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鬼頭 繁治  KITO Shigeharu

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 20023343
所属 (現在) 2025年度: 愛知工業大学, 情報科学部, 教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2006年度 – 2008年度: 愛知工業大学, 経営情報科学部, 教授
2001年度 – 2003年度: 愛知工業大学, 教授
1998年度 – 1999年度: 愛知工業大学, 工学部, 教授
1994年度 – 1996年度: 愛知工業大学, 工学部, 教授
審査区分/研究分野
研究代表者
触媒・化学プロセス
研究代表者以外
触媒・化学プロセス / 触媒・資源化学プロセス / 理工系
キーワード
研究代表者
ニューラルネットワーク / function overshooting / back propagation / training data / catalytic performance / neural network / 正規分布関数 / RBF / 触媒性能予測 / 遺伝的アルゴリズム … もっと見る / RBFネットワーク / バックプロパゲーション / 触媒性能 / 酢酸 / 一酸化炭素 / 水素化反応 / オブジェクトデータベース / 反応経路 … もっと見る
研究代表者以外
ニューラルネットワーク / 光触媒 / 触媒 / Zeolite / Reduction of NO. / Computer / Catalyst Design / Selectivity / Catalytic Activity / Prediction / Neural Network / 選択的還元 / 性能予測 / コンピュータ / 還元 / 窒素酸化物 / アルカン設計 / ゼオライト / 窒素酸化物還元 / メタン酸化 / 希土類酸化物 / 酸化脱水素 / エチルベンゼン / 触媒設計 / 触媒性能予測 / ニューラルネット / 固溶アナターゼ / 固溶型アナターゼ / チタニア / 触媒活性 / 制御因子解析 / in-situ UV-Vis / in-situ IR / 反応雰囲気 / 選択酸化 / 選択還元 / アルカン / 触媒反応工学 隠す
  • 研究課題

    (5件)
  • 研究成果

    (15件)
  • 共同研究者

    (4人)
  •  ニューラルネットワークによる固溶型アナターゼ光触媒の設計

    • 研究代表者
      服部 忠
    • 研究期間 (年度)
      2006 – 2008
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 研究分野
      触媒・資源化学プロセス
    • 研究機関
      愛知工業大学
  •  アルカン選択的活性化のための触媒反応場設計

    • 研究代表者
      服部 忠
    • 研究期間 (年度)
      2001 – 2004
    • 研究種目
      特定領域研究
    • 審査区分
      理工系
    • 研究機関
      名古屋大学
  •  ニューラルネットワークを使用した触媒性能予測システムの開発研究代表者

    • 研究代表者
      鬼頭 繁治
    • 研究期間 (年度)
      1998 – 1999
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 研究分野
      触媒・化学プロセス
    • 研究機関
      愛知工業大学
  •  オブジェクトデータベースによる環境触媒プロセスのシミュレーション研究代表者

    • 研究代表者
      鬼頭 繁治
    • 研究期間 (年度)
      1996
    • 研究種目
      重点領域研究
    • 研究機関
      愛知工業大学
  •  ニューラルネットワークによる触媒性能予測システムの開発

    • 研究代表者
      服部 忠
    • 研究期間 (年度)
      1994 – 1996
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 研究分野
      触媒・化学プロセス
    • 研究機関
      名古屋大学

すべて 2008 2007 2006 その他

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Application of neural network to the analysis of factors controlling catalytic properties2008

    • 著者名/発表者名
      T. Hattori, S. Kito
    • 雑誌名

      Complexity International on line, 12, msid11

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [雑誌論文] Analysis of Catalytic Performance by Partial Differentiation of Neural Network Pattern2007

    • 著者名/発表者名
      S. Kito, T. Hattori
    • 雑誌名

      Chemical Engineering Science 62

      ページ: 5575-78

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [雑誌論文] Partial Differen- tiation of Neural Network for the Analysis of Factors Controlling Catalytic Activity2007

