LEARNING MODEL GENERATION METHOD, PROGRAM, STORAGE MEDIUM, AND LEARNED MODEL

• Main Author: YAMAMOTO EMI
• Format: Patent
• Language: English; Japanese
• Published: 26.05.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

To provide a new learning model generation method on mechanical stability of a fluoropolymer aqueous dispersion liquid, and the like.SOLUTION: A learning model generation method for generating a learning model in which mechanical stability of a fluoropolymer aqueous dispersion liquid is evaluated using a computer comprises an acquisition step (S12), a learning step (S15), and a generation step (S16). In the acquisition step, the computer acquires information including at least dispersion liquid information, test condition information, and an evaluation as teacher data. In the learning step, the computer learns on the basis of a plurality of pieces of teacher data acquired by the acquisition step (S12). In the generation step, the computer generates a learning model on the basis of results learned in the learning step (S15). The learning model outputs an evaluation with input information, which is unknown information different from teacher data, as input. The input information includes at least dispersion liquid information and test condition information.SELECTED DRAWING: Figure 1 【課題】フルオロポリマー水性分散液の機械的安定性に関する新規な学習モデル生成方法等を提供する。【解決手段】フルオロポリマー水性分散液の機械的安定性の評価をコンピュータを用いて決定する学習モデルを生成する学習モデル生成方法であって、少なくとも分散液情報と、試験条件情報と、評価とを含む情報を教師データとしてコンピュータが取得する取得ステップ（Ｓ１２）と、取得ステップ（Ｓ１２）で取得した複数の教師データに基づいて、コンピュータが学習する学習ステップ（Ｓ１５）と、学習ステップ（Ｓ１５）で学習した結果に基づいて、コンピュータが学習モデルを生成する生成ステップ（Ｓ１６）とを備え、学習モデルは、教師データとは異なる未知の情報である入力情報を入力として評価を出力し、入力情報は、少なくとも分散液情報と試験条件情報とを含む情報である学習モデル生成方法。【選択図】図１