論文の概要: Auto-Encoder Neural Network Incorporating X-Ray Fluorescence Fundamental Parameters with Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12239v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 20:41:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 18:05:23.370260
• Title: Auto-Encoder Neural Network Incorporating X-Ray Fluorescence Fundamental Parameters with Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたX線蛍光基本パラメータを組み込んだオートエンコーダニューラルネットワーク
• Authors: Matthew Dirks, David Poole
• Abstract要約: 限定ラベル付きデータから学習するニューラルネットワークモデルを開発した。 リチウム鉱山の岩盤データセット上でのモデルとベースラインモデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.462336024223667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We consider energy-dispersive X-ray Fluorescence (EDXRF) applications where the fundamental parameters method is impractical such as when instrument parameters are unavailable. For example, on a mining shovel or conveyor belt, rocks are constantly moving (leading to varying angles of incidence and distances) and there may be other factors not accounted for (like dust). Neural networks do not require instrument and fundamental parameters but training neural networks requires XRF spectra labelled with elemental composition, which is often limited because of its expense. We develop a neural network model that learns from limited labelled data and learns to invert a forward model. The forward model uses transition energies and probabilities of all elements and parameterized distributions to approximate other fundamental and instrument parameters. We evaluate the model and baseline models on a rock dataset from a lithium mine and identify which elements are appropriate for this method. This model demonstrates the potential to calibrate a neural network in a noisy environment where labelled data is limited.
• Abstract（参考訳）: エネルギー分散型X線蛍光法(EDXRF)を,機器パラメータが利用できない場合など,基本パラメータ法が実用的でない場合に適用する。 例えば、採掘用シャベルやコンベアベルトでは、岩は常に移動しており(入射角度や距離の異なる角度に導かれる)、その他の要因(塵など)も考慮されていない可能性がある。 ニューラルネットワークは器用パラメータや基本パラメータを必要としないが、ニューラルネットワークのトレーニングには元素組成をラベル付けしたXRFスペクトルが必要である。 限定されたラベル付きデータから学習し、フォワードモデルを反転させるニューラルネットワークモデルを開発した。 フォワードモデルは、全ての要素とパラメータ化された分布の遷移エネルギーと確率を用いて、他の基本および計測パラメータを近似する。 リチウム鉱山の岩盤データセットにおけるモデルとベースラインモデルを評価し,本手法に適合する元素を同定する。 このモデルは、ラベル付きデータが制限されたノイズの多い環境でニューラルネットワークを校正する可能性を実証する。

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