ソフトコンピューティングと高速スクリーニングによる触媒開発（2）ラジアル基底関数ネットワークによるメタノール合成用銅系触媒組成最適化の試み

摘要

ソフトコンピューティングの技法の一つであるニューラルネットワーク（NN）は触媒開発において触媒活性の予測や組成最適化などに利用されている。NNの最適化（学習）として一般的に誤差逆伝搬法（Back Propagation：BP）が多く用いられている。著者らが、NNを構築する時のデータ（教師データ）としてCu/Zn/Al/Sc触媒の組成とメタノール合成活性を用いたところ適当なNNを得ることが出来なかった。