プロセス状態ごとに異なる重要なプロセス変数とその動特性を考慮した適応型ソフトセンサーEGAVDS-LWPLSを開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはAdaptive soft sensor ensemble for selecti...
論文
協奏的な有機合成反応における機械学習手法と、既存の収率を超越する触媒設計手法を開発しました！[理化学研究所&金子研の共同研究論文]
理化学研究所と金子研における共同研究の成果の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはDesign of Experimental Conditions with Machine Learning for C...
モデルの予測精度と解釈可能性を両立できる手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Journal of Computer Chemistry, Japan に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはConstructing Regression Models with High Prediction ...
文章が書ける人と書けない人の違い～読んだ量・書いた量・想像力～
職業柄、もちろん論文や本やブログなどで自分でも文章を書きますが、学生の文章を添削することもします。学生のなかには、最初からうまく文章を書ける人もいれば、最初はあまりうまく書けず、だんだんとレベルアップする人もいます。その辺りの違いについて考...
特徴量選択手法について、モデルの予測精度・選択された特徴量の割合・選択された乱数の特徴量の割合で議論しました！[金子研論文]
金子研の論文が Heliyon に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはExamining variable selection methods for the predictive performance of regression...
Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS, 局所PLS) における目的変数の予測誤差を推定する手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Journal of Chemometrics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはEstimating the Reliability of Predictions in Locally Weighted Par...
Gaussian Mixture Regression (GMR) を拡張して直接的モデル逆解析の予測精度を向上させました！[金子研論文]
金子研の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはExtended Gaussian Mixture Regression for ...
ベイズ最適化によりエチレンオキシド製造プロセスの設計をしました！[金子研論文]
金子研の論文が Journal of Advanced Manufacturing and Processing に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはDesign of ethylene oxide production proc...
ガウス過程による潜在変数モデルでプロセスデータの可視化やプロセス状態推定をしました！[金子研論文]
金子研の論文が Analytical Science Advances に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはEstimation and visualization of process states using latent v...
モデルの直接的逆解析法で効率的な適応的実験計画法ができるようになりました！[金子研論文]
金子研の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはAdaptive design of experiments based on G...