日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

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[G] 計算材料科学/データ科学

2024年9月19日(木) 09:00 〜 12:00 A会場 (全学教育推進機構講義A棟地階A001)

座長:合田 義弘(東京工業大学)、佐原 亮二(物質・材料研究機構)

10:15 〜 10:30

[6] 非線形次元圧縮と階層的クラスタリングを用いた最適材料の選定手法

*菅野 弘将1、布村 紀男2 (1. 富山大学(院生)、2. 富山大学)

キーワード:機械学習、階層的クラスタリング、オートエンコーダ―、マテリアルズインフォマテイクス

本研究では,無機材料のナノ複合材料を対象とした耐熱材料の選定を行った。
Ward法によるクラスタリングが精度よく,材料種を傾向別に分類出来ていた。クラスタ内の材料傾向よりBiを主とする材料が最適であった。

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