論文の概要: Decision Tree and K-Means Analysis of Raman Spectra for Edible Oils: A Physics-Informed AI Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20440v1
• Date: Thu, 20 Aug 2026 14:07:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.094957
• Title: Decision Tree and K-Means Analysis of Raman Spectra for Edible Oils: A Physics-Informed AI Approach
• Title（参考訳）: 食用油のラマンスペクトルの決定木とK平均解析:物理インフォームドAIアプローチ
• Abstract要約: 加工食品における食用油の認証は, 食品の品質, 不正防止, 規制遵守に重要である。 本研究では,固有のスペクトル組織,解釈可能な分類,物理インフォームド人工知能(PI-AI)を結合したRaman分光と機械学習の枠組みを確立する。 決定木は1866年のスペクトル空間から4つのラマン変数のみを用いて純油の100%の分類精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Authentication of edible oils in processed foods is important for food quality, fraud prevention, and regulatory compliance. This study establishes an integrated Raman spectroscopy and machine-learning framework that links intrinsic spectral organization, interpretable classification, and Physics-Informed Artificial Intelligence (PI-AI). Five edible oils were investigated in pure form and within a fried-potato-chip matrix using t-SNE, K-means clustering, Decision Trees, and Non-Negative Least Squares (NNLS)-based spectral decomposition. Unsupervised analyses revealed substantially stronger class organization and separability in pure oils, whereas food-matrix effects introduced pronounced spectral overlap. Decision Trees achieved 100% classification accuracy for pure oils using only four Raman variables from the original 1866-feature spectral space. These four variables, consistently identified by both pre-pruned and post-pruned models, represented only approximately 0.21% of the available spectral information while retaining perfect test-set performance. For matrix-containing samples, NNLS-based PI-AI spectral decomposition substantially improved classification by separating oil-related signatures from paper and potato contributions. Optimized post-pruned models achieved accuracies of 86.4% and 85.4% for paper-subtracted and paper-plus-potato-subtracted datasets, respectively, while reducing the number of important Raman variables to only five and four. The compact four-feature representation further reduced the data footprint by 99.44% without loss of classification accuracy. Collectively, these findings demonstrate that accurate Raman-based oil identification can be achieved through physically meaningful, highly compact, and interpretable spectral representations, providing a promising foundation for Frugal AI, Edge AI, portable sensing, and embedded food-quality monitoring.
• Abstract（参考訳）: 加工食品における食用油の認証は, 食品の品質, 不正防止, 規制遵守に重要である。 本研究は、固有のスペクトル組織、解釈可能な分類、物理情報人工知能(PI-AI)を結びつける統合されたラマン分光と機械学習の枠組みを確立する。 5種類の食用油を, t-SNE, K-means clustering, Decision Trees, Non-Negative Least Squares (NNLS) を用いたフライドポテトチップマトリクスを用いて, 純型およびフライドポテトチップマトリクス内で検討した。 無監督分析の結果, 純油のクラス構造と分離性は著しく向上したが, 食品・マトリクス効果はスペクトル重なりが顕著であった。 決定木は1866年のスペクトル空間から4つのラマン変数のみを用いて純油の100%の分類精度を達成した。 これらの4つの変数は、プレプルーニングされたモデルとポストプルーニングされたモデルの両方で一貫して識別され、完全なテストセット性能を維持しながら、利用可能なスペクトル情報の約0.21%しか表現されなかった。 マトリックス含有試料では, NNLSを用いたPI-AIスペクトル分解法により, 紙およびジャガイモからの油脂関連シグネチャを分離し, 分類を著しく改善した。 最適化後最適化されたモデルはそれぞれ、紙を抽出したデータセットと紙を余分に抽出したデータセットに対して86.4%と85.4%の精度を達成し、重要なラマン変数の数を5と4に減らした。 コンパクトな4機能表示により、データのフットプリントが99.44%削減された。 これらの結果は、Frugal AI、Edge AI、ポータブルセンシング、組込み食品品質監視のための有望な基盤を提供する、物理的に意味があり、非常にコンパクトで、解釈可能なスペクトル表現によって、正確なRamanベースのオイル識別が達成できることを示している。

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