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J-GLOBAL ID：202102211464762146   Reference number：21A0428684

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

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

Author (5)： HIRANO KAZUMA (北大 工) ,  SATO HIROTAKA (北大 工) ,  ITO DAISUKE (京大 複合研) ,  SAITO YASUSHI (京大 複合研) ,  KAMIYAMA TAKASHI (北大 工)
Material： 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)
Volume： 37th (CD-ROM)  Page： 27-28  Publication year： 2020 
JST Material Number： L6180A  Document type： Proceedings
Article type： 短報  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *neutron radiography ,  *Machine Learning ,  neutron spectrum ,  Computer Simulation ,  *Regression Analysis ,  transmissivity ,  *solid phase ,  *eutectic alloy ,  dispersion ,  Lead ,  Bismuth ,  *ratio ,  *X ray diagnosis ,  *Diagnosis ,  *Diagnostic Imaging ,  computer application ,  utilization ,  *phase (thermodynamics)
Semi thesaurus term： k-nearest neighbors ,  support vector regression ,  neutron imaging ,  chromatic dispersion

JST classification (1)： Other utilization of radiation sources  (MC01060N)

Terms in the title (7)： 機械学習 ,  援用 ,  波長 ,  分析 ,  中性子イメージング ,  液相 ,  解析法