    • 著者名/発表者名
      T. Hattori, S. Kito
    • 雑誌名

      Applied Catalysis A : General 327

      ページ: 157-163

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [雑誌論文] Analysis of Catalytic Performance by Partial Differentiation of Neural Network Pattern2007

    • 著者名/発表者名
      鬼頭 繁治
    • 雑誌名

      Chemical Engineering Science 62

      ページ: 5575-5578

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [雑誌論文] Response to comment on "Design of a propane ammoxidation catalyst using artificial neural networks and genetic algorithms"2006

    • 著者名/発表者名
      S. Kito, T. Hattori
    • 雑誌名

      Industrial and Engineering Chemistry, Research 45

      ページ: 8225-6

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [雑誌論文] Analysis of Factors Controlling Catalytic Activity by Neural Network2006

    • 著者名/発表者名
      T. Hattori, S. Kito
    • 雑誌名

      Catalysis Today 111

      ページ: 328-332

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [雑誌論文] Analysis of Catalytic Performance by Partial Differentiation of Neural Network Pattern

    • 著者名/発表者名
      鬼頭 繁治
    • 雑誌名

      Chemical Engineering Science 印刷中

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [学会発表] Applicability Test of Neural Network to Analysis of Factors Controlling Catalytic Activity by Using Model Data2008

    • 著者名/発表者名
      T. Hattori, S. Kito
    • 学会等名
      18th International Congress on Chemical and Process Engineering
    • 発表場所
      Praha, Czech(P7.103)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [学会発表] Applicability of Neural Network for the Analysis of Factors Controlling Catalytic Activity2008

    • 著者名/発表者名
      T. Hattori, S. Kito
    • 学会等名
      14th International Congress on Catalysis
    • 発表場所
      Seoul, Korea(PII-22-04)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [学会発表] Structure-activity and spectrumactivity relationships in propane aromaticzation on Ga_2O_3/Ga-MOR as examined by neural network2007

    • 著者名/発表者名
      T. Hattori, A. Gon-no, K. Nishi, A. Satsuma, S. Kito
    • 学会等名
      8th European Catalysis Forum
    • 発表場所
      Turku, Finland(P16_16)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [学会発表] ニューラルネットワークによる触媒活性制御因子の推定 : 構造活性相関とスペクトル活性相関2007

    • 著者名/発表者名
      服部忠、鬼頭繁治
    • 学会等名
      第100回触媒討論会A
    • 発表場所
      (3I19)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [学会発表] Application of Neural Network to the Analysis of Factors Controlling Photocatalytic Activity of Doped Titania2007

    • 著者名/発表者名
      T. Hattori, M. Hirano, S. Kito
    • 学会等名
      Proceedings of 1st Regional Conference of Computer Science and Technology
    • 発表場所
      Kota Kinabalu, Malaysia(349-353)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [学会発表] Sensitivity Analysis of Factors Controlling Catalytic Activity by Neural Network2006

    • 著者名/発表者名
      S. Kito, T. Hattori
    • 学会等名
      4th Asia Pacific Congress on Catalysis
    • 発表場所
      Singapore, Singpore(A4-P2)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [学会発表] ニューラルネットワークによる触媒活性支配因子の解析2006

    • 著者名/発表者名
      服部忠、鬼頭繁治
    • 学会等名
      第37回中部化学関係学協会支部連合秋季大会
    • 発表場所
      豊田(2I02)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • [学会発表] Analysis of Catalytic Performance by Partial Differentiation of Neural Network Pattern2006

    • 著者名/発表者名
      S. Kito, T. Hattori
    • 学会等名
      19th International Symposium of Chemical Reaction Engineering, P2 194
    • 発表場所
      Potsdam, Germany
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18560744
  • 1.  服部 忠 (50023172)
    共同の研究課題数: 3件
    共同の研究成果数: 13件
  • 2.  吉田 寿雄 (80273267)
    共同の研究課題数: 2件
    共同の研究成果数: 0件
  • 3.  薩摩 篤 (00215758)
    共同の研究課題数: 2件
    共同の研究成果数: 0件
  • 4.  平野 正典 (60267888)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 1件

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