技術論文

欠測データ集合を扱う神経回路網法CQSAR:Compensation Quantitative Structure-Activity Relationshipsを用いた環境指標データの補完と分布図

神部 順子a, 長嶋 雲兵b,c*, 青山 智夫d

a江戸川大学メディアコミュニケーション学部情報文化学科, 〒270-0198流山市駒木474
b産業技術総合研究所計算科学研究部門, 〒305-8562つくば市梅園1-1-1
c科学技術振興機構(JST)戦略的創造研究推進事業(CREST), 〒332-0012 埼玉県川口市本町4-1-8 川口センタービル
d宮崎大学工学部電子工学科, 〒889-2192宮崎市学園木花台西1-1

(Received: May 1, 2008; Accepted for publication: September 16, 2008; Advance publication: October 24, 2008)

  NOxや粒子状浮遊物質(SPM)等の環境汚染物質の測定点は離散的であり、かつ一部に偏っているので、環境汚染物質の広がりを見るための分布図をなだらかに表現することは難しい。環境汚染物質の分布を見るためには分布図の作成は不可欠であるので、欠測データ集合を扱う神経回路網法CQSAR:Compensation Quantitative Structure-Activity Relationshipsを用いて格子点上のデータ補完を行い、そのデータを用いて環境汚染物質の分布図を書くことを試みた。その結果、SPMの分布に関して、実用上問題のない精度でなだらかな分布図を書くことが可能であることが判った。

キーワード: NOx, Suspended Particulate Matter, Distribution Map, CQSAR, Neural Network


Abstract in English

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