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J-GLOBAL ID：201802222334672288   整理番号：18A1237463

機械学習によるタングステン触媒エポキシ化反応の収率予測

著者 (6件)： 矢田陽 (産総研 触媒化学融合研セ) ,  永田賢二 (産総研 人工知能研セ) ,  安藤康伸 (産総研 CD-FMat) ,  松村太郎次郎 (産総研 CD-FMat) ,  一関咲奈 (産総研 触媒化学融合研セ) ,  佐藤一彦 (産総研 触媒化学融合研セ)
資料名： 日本化学会春季年会講演予稿集(CD-ROM)
巻： 98th  ページ： ROMBUNNO.4H2-06  発行年： 2018年03月06日 
JST資料番号： S0493B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： タングステン触媒によるアルケンのエポキシ化反応において,機械学習を利用して反応収率を予測する手法を開発した。触媒の構造情報や特徴を表すパラメータの中から,収率予測に必要なものを機械学習の一種であるLASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)によって選び出し,収率予測式を作成した。これを用いると,これまで未検討であった触媒を用いたエポキシ化反応の収率を,比較的良い精度で予測することに成功した。(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  遷移金属触媒 ,  触媒反応 ,  *エポキシ化 ,  アルケン ,  収率 ,  式 ,  タングステン触媒 ,  化学収率 ,  予測式

分類 (2件)： 触媒反応一般  (CB06080F) ,  三員複素環化合物  (CF07050R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  タングステン触媒 ,  エポキシ化反応 ,  収率 ,  予測