ手作業でチェックし選別するのは難しい。これまで、データチェックを自動で行うための方法として、「教師あり機械学習」や「Autoencoder」を用いた方法などの検討を行ってきたが、今回、Autoencoderを用いた方法に改良を加えたので報告する。Autoencoderを用いた方法では、単一反射プロファイルで学習させたAutoencoderを用いて再構築した反射プロファイルの「再現性」によりデータの良し悪しを判断する。「再現性」の指標として、ユークリッド距離に加え、今回、コサイン類似度も同時に採用したところ、より精度良くデータの選別を行うことが可能となった。当日は、Autoencoderの構成や検証、再現性の評価およびデータ選別の精度等について詳細を報告する。

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