基本情報

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増山 直輝

Masuyama Naoki

マスヤマ ナオキ


所属組織

電気情報系

職名

助教

ホームページ

http://www.cs.osakafu-u.ac.jp/~masuyama/index.html

担当学部等 【 表示 / 非表示

  • 工学域

  • 工学研究科・工学部

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 知能情報学

研究テーマ 【 表示 / 非表示

  • トポロジカルクラスタリング手法による進化型多目的最適化手法の探索能力の改善

  • 継続的学習が可能な人工知能に関する研究

研究内容 【 表示 / 非表示

  • (キーワード) 多目的最適化,トポロジカルクラスタリング

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 修士

  • 博士(工学)

所属学会 【 表示 / 非表示

  • 米国電気電子学会(IEEE)

  • 日本知能情報ファジィ学会

受賞 【 表示 / 非表示

  • The Springer Best Paper Award - First Prize,2019年09月,International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization

  • Best Student Paper Award,2020年07月, 2020 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2020)

 

研究シーズ 【 表示 / 非表示

  • クラスタリングによるデータマイニング関連

論文 【 表示 / 非表示

  • Adapting reference vectors and scalarizing functions by growing neural gas to handle irregular Pareto fronts,IEEE Transactions on Evolutionary Computation,2020年06月,Y. Liu, H. Ishibuchi, N. Masuyama, and Y. Nojima

  • Handling imbalance between convergence and diversity in the decision space in evolutionary multi-modal multi-objective optimization,IEEE Transactions on Evolutionary Computation,2020年06月,Y. Liu, H. Ishibuchi, G. G. Yen,Y. Nojima, and N. Masuyama

  • 未知クラスの継続的な学習を可能とするファジィ遺伝的機械学習手法,知能と情報,2019年11月,入江勇斗,増山直輝,能島裕介,石渕久生

  • 進化型多目的マルチタスク最適化手法におけるタスク間交叉時の親個体が探索性能に与える影響,知能と情報,2019年11月,橋本龍一,増山直輝,能島裕介,石渕久生

  • Topological Clustering via Adaptive Resonance Theory with Information Theoretic Learning,IEEE Access,2019年06月,Naoki Masuyama, Chu Kiong Loo, Hisao Ishibuchi, Naoyuki Kubota, Yusuke Nojima, and Yiping Liu

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授業担当科目 【 表示 / 非表示

  • 情報工学演習I

  • 情報工学演習II

  • 情報工学演習III

  • 意思決定理論

  • 社会における電気・電子・情報

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