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J-GLOBAL ID：201802258077038155   整理番号：18A0142635

制限固定化学量論によらない化合物のSeebeck係数の予測:機械学習アプローチ【Powered by NICT】

Prediction of seebeck coefficient for compounds without restriction to fixed stoichiometry: A machine learning approach

著者 (6件)： Furmanchuk Al’ona (Institute for Public Health and Medicine, Feinberg School of Medicine, Center for Health Information Partnerships, Northwestern University, Chicago, Illinois 60611) ,  Saal James E. (QuesTeck Innovations LLC, Evanston, Illinois 60201) ,  Doak Jeff W. (QuesTeck Innovations LLC, Evanston, Illinois 60201) ,  Olson Gregory B. (QuesTeck Innovations LLC, Evanston, Illinois 60201) ,  Choudhary Alok (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Northwestern University, Evanston, Illinois 60208) ,  Agrawal Ankit (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Northwestern University, Evanston, Illinois 60208)
資料名： Journal of Computational Chemistry  (Journal of Computational Chemistry)
巻： 39  号： 4  ページ： 191-202  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0111B  ISSN： 0192-8651  CODEN： JCCHDD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 回帰モデルベースツールは300Kから1000Kの温度範囲における結晶材料のSeebeck係数を予測するために開発した。ツールは,化合物,製造方法,および化学式の構成元素の特性の単結晶対多結晶性質を説明した。Seebeck係数予測のための関連した結晶材料の新しい記述的特徴を導入した。材料中の非化学量論性を解決するために,予測ツールは,化学量論的および非化学量論的材料の混合上で訓練される。ツールは新しい熱電材料の発見における場科学者を支援するWebアプリケーション(http://info.eecs.northwestern.edu/SeebeckCoefficientPredictor)に実装した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単結晶 ,  回帰モデル ,  熱電材料 ,  結晶 ,  *予測 ,  非化学量論 ,  *機械学習 ,  *化学量論 ,  科学者
準シソーラス用語： Webアプリケーション ,  化学式 ,  温度範囲 ,  *Seebeck係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 熱電特性 ,  非化学量論的材料 ,  データマイニング ,  予測 ,  Seebeck係数 ,  ウェブアプリケーション

分類 (2件)： 分子の電子構造  (BH05010Q) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 制限 ,  化学量論 ,  Seebeck係数 ,  予測 ,  機械学習