高分子電解質膜のイオン伝導性を機械学習で予測する

• Material Type: 文書・図像類
• Title: 高分子電解質膜のイオン伝導性を機械学習で予測する
• Author/Editor: 澤田, 真一; 田中, 健一; 船津, 公人; 前川, 康成; Sawada, Shinichi; Maekawa, Yasunari
• Author Heading: 澤田, 真一; 田中, 健一; 船津, 公人; 前川, 康成; Sawada, Shinichi; Maekawa, Yasunari
• Publication Date: 2019-10-16
• Publication Date (W3CDTF): 2019-10-16
• Text Language Code: jpn
• Target Audience: 一般
• Note (General): 第9回CSJ化学フェスタ
• Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• Original Data Provider (Database): 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 : 量子科学技術研究開発機構 学術機関リポジトリ

• Summary, etc.: 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...