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J-GLOBAL ID：201802274925097011   整理番号：18A1416399

組成情報と要素特徴量の統合に基づく化学反応量の予測

Predicting chemical reaction based on compositional information and feature descriptors

著者 (5件)： 鈴木慶介 (北大 大学院情報科学研究科) ,  瀧川一学 (北大 大学院情報科学研究科) ,  瀧川一学 (JST-さきがけ) ,  清水研一 (北大 触媒科研) ,  高草木達 (北大 触媒科研)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM)  (人工知能学会全国大会(CD-ROM))
巻： 31st  ページ： ROMBUNNO.4J1-3  発行年： 2017年 
JST資料番号： X0580B  ISSN： 1347-9881  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： メタンの酸化カップリング反応技術は,天然ガスを有効利用する手法の一つとして注目されており,機械学習を用いて反応量を予測する既存研究も存在する。本稿では既存研究に対して新たに,学習に用いるデータの形式(組成情報)と,特徴間の類似度を考慮したモデリングを行った結果を報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： 酸化的カップリング ,  *化学反応 ,  情報 ,  *予測技法 ,  天然ガス ,  *機械学習 ,  類似性 ,  モデリング ,  評価試験 ,  アルカン
準シソーラス用語： *化学反応量 ,  *酸化カップリング反応 ,  組成情報 ,  特徴量 ,  要素特徴量

分類 (3件)： 無触媒反応一般  (CB06040N) ,  付加反応,脱離反応  (CF02030M) ,  人工知能  (JE08000Z)

物質索引 (1件)： メタン

タイトルに関連する用語 (6件)： 組成 ,  要素 ,  特徴量 ,  統合 ,  化学反応 ,  予測