| 研究課題/領域番号 |
11650867
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
無機工業化学
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| 研究機関 | 筑波技術短期大学 |
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研究代表者 |
長谷川 洋 筑波技術短期大学, 電子情報学科・情報工学専攻, 助教授 (80013176)
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| 研究期間 (年度) |
1999 – 2000
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| 研究課題ステータス |
完了 (2000年度)
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| 配分額 *注記 |
1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
2000年度: 500千円 (直接経費: 500千円)
1999年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
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| キーワード | 物性予測 / 多成分系 / 補間 / エキスパートシステム / ガラス / スプライン補間 / ラグランジュ補間 / 人工知能 |
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| 研究概要 |
本研究の目的は、多次元ファクト・データベースが存在する場合に、データが存在しない組成の物性地を存在するデータから近似的に求める手法の開発である。1次元の系に関しては、補間法で簡単に求めることできる。しかし2次元以上の系に対して一般的な解はない。筆者らは微小領域直線補間法を開発して、多次元の系に対する任意の組成の予測値を求めることに成功した。微小領域直線補間法は、データが均一に分布している場合は、極めて良好な結果を与えるが、データの分布に偏りがある場合、分布の粗な部分での精度が低下する。これは、直線補間を用いているせいである。これを改良して、さまざまな系に適用できるように、改良することが本研究の目的である。
1年目の平成11年度は、データが粗な領域の予測を改善することを試みた。これを実現するには、データが粗な領域を均質なデータの分布域に変換することである。実際にはデータはないので、擬似的なデータを分布させることで解決した。すなわちスプライン補間法を用いることにより擬似的なデータを生成し、それによって微小頷域直線補間法の近似を向上させ、予測値の精度の向上させることができた。
2年目の平成12年度は、データが存在する領域の外側の領域に対する予測を試みた。当然ながらデータが存在する領域から大きく離れた部分は、補外によっても予測はできない。あくまでもデータ領域の近傍の周辺部分である。スプライン補間法は、補外には用いることができないので、Lagrange法を用いた。ファクトデータからある領域のデータを削除し、その部分を補外によって予測し、実際のデータとどの程度一致するかを見ることとした。その結果、データ領域の平均サイズ(予測の計算に用いることができるデータの組成幅で表す)の10%以内にあるデータであれば、平均3%程度の誤差で予測が可能である。データを20%外まで広げると、平均7%程度の誤差となる。
以上の研究は、3成分ガラスの熱膨張計数、ガラス転移温度などのデータを用いて行ったが、この方法は、連続的に変化するいかなる物性にも応用可能であり、また更に高次の多成分系にも適用可能である。
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