論文の概要: A Comparative study of Artificial Neural Networks Using Reinforcement learning and Multidimensional Bayesian Classification Using Parzen Density Estimation for Identification of GC-EIMS Spectra of Partially Methylated Alditol Acetates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02072v1
• Date: Fri, 31 Jul 2020 17:54:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 05:44:02.479598
• Title: A Comparative study of Artificial Neural Networks Using Reinforcement learning and Multidimensional Bayesian Classification Using Parzen Density Estimation for Identification of GC-EIMS Spectra of Partially Methylated Alditol Acetates
• Title（参考訳）: 部分メチル化アルジトール酢酸のGC-EIMSスペクトル同定のためのパーゼン密度推定を用いた強化学習と多次元ベイズ分類を用いたニューラルネットワークの比較研究
• Authors: Faramarz Valafar, Homayoun Valafar
• Abstract要約: 本研究では, 部分的にメチル化アルジトール酢酸塩 (PMAA) のガスクロマトグラフィー-電子衝突質量スペクトル (GC-EIMS) データベース用パターン認識検索エンジンの開発について報告する。 開発システムはワールドワイドウェブ上に実装されており、GC-EIMS機器に記録されたこれらの分子のスペクトルを用いてPMAAを識別することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.304585143845864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study reports the development of a pattern recognition search engine for a World Wide Web-based database of gas chromatography-electron impact mass spectra (GC-EIMS) of partially methylated Alditol Acetates (PMAAs). Here, we also report comparative results for two pattern recognition techniques that were employed for this study. The first technique is a statistical technique using Bayesian classifiers and Parzen density estimators. The second technique involves an artificial neural network module trained with reinforcement learning. We demonstrate here that both systems perform well in identifying spectra with small amounts of noise. Both system's performance degrades with degrading signal-to-noise ratio (SNR). When dealing with partial spectra (missing data), the artificial neural network system performs better. The developed system is implemented on the world wide web, and is intended to identify PMAAs using submitted spectra of these molecules recorded on any GC-EIMS instrument. The system, therefore, is insensitive to instrument and column dependent variations in GC-EIMS spectra.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 部分メチル化Alditol Acetates (PMAAs) のガスクロマトグラフィー-電子衝突質量スペクトル (GC-EIMS) データベース用パターン認識検索エンジンの開発について報告する。 また,本研究に用いられた2つのパターン認識技術の比較結果を報告する。 最初の手法はベイズ分類器とパーゼン密度推定器を用いた統計手法である。 第2のテクニックは、強化学習でトレーニングされたニューラルネットワークモジュールだ。 ここでは、両システムが少量の雑音でスペクトルを特定するのに優れていることを示す。 両方のシステムの性能は劣化信号-雑音比(SNR)で劣化する。 部分スペクトル(データを見逃す)を扱う場合、人工ニューラルネットワークシステムの性能が向上する。 開発システムはワールドワイドウェブ上に実装されており、GC-EIMS機器に記録されたこれらの分子のスペクトルを用いてPMAAを識別することを目的としている。 したがって、このシステムはGC-EIMSスペクトルの計器やカラム依存の変動に敏感である。

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