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工学と産業研究（9論文）
Multi-objective optimization for resin transfer molding process
Okabe, T., Oya, Y., Yamamoto, G., Sato, J., Matsumiya, T., Matsuzaki, R., Yashiro, S., & Obayashi, S. (2017). Composites Part A: Applied Science and Manufacturing, 92, 1-9.
有限要素解析と遺伝的アルゴリズムを適用することにより、多点注入樹脂トランスファー成形が最適化されています。 Viscovery SOMineは、トレードオフを視覚化し、平板およびリブ構造モデルのゲート位置に適したパレートソリューションを選択するために使用されています。
Clustering approach for multidisciplinary optimum design of cross-linked polymer
Oya, Y., Kikugawa, G., & Okabe, T. (2017). Macromolecular Theory and Simulations, 26(2), 1600072.
エポキシ樹脂の化学的および機械的特性は、分子動力学シミュレーションおよびデータマイニングによって最適化されています。 Viscovery SOMineは、複雑な構造化ポリマーを可視化し、好ましい特性のクラスタを見つけるために使用されています。
Design knowledge exploration for the conceptual design of tire contours
Koishi, M., Miyajima, H., & Kowatari, N. (2014).
多目的設計探索が燃費の良い自動車タイヤの輪郭設計を最適化するために使用されています。 Viscovery SOMineは、設計空間で遺伝的アルゴリズムによって得られたパレート解を可視化し、設計パラメータと目的関数の間の相互依存性を分析するために使用されています。
A humid electronic nose based on pulse voltammetry: A proof-of-concept design
Bataller, R., Campos, I., Alcañiz, M., Gil-Sánchez, L., García-Breijo, E., Martínez-Máñez, R., Pascual, L., Soto, J. & Vivancos, J. L. (2013). Sensors and Actuators B: Chemical, 186, 666-673.
humid electronic nose（電子鼻）は、NaCl溶液で湿らせた布メッシュと接触している4つの金属電極からなります。 Viscovery SOMineは、異なる香り物質を用いた実験で得られた電気化学データを分析し、それらを分類するモデルを提供するために使用されます。.
TNT detection using a voltammetric electronic tongue based on neural networks
Breijo, E. G., Pinatti, C. O., Peris, R. M., Fillol, M. A., Martínez-Máñez, R., & Camino, J. S. (2013). Sensors and Actuators A: Physical, 192, 1-8.
いくつかの金属電極からなるvoltammetric electronic tongue（電子舌）が開発され、アセトニトリル - 水混合物中のTNTを検出するために使用されています。 Viscovery SOMineおよびフィードフォワード・ニューラルネットワークは、TNTトレースを検出し、最適な検出特性を得るために電子舌を設計するために使用されます。
Composite panel damage detection using ultrasonic testing and neural networks
Kral, Z., Horn, W., & Steck, J. (2009).
この論文の焦点は、現代の航空機および風力タービンで使用される複合部品の構造健全性監視システムを作成することです。 Viscovery SOMineは、操作中に得られた高次元の超音波音の測定値や構造的な損傷を検出するためのさまざまな試験方法を分析するために使用されます。
Application of hybrid evolutionary algorithms to low exhaust emission diesel engine design
Jeong, S., Obayashi, S., & Minemura, Y. (2008). Engineering Optimization, 40(1), 1-16.
ディーゼルエンジンが粒子群最適化と遺伝的アルゴリズムを用いたハイブリッドアルゴリズムで最適化されています。 Viscovery SOMineは、排気特性と燃焼室形状との関係を分析するために使用されます。
Making sense of sensor data
Cook, D. J. (2007). IEEE Pervasive Computing, 6(2).
この論文では、センサーデータを分析するためのツールとアルゴリズムについて検討します。 Viscovery SOMineによるクラスタリングと探索は、主成分分析、特異値分解などの手法と比較されます。
Classification of metal ions according to their complexing properties: a data-driven approach
Pletnev, I. V., & Zernov, V. V. (2002). Analytica Chimica Acta, 455(1), 131-142.
3960リガンドを有する金属イオンと水素との錯体の安定度定数には、因子分析、クラスタ分析および自己組織化マップ分析が適用されています。直接のなクラスタリングと因子分析を伴うクラスタリングの両方が、類似の陽イオンの6つの異なるクラスの存在を確立しました。 Viscovery SOMineで作成された自己組織化マップは、その類似性を視覚的に表します。
