問題一覧
1
独自性
まだ、潤滑油劣化診断に、ケモメトリックス的からの研究がされていないこと
2
違う分析を使うか？
いいえ。現状回帰分析を研究して行く予定です。
3
大学院に進学を決めた理由 大学院では、何をする？
自分の研究テーマに対する知識をさらに高め、 トライボロジーという実際問題の学問を通して問題解決能力や実験結果に対して多角的に考察せる能力を身につけたいと思ったからです。
4
教師データとは？
回帰モデルでいう、目的変数に当たるものです。 回帰分析は、説明変数データと教師データをプロットし、最も誤差の小さい適切な検量線を引きます
5
酸化レベルは実機とどう結び付けれるのか？
今現在も、考えていて、 今は、全酸価値というもので、できるかどうか考えています
6
主成分分析に着目した理由
回帰に主成分分析が使われていて 具体的には、累積寄与率というものを見ることで、元データをどれだけ説明できるかわかる。
7
ケモメトリックスを利用する利点？
多量のスペクトルデータでも分析が可能であることです。
8
先行研究との差別化は？
劣化成分の量に着目するという意味では、新規性があります。
9
ISOT試験とは
内熱機関用酸化安定度試験のことです。
10
FTIRとは
試料油に赤外線を照射すると、 化合物を構成する官能基が、特有な波長域で赤外線を吸収します この吸収度合いから、化合物の構造を推定定量します
11
工夫したことは？
分析をする前に、データの前処理を行ったことです。 データに含まれているノイズ成分を低減するために行った。 具体的には？ 今回前処理するにあたってサビツキーゴーレー法を利用しました 自らパラメータを決めるため、適切なパラメータを設定するために文献調査を行いました。
12
他のデータ、酸化物と合わせて測定するか？
できるかどうかは、お答えできませんが、今後たとえば水分量などといったパラメータも組み合わせて回帰モデルを作成できるか検討する予定です。
13
主成分分析で、データを圧縮、可視化することで、何ができる
データ圧縮することで、回帰モデルを作成することができる
14
主成分分析とは？
機械学習の次元削減手法の一つ 次元削減を行うことで、データの圧縮・可視化することができる
15
回帰とは？
回帰とは教師データを元に検量線を引くことで、量を推定する
16
酸化はなぜ7段階？
酸化させた資料油は先輩方に借りたものを使用しました 今回は、早い段階で、分析を行いたかったため、使わせていただきました。
17
UVvisとは？
光源からの光を分光器により、単色光に分光し、資料油に照射すると、 物質の電子状態に応じて特有の波長の光を吸収する この吸収度合いから、化合物の構造を推定定量します
18
研究するメリットを教えて下さい
研究により、劣化要因となる成分量を推定によって、潤滑油の消費量、廃油量を削減し、コスト及び環境負荷の低減につながる
19
回帰モデルとは、
目的変数の値が、不明なサンプルデータにおいて、 説明変数の値を入力した場合、 出力として目的変数を推定する
20
ケモメトリックスとは
科学に関係のある多変量データに対して、数学的手法や統計学的手法を適用し、得られる情報を最大化することを研究する学問