機械学習法による放射線グラフト電解質膜に適した高分子基材の特性評価

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Summary, etc.：: 放射線グラフト法で作製した高分子電解質膜の含水特性やプロトン伝導特性に影響を及ぼす因子を特定するため、基材高分子のさまざまな特性を説明変数に用いてランダムフォレスト法で解析した。プロトン伝導率を水和数で除したプロトン伝導効率という性能指標においては、基材高分子の結晶化度が低く、かつ融点が高いほど向上...

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Material Type: 文書・図像類
Title: 機械学習法による放射線グラフト電解質膜に適した高分子基材の特性評価
Author/Editor: 澤田, 真一
前川, 康成
坂本, 有希子
船津, 公人
Shinichi, Sawada
Yasunari, Maekawa
Author Heading: 澤田, 真一
前川, 康成
坂本, 有希子
船津, 公人
Shinichi, Sawada
Yasunari, Maekawa
Publication Date: 2021-11-16
Publication Date (W3CDTF): 2021-11-16
Text Language Code: jpn
Target Audience: 一般
Note (General): 第18回放射線プロセスシンポジウム
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