#コンテキスト **概要** ------------- コンクリートは土木工学において最も重要な材料です。 コンクリートの圧縮強度は、材齢と材料成分の高度な非線形関数です。 #内容 **コンクリート圧縮強度データセット** ------------------------------------------ **データセット情報** ------------------------- インスタンス数：1030 属性数：9 属性の内訳：8つの量的入力変数と1つの量的出力変数 欠損属性値：なし **属性情報** -------------------------- 変数名、変数の型、測定単位、および簡単な説明を示します。コンクリートの圧縮強度は回帰問題です。このリストの順序は、データベースの行に沿った数字の順序に対応しています。 名前 -- データ型 -- 測定単位 -- 説明 セメント（成分1） -- 量的 -- 1m³の混合物中のkg -- 入力変数 高炉スラグ（成分2） -- 量的 -- 1m³の混合物中のkg -- 入力変数 フライアッシュ（成分3） -- 量的 -- 1m³の混合物中のkg -- 入力変数 水（成分4） -- 量的 -- 1m³の混合物中のkg -- 入力変数 高性能減水剤（成分5） -- 量的 -- 1m³の混合物中のkg -- 入力変数 粗骨材（成分6） -- 量的 -- 1m³の混合物中のkg -- 入力変数 細骨材（成分7） -- 量的 -- 1m³の混合物中のkg -- 入力変数 材齢 -- 量的 -- 日（1～365） -- 入力変数 コンクリート圧縮強度 -- 量的 -- MPa -- 出力変数 #謝辞 **出典** ----------- オリジナルの所有者および提供元 葉一成教授 情報管理学科 中華大学 台湾新竹市30067 e-mail: icyeh '@' chu.edu.tw TEL: 886 - 3 - 5186511 提供日：2007年8月3日 URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Concrete+Compressive+Strength **関連論文** -------------------- **主要論文** 1) 葉一成, "人工ニューラルネットワークを用いた高性能コンクリートの強度モデリング," セメントとコンクリート研究, Vol. 28, No. 12, pp. 1797 - 1808 (1998). **その他の論文** 2) 葉一成, "拡張ニューロンネットワークを用いたコンクリート強度のモデリング," 土木学会材料系論文集, ASCE, Vol. 10, No. 4, pp. 263 - 268 (1998). 3) 葉一成, "ニューラルネットワークを用いた高性能コンクリート配合の設計," 土木工学計算論文集, ASCE, Vol. 13, No. 1, pp. 36 - 42 (1999). 4) 葉一成, "人工ニューラルネットワークを用いたフライアッシュおよびスラグコンクリートの強度予測," 土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 15, No. 4, pp. 659 - 663 (2003). 5) 葉一成, "人工ニューラルネットワークを用いたフライアッシュおよびスラグコンクリートの配合設計手法," 中華科学技術雑誌, Vol. 1, No. 1, pp. 77 - 84 (2003). 6) 葉一成, "実験計画法とニューラルネットワークを用いたコンクリート強度の解析," 土木学会材料系論文集, ASCE, Vol. 18, No. 4, pp. 597 - 604 (2006). **引用依頼** --------------------- 注：このデータベースは、葉一成教授の著作権表示と以下の公開論文を保持した上で、無制限に再利用できます。 葉一成, "人工ニューラルネットワークを用いた高性能コンクリートの強度モデリング," セメントとコンクリート研究, Vol. 28, No. 12, pp. 1797 - 1808 (1998). #インスピレーション コンクリートの強度を予測できますか？