講演情報
[10a-N323-9]機械学習を活用した中性種スペクトルのリアルタイム解析(2)
〇(M2)高橋 康太朗1、安藤 悠介1、堤 隆嘉2、井上 健一2、関根 誠2、石川 健治2 (1.名大、2.名大低温プラズマ科学研究センター)
キーワード：
プラズマプロセス、機械学習
プラズマ中の中性種ラジカルを非侵襲かつリアルタイムで測定する手法として、発光スペクトルと機械学習を用いた解析法を構築した。これまでにランダムフォレスト回帰で高精度にCH₃ラジカルの予測が可能であることを確認し、今回は説明変数の選定にPLS回帰を用いるモデルを新たに構築した。