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J-GLOBAL ID：202102211464762146   整理番号：21A0428684

機械学習を援用した波長分析型中性子イメージングによる固液相分率解析法の検討

Examination of machine learning-assisted evaluation of solid/liquid phase fraction method using wavelength-resolved neutron imaging

著者 (5件)： 平野主馬 (北大 工) ,  佐藤博隆 (北大 工) ,  伊藤大介 (京大 複合研) ,  齊藤泰司 (京大 複合研) ,  加美山隆 (北大 工)
資料名： 日本原子力学会北海道支部研究発表会講演要旨集  (日本原子力学会北海道支部研究発表会要旨集)
巻： 37th (CD-ROM)  ページ： 27-28  発行年： 2020年 
JST資料番号： L6180A  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： *中性子ラジオグラフィー ,  *機械学習 ,  中性子スペクトル ,  計算機シミュレーション ,  *回帰分析 ,  透過率 ,  *固相 ,  *共晶合金 ,  分散【dispersion】 ,  鉛 ,  ビスマス ,  *比率 ,  *X線診断 ,  *診断 ,  *画像診断 ,  計算機利用 ,  利用 ,  *相
準シソーラス用語： k近傍法 ,  サポートベクター回帰 ,  中性子イメージング ,  波長分散

分類 (1件)： その他の線源の利用  (MC01060N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習 ,  援用 ,  波長 ,  分析 ,  中性子イメージング ,  液相 ,  解析法