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J-GLOBAL ID:202002270363776485   整理番号:20A0676959

逆機械学習に基づく調香設計法【JST・京大機械翻訳】

Inverse machine learning-based fragrance tuned design method
著者 (5件):
資料名:
巻: 70  号: 12  ページ: 4722-4729  発行年: 2019年 
JST資料番号: E0215B  ISSN: 0438-1157  CODEN: HUKHAI  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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香精香料業務は数十億ドルの市場を持ち、調香技術の発展は人々の現代社会生活を豊かにしている。調香設計の逆機械学習モデルを提案し、類導体遮蔽モデル(COSMO)に基づいて得られた分子表面電荷密度分布を用いて、香料分子の構造ディスクリプタとして最終調香製品を設計した。まず第一に,属性を目標特性に変換して,要求に従って,フレーバー属性を識別した。その後、匂いを調整し、逆機械学習(inversemachinelearning,IML)モデルを作り、そのうち入力変数は匂いであり、出力変数は分子構造ディスクリプタであり、訓練したIMLモデルを利用して、目標特性に基づく。潜在的製品の構造記述子を予測した。最後に、指定されたデータベースにユークリッド距離法により候補の調香混合物を選別した。例として、2種類の調香実例を例として、このフレームを用いて調香設計を行い、実験データ及び匂いレーダー図を用いて実験結果を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (5件):
分類
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熱交換器,冷却器  ,  流体力学一般  ,  機械工学一般  ,  反応に及ぼす構造の効果  ,  湖沼学,河川学 
タイトルに関連する用語 (3件):
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