インフォマティクスと近赤外光による高分子材料の劣化予測

★ プラスチックの経年劣化を、非破壊で分析する技術とは？
★ 機械学習を用いたスペクトルデータ解析による劣化予測も事例とともに紹介します！ 

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    セミナー趣旨

    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。

    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

    セミナープログラム

    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】

    セミナー講師

    (国研)産業技術総合研究所　機能化学研究部門　化学材料評価グループ　
     研究グループ長　博士（理学） 新澤 英之 氏

    セミナー受講料

    聴講料 1名につき49,500円（消費税込/資料付き）
    〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき44,000円〕

    受講について

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    受講料

    49,500円（税込）/人

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    開催日時


    13:00 ～

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    開催場所

    全国

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    キーワード

    高分子・樹脂材料   情報技術一般   データマイニング／ビッグデータ
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