文献

J-GLOBAL ID：202402267460470547   整理番号：24A0614866

機械学習によるBa(Ce_0.8-xZr_x)Yb_0.2O₃ペロブスカイト型プロトン伝導体の空間群予測

Machine learning based prediction of space group for Ba(Ce_0.8-xZr_x)Yb_0.2O₃ perovskite-type protonic conductors

著者 (9件)： 野村勝裕 (産業技術総合研) ,  島田寛之 (産業技術総合研) ,  山口祐貴 (産業技術総合研) ,  藤岡正弥 (産業技術総合研) ,  渡邊孝之介 (産業技術総合研) ,  鷲見裕史 (産業技術総合研) ,  SHIN W. (産業技術総合研) ,  水谷安伸 (産業技術総合研) ,  奥山勇治 (宮崎大)
資料名： 日本セラミックス協会秋季シンポジウム講演予稿集(Web)
巻： 36th  ページ： ROMBUNNO.1J20 (WEB ONLY)  発行年： 2023年08月30日 
JST資料番号： L2240C  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)

シソーラス用語： 燃料電池 ,  ペロブスカイト型結晶 ,  *固体電解質 ,  プロトン伝導 ,  セリウム化合物 ,  酸素酸塩 ,  バリウム化合物 ,  イッテルビウム化合物 ,  *空間群 ,  機械学習 ,  結晶構造 ,  格子定数 ,  計算機アルゴリズム ,  ペロブスカイト型構造 ,  *セリウム酸塩
準シソーラス用語： プロトン伝導セラミック燃料電池 ,  PCFC ,  ランダムフォレスト法

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  BA ,  ペロブスカイト ,  プロトン伝導体 ,  予測