論文の概要: An Optimization-Based Supervised Learning Algorithm for PXRD Phase
Fraction Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10867v1
- Date: Wed, 19 Oct 2022 20:15:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-21 16:02:16.868104
- Title: An Optimization-Based Supervised Learning Algorithm for PXRD Phase
Fraction Estimation
- Title（参考訳）: PXRD位相差推定のための最適化に基づく教師付き学習アルゴリズム
- Authors: Patrick Hosein and Jaimie Greasley
- Abstract要約: 粉末回折法では, 試料中の各相の相対重量分画を決定する必要がある。
少数のトレーニングサンプルでもうまく機能するアプローチを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0660480034605242
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In powder diffraction data analysis, phase identification is the process of
determining the crystalline phases in a sample using its characteristic Bragg
peaks. For multiphasic spectra, we must also determine the relative weight
fraction of each phase in the sample. Machine Learning algorithms (e.g.,
Artificial Neural Networks) have been applied to perform such difficult tasks
in powder diffraction analysis, but typically require a significant number of
training samples for acceptable performance. We have developed an approach that
performs well even with a small number of training samples. We apply a
fixed-point iteration algorithm on the labelled training samples to estimate
monophasic spectra. Then, given an unknown sample spectrum, we again use a
fixed-point iteration algorithm to determine the weighted combination of
monophase spectra that best approximates the unknown sample spectrum. These
weights are the desired phase fractions for the sample. We compare our approach
with several traditional Machine Learning algorithms.
- Abstract（参考訳）: 粉末回折データ解析において、位相同定は、その特徴的なブラッグピークを用いて試料中の結晶相を決定する過程である。
多相スペクトルの場合、サンプルの各相の相対重量比も決定しなければならない。
機械学習アルゴリズム(例:Artificial Neural Networks)は、粉末回折解析においてこのような難しいタスクを実行するために応用されているが、通常は許容可能な性能を得るためにかなりの数のトレーニングサンプルを必要とする。
少数のトレーニングサンプルでもうまく機能するアプローチを開発した。
ラベル付きトレーニングサンプルに固定点反復アルゴリズムを適用し,単相スペクトルを推定する。
そして、未知のサンプルスペクトルが与えられた場合、未知のサンプルスペクトルを最もよく近似する単相スペクトルの重み付け結合を決定するために、再び固定点反復アルゴリズムを用いる。
これらの重みはサンプルの所望の位相分数である。
我々は、このアプローチをいくつかの従来の機械学習アルゴリズムと比較する。
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