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

Notes on use

Detailed bibliographic record

Summary, etc.：: 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、...

Search by Bookstore

This page shows libraries in Japan other than the National Diet Library that hold the material.

Please contact your local library for information on how to use materials or whether it is possible to request materials from the holding libraries.

other

QST-Repository
Paper
You can check the holdings of institutions and databases with which Institutional Repositories DataBase(IRDB)(Institutional Repository) is linked at the site of Institutional Repositories DataBase(IRDB)(Institutional Repository).
QST-Repository

You can check the details of this material, its authority (keywords that refer to materials on the same subject, author's name, etc.), etc.

Material Type: 文書・図像類
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
Author/Editor: 澤田, 真一
坂本, 有希子
田中, 健一
船津, 公人
前川, 康成
Sawada, Shinichi
Maekawa, Yasunari
Author Heading: 澤田, 真一
坂本, 有希子
田中, 健一
船津, 公人
前川, 康成
Sawada, Shinichi
Maekawa, Yasunari
Publication Date: 2020-09-18
Publication Date (W3CDTF): 2020-09-18
Text Language Code: jpn
Target Audience: 一般
Note (General): 第69回高分子討論会
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