@misc{oai:repo.qst.go.jp:00080446,
 author = {澤田, 真一 and 坂本, 有希子 and 田中, 健一 and 船津, 公人 and 前川, 康成 and Sawada, Shinichi and Maekawa, Yasunari},
 month = {Sep},
 note = {放射線グラフト電解質膜のプロトン導電特性や含水特性の支配因子を明らかにするため、それらの特性のデータをLasso法とランダムフォレスト(RF)法で解析した。10種類の基材高分子から作製された電解質膜の導電率および導電率/水和数の測定データを解析に用いた。説明変数となる基材高分子の物性値は、文献引用、実測定、量子化学計算などから収集した。Lasso法と比べてRF法では予測精度が高かった。導電率/水和数のデータをRF法で解析したところ、基材高分子の結晶化度や分極モーメントなどが導電率/水和数に大きく影響を及ぼすことがわかった。, 第69回高分子討論会},
 title = {機械学習法によるグラフト型電解質膜の導電率・含水率の予測},
 year = {2020}
}