WEKO3
アイテム
高分子電解質膜のイオン伝導性を機械学習で予測する
https://repo.qst.go.jp/records/77160
https://repo.qst.go.jp/records/771609fd4c1b2-b0ed-4df8-90e1-fa716838339b
| Item type | 会議発表用資料 / Presentation(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-10-17 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 高分子電解質膜のイオン伝導性を機械学習で予測する | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f | |||||
| 資源タイプ | conference object | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
| 著者 |
澤田, 真一
× 澤田, 真一× 田中, 健一× 船津, 公人× 前川, 康成× Sawada, Shinichi× Maekawa, Yasunari |
|||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 人工ニューラルネットワーク(ANN)法や重回帰分析法を用いて、放射線グラフト電解質膜のプロトン導電率と含水率を予測した。説明変数となる基材高分子の物性値は、文献引用、実測定、量子化学計算、によって収集した。導電率、含水率ともに、高い精度で予測可能なANNモデルを構築できた。基材高分子の誘電率や分極モーメントといった物性値が導電率や含水率に影響を及ぼすことが示唆された。 | |||||
| 会議概要（会議名, 開催地, 会期, 主催者等） | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 第9回CSJ化学フェスタ | |||||
| 発表年月日 | ||||||
| 日付 | 2019-10-16 | |||||
| 日付タイプ | Issued | |||||
