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J-GLOBAL ID：201802273943543148   整理番号：18A2157747

予測ガスセンサに基づく2D材料におけるソフトコンピューティング技術【JST・京大機械翻訳】

Soft computing techniques in prediction gas sensor based 2D material

著者 (5件)： Akbari Elnaz (Department for Management of Science and Technology Development, Ton Duc Thang University, Ho Chi Minh City, Viet Nam) ,  Akbari Elnaz (Faculty of Electrical & Electronics Engineering, Ton Duc Thang University, Ho Chi Minh City, Viet Nam) ,  Nilashi Mehrbakhsh (Faculty of Computing, Universiti Teknologi Malaysia, 81310, Skudai, Johor, Malaysia) ,  Alizadeh Azar (School of Engineering University of California, Merced, USA) ,  Buntat Zolkafle (Institute of High Voltage & High Current, Faculty of Electrical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, Johor Bahru, 81310, Malaysia)
資料名： Organic Electronics  (Organic Electronics)
巻： 62  ページ： 181-188  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1352A  ISSN： 1566-1199  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 二次元材料は次の技術的進歩を明らかにする鍵となる可能性がある。グラフェンの発見後に発見された多くの他の二次元材料があり,それら自身のユニークで興味深い性質を有する。発見された一つのタイプの二次元材料は,非常に注目されている。ホスホレンは可変バンドギャップを持つ天然半導体であり,炭素ベースのグラフェンと類似の構造である。このプロジェクトでは電界効果トランジスタ(FET)構造が採用されており,そこでは,ドレインとソース間のチャネル材料としてホスホレンが提案されている。ゲート電圧変化が二酸化窒素(NO_2)ガス濃度変化に比例すると仮定して解析モデルを開発した。さらに,電流-電圧(IV)特性のための他のモデルを得るために,人工ニューラルネットワーク(ANN)と分類および回帰ツリー(CART)アルゴリズムを採用した。最後に,開発したモデルをAによる実験研究から抽出したデータと比較した。提案したモデルの満足できる一致と妥当性を示すAbbas。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 半導体 ,  ニューラルネットワーク ,  *ガスセンサ ,  グラフェン ,  *予測 ,  アルゴリズム ,  電流 ,  バンドギャップ ,  *二次元 ,  二酸化窒素 ,  電圧 ,  FET【トランジスタ】
準シソーラス用語： ゲート電圧 ,  フォスフォレン ,  二次元材料 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ホスホレン ,  FET ,  IV ,  ガスセンサ ,  ANN ,  CARTアルゴリズム

分類 (1件)： 炭素とその化合物  (YB02060D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測 ,  ガスセンサ ,  2D ,  ソフトコンピューティング