[P] 第5分野　材料化学　P24～P30

[P47] Identification of Effective Features for Corrosion-Initiating Inclusions in AA5083 Alloy via Exhaustive Search

○Mao Ueta¹, Takayuki Shiraiwa¹, Manabu Enoki², Kaige Wu¹ (1. UTokyo, 2. Tokyo Univ. of Technol.)

Keywords:

corrosion,light metals,machine learning,SVM,exhaustive search

AA5083合金中の腐食起点介在物予測を目的に、形状・元素組成に関する15特徴量の全状態探索を行い、SVMモデルで評価した。全体の精度、適合率、再現率、F1を指標として特徴量選択頻度を解析した結果、介在物面積は高頻度に選択され、腐食起点分類に有効な特徴量であることが示された。