能島 裕介

J-GLOBALへ         更新日: 15/04/28 11:45
 
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研究者氏名
能島 裕介
 
ノジマ ユウスケ
URL
http://www.cs.osakafu-u.ac.jp/~nojima/
所属
大阪府立大学
部署
大学院工学研究科 電気・情報系専攻
職名
准教授
学位
博士(工学)(神戸大学)

経歴

 
2010年
 - 
2013年
大阪府立大学 工学(系)研究科(研究院) 助教
 

論文

 
Hisao Ishibuchi,Hiroyuki Masuda,Yuki Tanigaki,Yusuke Nojima
Evolutionary Multi-Criterion Optimization - 8th International Conference, EMO 2015, Guimarães, Portugal, March 29 -April 1, 2015. Proceedings, Part II   110-125   2015年   [査読有り]
Yusuke Nojima,Yuji Takahashi,Hisao Ishibuchi
Intelligent Information and Database Systems - 7th Asian Conference, ACIIDS 2015, Bali, Indonesia, March 23-25, 2015, Proceedings, Part I   462-471   2015年   [査読有り]
Hisao Ishibuchi,Naoya Akedo,Yusuke Nojima
IEEE Trans. Evolutionary Computation   19(2) 264-283   2015年   [査読有り]
Hisao Ishibuchi,Hiroyuki Masuda,Yusuke Nojima
2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2014, San Diego, CA, USA, October 5-8, 2014   3816-3821   2014年   [査読有り]
Hisao Ishibuchi,Yuki Tanigaki,Hiroyuki Masuda,Yusuke Nojima
Parallel Problem Solving from Nature - PPSN XIII - 13th International Conference, Ljubljana, Slovenia, September 13-17, 2014. Proceedings   600-610   2014年   [査読有り]

Misc

 
能島 裕介, 石渕 久生
システム/制御/情報 : システム制御情報学会誌   57(10) 421-426   2013年10月
山根 優和, 能島 裕介, 石渕 久生
ファジィシステムシンポジウム講演論文集   29 691-694   2013年9月
明渡 直哉, 能島 裕介, 石渕 久生
電気学会研究会資料. ST   2012(21) 15-20   2012年12月
山根 優和, 能島 裕介, 石渕 久生
ファジィシステムシンポジウム講演論文集   28 715-718   2012年9月
能島 裕介
人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence   26(5)    2011年9月

競争的資金等の研究課題

 
文部科学省: 科学研究費補助金(基盤研究(C))
研究期間: 2013年 - 2015年    代表者: 能島 裕介
文部科学省: 科学研究費補助金(若手研究(B))
研究期間: 2010年 - 2012年    代表者: 能島 裕介
ルール集合に基づく知識を獲得する方法として,進化計算を用いた遺伝的知識獲得手法が提案されている.この手法の問題点として,大規模データに適用した場合,膨大な計算コストが必要となる.本研究では,個体群と学習用データ集合を同時に分割し,複数のCPUを用いて計算する方法を提案し,計算時間の大幅な短縮と評価用データに対する汎化性の改善が可能であることを示した.また,個体群やデータ集合の分割方法の違いによる影響を調査した.
文部科学省: 科学研究費補助金(若手研究(B))
研究期間: 2006年 - 2008年    代表者: 能島 裕介
数値情報からの知識抽出やシステムのモデリングにおいて,ファジィシステムと進化型多目的最適を用いた手法を適用することで,異なる精度と複雑さを持つファジィシステムを同時に複数獲得することができる.本研究では,この手法を拡張し,解の探索過程に設計者或いは使用者の評価(選好)を取り入れた対話に基づく進化型多目的最適化手法の開発を行った.開発した手法をパターン識別問題,時系列情報の言語化,交通システムの解析等に応用した