2 0 0 0 OA 初歩的な人工知能によるDP鋼の高次元組織データ駆動型応力−ひずみ曲線の予測
- 著者
- 足立 吉隆 新川田 圭介 奥野 晃弘 弘川 奨悟 田口 茂樹 定松 直
- 出版者
- 一般社団法人 日本鉄鋼協会
- 雑誌
- 鉄と鋼 (ISSN:00211575)
- 巻号頁・発行日
- pp.TETSU-2015-069, (Released:2015-10-03)
- 参考文献数
- 19
- 被引用文献数
- 2 6
Prediction of a stress-strain curve of ferrite-martensite DP steels was studied by a combined technique of Bayesian inference and artificial neural network. To screen a descriptor to be used for neural network analysis, material genomes such as volume fraction, micro-hardness, handle, and void of martensite phase, and micro-hardness of ferrite phase were examined by Bayesian inference. In a case of small data set, a machine learning method to predict mechanical properties reliably was proposed.
1 0 0 0 OA 初歩的な人工知能によるDP鋼の高次元組織データ駆動型応力−ひずみ曲線の予測
- 著者
- 足立 吉隆 新川田 圭介 奥野 晃弘 弘川 奨悟 田口 茂樹 定松 直
- 出版者
- 一般社団法人 日本鉄鋼協会
- 雑誌
- 鉄と鋼 (ISSN:00211575)
- 巻号頁・発行日
- vol.102, no.1, pp.47-55, 2016 (Released:2015-12-31)
- 参考文献数
- 19
- 被引用文献数
- 6 6
Prediction of a stress-strain curve of ferrite-martensite DP steels was studied by a combined technique of Bayesian inference and artificial neural network. To screen a descriptor to be used for neural network analysis, material genomes such as volume fraction, micro-hardness, handle, and void of martensite phase, and micro-hardness of ferrite phase were examined by Bayesian inference. In a case of small data set, a machine learning method to predict mechanical properties reliably was proposed.
1 0 0 0 OA 情報統計力学に基づいた高次元データ駆動型特性予測
- 著者
- 足立 吉隆 定松 直 増田 雄太 吉田 拓真 松下 康弘
- 出版者
- 一般社団法人 軽金属学会
- 雑誌
- 軽金属 (ISSN:04515994)
- 巻号頁・発行日
- vol.64, no.11, pp.533-541, 2014-11-30 (Released:2015-02-28)
- 参考文献数
- 10
- 被引用文献数
- 1