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第3章　Excelで体験してみる

3-3. 回帰分析（教師あり学習のアルゴリズム）による反応解析

a) 酵素反応の反応速度式ミカエリス－メンテン式の反応速度定数の決定（線形回帰分析）

b)可逆反応の速度定数の決定（データ分析とソルバーによる重回帰分析）

c) 応答局面法RSMによる反応解析（重回帰分析）

3-4. 遺伝的アルゴリズムとソルバーのエボルーショナリーによる最小値の計算

a)ビットストリング型遺伝的アルゴリズム

b) ソルバーのエボリューショナリーによる工場巡回最短距離

3-5.サポートベクターマシン（教師あり学習のアルゴリズム）によるプラントの異常診断

3-6. ニューラルネットワークによる機械学習

a) ニューロンの重みと閾値の調整

b)　ニューラルネットワークによるプラント診断

第4章　Pythonで体験してみる

注意点：

Pythonを動かすためにはAnaconda 3をインストールする必要があります。明治大学金子研究室のサイト（https://www.kkaneko.jp/tools/win/anacondainst.html）からもインストールできます。ダウンロードで表示されるファイルはtextファイル（拡張子がtxt）です。テキストファイルのコードをコピーして頂き、一旦「メモ帳」などに貼り付けPCに保存後そのファイルの拡張子txtなどをPythonのpyに変更して頂ければ、Pythonのファイルになります。Anaconda 3のSpyderでそのファイルを読み込んでランさせることができます。