論文の概要: A review of artificial intelligence methods combined with Raman spectroscopy to identify the composition of substances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04599v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 02:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 10:46:06.913496
• Title: A review of artificial intelligence methods combined with Raman spectroscopy to identify the composition of substances
• Title（参考訳）: ラマン分光法と組み合わせた人工知能による物質の組成同定法の検討
• Authors: Liangrui Pan, Peng Zhang, Chalongrat Daengngam, Mitchai Chongcheawchamnan
• Abstract要約: ラマン分光法、機械学習、ディープラーニング技術は、混合成分を識別できる効率的な分析ツールを実現するための道を開いた。 このレビューでは、物質組成の同定におけるラマン分光の研究を要約し、ラマン分光の前処理過程をレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7822452854045516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In general, most of the substances in nature exist in mixtures, and the noninvasive identification of mixture composition with high speed and accuracy remains a difficult task. However, the development of Raman spectroscopy, machine learning, and deep learning techniques have paved the way for achieving efficient analytical tools capable of identifying mixture components, making an apparent breakthrough in the identification of mixtures beyond the traditional chemical analysis methods. This article summarizes the work of Raman spectroscopy in identifying the composition of substances as well as provides detailed reviews on the preprocessing process of Raman spectroscopy, the analysis methods and applications of artificial intelligence. This review summarizes the work of Raman spectroscopy in identifying the composition of substances and reviews the preprocessing process of Raman spectroscopy, the analysis methods and applications of artificial intelligence. Finally, the advantages and disadvantages and development prospects of Raman spectroscopy are discussed in detail.
• Abstract（参考訳）: 一般に、自然界のほとんどの物質は混合物の中に存在し、高速で精度の高い混合物組成の非侵襲的同定は依然として難しい課題である。 しかし、ラマン分光法、機械学習、深層学習技術の発展により、混合成分を識別できる効率的な分析ツールを実現する方法が整い、従来の化学分析法を超えて混合物の同定が飛躍的に進んでいる。 本稿では、物質組成の同定におけるラマン分光の研究を要約するとともに、ラマン分光の前処理プロセス、人工知能の分析方法、応用について詳細なレビューを行う。 本稿では, 物質組成の同定におけるラマン分光の研究を要約し, ラマン分光の前処理プロセス, 解析方法, 人工知能の応用について概説する。 最後に、ラマン分光の利点とデメリットと開発の可能性について詳細に論じる。

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