書誌事項
- タイトル別名
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- Metal Temperature Estimation from Microstructural Features in Stainless Steel Image with Sparse Modeling
- スパースモデリング オ モチイタ セキシュツブツ ガゾウ カラ ノ メタル オンド スイテイ
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抄録
<p>本研究では,金属温度予測を目的として,金属の光学顕微鏡画像からスパースモデリングを用いて温度を推定する枠組みを提案している.具体的には,光学顕微鏡から得られる析出物領域に対して面積や円周,円形度などの38種類の画像統計的なパラメータを算出する.算出されたパラメータを入力,クリープ破断試験で一般的に用いられているLarson-Millerパラメータ(LMP)を目的変数として,Bolassoと呼ばれる統計モデルを構築する.これにより,光学顕微鏡画像から金属温度を予測することが可能となる.実データとしてはNIMSクリープデータシートNo.56AおよびNo.M-11で報告されているデータに適用し,フィッティング性能および未知データの予測性能を調べた.その結果,未知データにおける温度予測を±10 [°C] 以内の誤差で実現させることに成功した.</p>
収録刊行物
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- 日本神経回路学会誌
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日本神経回路学会誌 29 (1), 15-23, 2022-03-05
日本神経回路学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390291767797006720
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- NII書誌ID
- AA11658570
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- ISSN
- 18830455
- 1340766X
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- NDL書誌ID
- 032465394
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- Crossref
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可