論文の概要: Machine Learning and Kalman Filtering for Nanomechanical Mass Spectrometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00563v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 11:22:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 16:44:38.419230
• Title: Machine Learning and Kalman Filtering for Nanomechanical Mass Spectrometry
• Title（参考訳）: ナノメカニカル質量分析のための機械学習とカルマンフィルタ
• Authors: Mete Erdogan, Nuri Berke Baytekin, Serhat Emre Coban, Alper Demir
• Abstract要約: 本稿では,最大線量推定で拡張したカルマンフィルタ手法の強化とロバストな実現法を提案する。 本稿では、ニューラルネットワークに基づく学習手法と、時間的位置推定とイベントサイズ推定のための決定木の向上について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nanomechanical resonant sensors are used in mass spectrometry via detection of resonance frequency jumps. There is a fundamental trade-off between detection speed and accuracy. Temporal and size resolution are limited by the resonator characteristics and noise. A Kalman filtering technique, augmented with maximum-likelihood estimation, was recently proposed as a Pareto optimal solution. We present enhancements and robust realizations for this technique, including a confidence boosted thresholding approach as well as machine learning for event detection. We describe learning techniques that are based on neural networks and boosted decision trees for temporal location and event size estimation. In the pure learning based approach that discards the Kalman filter, the raw data from the sensor are used in training a model for both location and size prediction. In the alternative approach that augments a Kalman filter, the event likelihood history is used in a binary classifier for event occurrence. Locations and sizes are predicted using maximum-likelihood, followed by a Kalman filter that continually improves the size estimate. We present detailed comparisons of the learning based schemes and the confidence boosted thresholding approach, and demonstrate robust performance for a practical realization.
• Abstract（参考訳）: ナノメカニカル共鳴センサは共振周波数ジャンプの検出を通じて質量分析に使用される。 検出速度と精度には根本的なトレードオフがある。 時間分解能とサイズ分解能は共振器特性と雑音によって制限される。 最大類似度推定を付加したカルマンフィルタ法がパレート最適解として最近提案された。 本手法の強化と堅牢な実現法として,信頼性向上しきい値検出手法と,イベント検出のための機械学習を提案する。 本稿では,ニューラルネットワークに基づく学習手法と,時間的位置推定とイベントサイズ推定のための意思決定木について述べる。 kalmanフィルタを捨てる純粋学習に基づくアプローチでは、センサからの生データは、位置とサイズ予測の両方のモデルのトレーニングに使用される。 カルマンフィルタを拡大する別のアプローチでは、事象の確率履歴はイベント発生のためのバイナリ分類器で使用される。 位置とサイズは最大類似度を用いて予測され、カルマンフィルタはサイズ推定を継続的に改善する。 本稿では,学習ベーススキームと信頼強化しきい値手法の詳細な比較を行い,実用的な実現に向けた堅牢な性能を示す。

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