絶縁材料中の空間電荷蓄積挙動の機械学習に必要なデータ数の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 2-030

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Investigation of The Number of Data Required for Machine Learning of Space Charge Accumulation in Insulating Materials

著者名: 井道瑠璃（愛媛大学）,弓達新治（愛媛大学）,尾崎良太郎（愛媛大学）,門脇一則（愛媛大学）

著者名(英語): Ruri Imichi (Ehime University),Shinji Yudate (Ehime University),Ryotaro Ozaki (Ehime University),Kazunori Kadowaki (Ehime University)

キーワード: 機械学習|ニューラルネットワーク|絶縁体|低密度ポリエチレン|machine learning|neural network|Insulator|low density polyethylene

要約(日本語): 電気絶縁材料は電力インフラにとって重要な材料である。しかし，絶縁材料中の電荷注入特性や電荷輸送特性等のメカニズムは未だ解明されておらず，実験を中心として研究が進んでいる。このように論理的に解明されていない問題であっても，機械学習はデータを与えることで，予測結果を出力することができる。この利点に注目し，低密度ポリエチレン（LDPE）の空間電荷分布を予測した結果，我々は特定の時間における空間電荷分布の予測に成功した。しかし，機械学習をおこなうには多くのデータが必要である。そこで，本研究では，ニューラルネットワークを用いて，精度を保ったまま学習させるデータ数をどれほど減らせるかを調べた。

本誌掲載ページ: 31-32 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 306 Kバイト