【習得できる知識】
近赤外分光法の原理とスペクトルを分析するためのデータ解析に関する知識
【講座主旨】
近赤外光を用いてプラスチックの構造を非破壊的に分析する技術及び、測定データに機械学習を適用することで劣化状態を予測する診断モデルについて解説する。
【講座内容】
1.データインフォマティクスとは
1.1 なぜ今、データ解析が重要なのか?
1.2 データ解析の技術
1.3 主成分分析
1.4 PLS回帰分析
1.5 データの前処理
2.高分子の劣化診断
2.1 高分子の劣化とは
2.2 劣化試験の仕組み
2.3 機械試験による劣化診断
2.4 破断伸びについて
2.5 ポリプロピレンの劣化
3.近赤外分光法の原理
3.1 近赤外スペクトル
3.2 ケモメトリックスとは
3.3 機械学習の発展
3.4 主成分分析の原理
3.5 PLS回帰分析の原理
4.ポリプロピレンの劣化予測
4.1 ポリプロピレンの近赤外スペクトル
4.2 ポリプロピレンの劣化予測
4.3 ポリプロピレンの劣化メカニズム
【質疑応答】
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