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文献詳細
12
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OA
ベイズ的最適化と転移学習を用いた製造設備スケールアップ時の操業条件最適化
著者
加納 学
吉崎 亮介
出版者
公益社団法人 計測自動制御学会
雑誌
計測と制御
(
ISSN:04534662
)
巻号頁・発行日
vol.56, no.9, pp.695-698, 2017-09-10 (Released:2017-09-20)
参考文献数
9
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
外部データベース (DOI)
1
Altmetric.com
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京都大学 加納学先生の『機械学習によりスケールアップを上手くやる』という話、今後がとても楽しみです(^^) 加納先生note https://t.co/RdRZHOFb49 加納先生 文献 https://t.co/RIF28BRK9r
https://t.co/RIF28BRK9r ①スケールアップテストに対する機械学習の適用 ②パイロットスケールのデータにベイズ最適化と転移学習を用いて、コマーシャルプラント(CP)スケールデータの予測 ③個人的には、不毛な中間スケールテスト(ベンチプラント等)を省略するために、ラボ→CPの予測を切望
私の研究の解説記事です - - - ベイズ的最適化と転移学習を用いた製造設備スケールアップ時の操業条件最適化 https://t.co/7oq0acR7sa
収集済み URL リスト
https://www.jstage.jst.go.jp/article/sicejl/56/9/56_695/_article/-char/ja/
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https://www.jstage.jst.go.jp/article/sicejl/56/9/56_695/_pdf
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