阿部重夫 (ABE SHIGEO) - マイポータル

基本情報

所属: 神戸大学名誉教授

学位: 工学修士（京都大学）
工学博士（京都大学）

J-GLOBAL ID: 200901019524681472
researchmap会員ID: 1000221312

研究キーワード

研究分野

ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 制御、システム工学 /

受賞

2008年

日本知能情報ファジィ学会著述賞

論文

199

Soft Upper-bound Minimal Complexity LP SVMs

Shigeo Abe

2021 International Joint Conference on Neural Networks 1-7 2021年7月査読有り筆頭著者
Minimal Complexity Support Vector Machines for Pattern Classification

Shigeo Abe

Computers 9(4) 89-101 2020年11月4日査読有り招待有り筆頭著者
Minimal Complexity Support Vector Machines

Shigeo Abe

Artificial Neural Networks in Pattern Recognition 89-101 2020年査読有り筆頭著者
Analyzing Minimal Complexity Machines

Shigeo Abe

2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 1-8 2019年7月査読有り筆頭著者
Are twin hyperplanes necessary?

Shigeo Abe

Pattern Recognition Letters 116 218-224 2018年12月査読有り
Effect of Equality Constraints to Unconstrained Large Margin Distribution Machines

Shigeo Abe

IAPR Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition 41-53 2018年査読有り
Unconstrained large margin distribution machines

Shigeo Abe

PATTERN RECOGNITION LETTERS 98 96-102 2017年10月査読有り
Fusing sequential minimal optimization and Newton’s method for support vector training

Shigeo Abe

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 7(3) 345-364 2016年6月査読有り
Improving Generalization Abilities of Maximal Average Margin Classifiers

Shigeo Abe

ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN PATTERN RECOGNITION 9896 29-41 2016年
Fuzzy support vector machines for multilabel classification

Shigeo Abe

PATTERN RECOGNITION 48(6) 2110-2117 2015年6月査読有り
Optimizing Working Sets for Training Support Vector Regressors by Newton's Method

Shigeo Abe

2015 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN) 93-100 2015年査読有り
Incremental input variable selection by block addition and block deletion

Shigeo Abe

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 8681 547-554 2014年
Incremental feature selection by block addition and block deletion using least squares SVRs

Shigeo Abe

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 8774 35-46 2014年1月1日
Feature Selection by Iterative Block Addition and Block Deletion

Shigeo Abe

2013 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC 2013) 2677-2682 2013年
Feature selection by block addition and block deletion

Takashi Nagatani, Shigeo Abe

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7477 48-59 2012年
Training Mahalanobis kernels by linear programming

Shigeo Abe

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7553(2) 339-346 2012年
Multiclass fuzzy classifiers based on kernel discriminant analysis

Ryota Hosokawa, Shigeo Abe

Engineering Physics and Mechanics: Analyses, Prediction and Applications 577-598 2011年1月1日
Mining interlacing manifolds in high dimensional spaces

Tao Ban, Changshui Zhang, Shigeo Abe, Takeshi Takahashi, Youki Kadobayashi

Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing 942-949 2011年
Fast Support Vector Training by Newton's Method

Shigeo Abe

ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MACHINE LEARNING - ICANN 2011, PT II 6792 143-150 2011年
Multiple nonlinear subspace methods using subspace-based support vector machines

Takuya Kitamura, Shigeo Abe, Yusuke Tanaka

Proceedings - 10th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2011 1 358-363 2011年

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MISC

Extended Maximal Average Margin Classiﬁers

Shigeo Abe

2018年
「不思議の国」の調査報道 (特集メディアとジャーナリズムの未来)

阿部重夫

情報の科学と技術 = The journal of Information Science and Technology Association 65(1) 8-14 2015年
Comments on: Support vector machines maximizing geometric margins for multi-class classification

Shigeo Abe

TOP 22(3) 841-843 2014年10月
標本部分空間法に基づくサポートベクトルマシンの開発

北村拓也, 竹内翔吾, 阿部重夫

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） 3(3) 12-23 2010年10月25日
錘制約部分空間法に基づくサポートベクトルマシンの開発

北村拓也, 竹内翔吾, 阿部重夫

研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 2010(28) 1-6 2010年2月25日
パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門-VI : 最近のトピックス

阿部重夫

システム/制御/情報 : システム制御情報学会誌 = Systems, control and information 53(5) 205-210 2009年5月15日
パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門-V : 特徴抽出と特徴選択

阿部重夫

システム/制御/情報 : システム制御情報学会誌 = Systems, control and information 53(3) 116-121 2009年3月15日
パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門-IV : 学習法

阿部重夫

システム/制御/情報 : システム制御情報学会誌 = Systems, control and information 53(1) 41-46 2009年1月15日
パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門-III : SVMの変形

阿部重夫

システム/制御/情報 : システム制御情報学会誌 = Systems, control and information 52(11) 429-434 2008年11月15日
パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門-II : 多クラスSVM

阿部重夫

システム/制御/情報 : システム制御情報学会誌 = Systems, control and information 52(9) 340-345 2008年9月15日
P-04 論文執筆,発表能力の向上に向けた取り組み((3)コミュニケーションスキル教育,ポスター発表論文)

阿部重夫

工学・工業教育研究講演会講演論文集 20 682-683 2008年7月31日
パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門 : I-2クラスSVM

阿部重夫

システム/制御/情報 : システム制御情報学会誌 = Systems, control and information 52(7) 245-250 2008年7月15日
サポートベクトルマシンとファジィシステムの融合方式

阿部重夫

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 107(384) 25-25 2007年12月6日
追加学習型カーネル主成分分析の開発とその性能評価

竹内洋平, 小澤誠一, 阿部重夫

電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集(CD-ROM) 2007 2007年
特徴選択による追加学習型カーネル主成分分析の高速化とその性能評価

竹内洋平, 小澤誠一, 阿部重夫

電気関係学会関西支部連合大会講演論文集(CD-ROM) 2007 2007年
追加学習型カーネル主成分分析の開発

竹内洋平, 小澤誠一, 阿部重夫

システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 7 311-311 2007年
追加学習型ブースティング識別器の開発

木寺卓也, 小澤誠一, 阿部重夫

電気関係学会関西支部連合大会講演論文集(CD-ROM) 2006 2006年
追加学習型カーネル主成分分析の評価

木村星介, 竹内洋平, 小澤誠一, 阿部重夫

電気関係学会関西支部連合大会講演論文集(CD-ROM) 2006 2006年
ブースティング識別器の追加学習に関する研究

木寺卓也, 小澤誠一, 阿部重夫

システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 6 178-178 2006年
Committee Machineの追加学習アルゴリズム

木寺卓也, 小澤誠一, 阿部重夫

システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 5 67-67 2005年