論文
Extraction of physicochemical laws by symbolic regression using a Bayesian information criterion
Naoki Yamane
(Tsukuba University)
;
Kan Hatakeyama-Sato
(東京工業大学)
;
Yuma Iwasaki
(Center for Basic Research on Materials/Data-driven Materials Research Field/Data-driven Materials Design Group, National Institute for Materials Science)
;
Yasuhiko Igarashi
(Tsukuba University)
コレクション
引用
Naoki Yamane, Kan Hatakeyama-Sato, Yuma Iwasaki, Yasuhiko Igarashi.
Extraction of physicochemical laws by symbolic regression using a Bayesian information criterion.
Science and Technology of Advanced Materials: Methods.
2024,
4
(1),
.
https://doi.org/10.1080/27660400.2024.2420658
説明:
(abstract)ベイズ情報基準を活用した独自のSymbolic regressionアルゴリズム
権利情報:
キーワード: Machine learning
刊行年月日: 2024-12-31
出版者: Taylor & Francis
掲載誌:
- Science and Technology of Advanced Materials: Methods (ISSN: 27660400) vol. 4 issue. 1
研究助成金:
原稿種別: 出版者版 (Version of record)
MDR DOI:
公開URL: https://doi.org/10.1080/27660400.2024.2420658
関連資料:
その他の識別子:
連絡先:
更新時刻: 2024-11-14 16:30:30 +0900
MDRでの公開時刻: 2024-11-14 16:30:30 +0900
| ファイル名 | サイズ | |||
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| ファイル名 |
Extraction of physicochemical laws by symbolic regression using a Bayesian information criterion.pdf
(サムネイル)
application/pdf |
サイズ | 1.95MB | 詳細 |