2011年度以前
学術論文・国際会議論文（査読付）
[2011年度]
1. Seiichi Ozawa and Ryohei Ohta, “Incremental Recursive Fisher Linear Discriminant for Online Feature Extraction,” Proc. IEEE Workshop on Evolving and Adaptive Intelligent Systems (EAIS2011, Paris), pp. 70-76, (2011.4)
2. Yonghwa Choi, Takaomi Tokumoto, Minho Lee, and Seiichi Ozawa, “Incremental Two-dimensional Two-directional Principal Component Analysis for Face Recognition,” Proc. Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing 2011 (ICASSP2011, Prague, Czech Republic), pp. 1493 – 1496 (2011.5)
3. Hitoshi Nishikawa and Seiichi Ozawa, “Radial Basis Function Network for Multitask Pattern Recognition,” Neural Processing Letters, Vol. 33, Issue 3, pp.283-299 (2011.6)
4. 太田良平，小澤誠一, “オンライン特徴抽出を行う追加型再帰フィッシャー線形判別の改良,” 電気学会論文誌C, Vol. 131, No. 7, pp. 1368-1376 (2011.7)
5. Chunyu Liu, Young-Min Jang, Seiichi Ozawa, and Minho Lee, “Incremental 2-Directional 2-Dimensional Linear Discriminant Analysis for Multitask Pattern Recognition,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2011 (IJCNN2011, San Jose), pp. 2911-2916 (2011.8)
6. Takaomi Tokumoto and Seiichi Ozawa, “A Fast Incremental Kernel Principal Component Analysis for Learning Stream of Data Chunks,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2011 (IJCNN2011, San Jose), pp. 2881-2888 (2011.8)
7. Young-Min Jang, Minho Lee, and Seiichi Ozawa, “A Real-time Personal Authentication System Based on Incremental Feature Extraction and Classification of Audiovisual Information, Evolving Systems, Springer, Vol. 2, No. 4, pp. 261-272 (2011.12)
8. Tomoyasu Takata and Seiichi Ozawa, “A Neural Network Model for Learning Data Stream with Multiple Class Labels,” Proc. 10th Int. Conf. on Machine Learning and Applications (ICMLA2011, Honolulu), pp. 35-40 (2011.12)
[2010年度]
1. 小澤誠一，竹内洋平，阿部重夫, “追加学習型カーネル主成分分析によるオンライン特徴抽出,” 電子情報通信学会論文誌D 「情報爆発特集号」，Vol. J93-D, No. 6, pp. 826-836 (2010.6)
2. Seiichi Ozawa, Sho Nakasaka, and Asim Roy, “An Autonomous Incremental Learning Algorithm of Resource Allocating Network for Online Pattern Recognition,”Proc. World Congress on Computational Intelligence 2010 (IJCNN) (WCCI2010-Varcelona, Spain), pp. 706-713 (2010.7)
3. Masayuki Hisada, Seiichi Ozawa, Kau Zhang, and Nikola Kasabov, “Incremental Linear Discriminant Analysis for Evolving Feature Spaces in Multitask Pattern Recognition Problems,” Evolving Systems, Springer, Vol. 1, No. 1, pp. 17-27 (2010.8)
4. Young-Min Jang, Seiichi Ozawa, and Minho Lee, “A Real-time Personal Authentication System with Selective Attention and Incremental Learning Mechanism in Feature Extraction and Classifier,” in PRICAI 2010: Trends in Artificial Intelligence, 11th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Byoung-Tak Zhang and Mehmet A. Orgun (Eds.), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, pp. 445-455 (2010.8)
5. Seiichi Ozawa, Yohei Takeuchi, and Shigeo Abe, “A Fast Incremental Kernel Principal Component Analysis for Online Feature Extraction,” in PRICAI 2010: Trends in Artificial Intelligence, 11th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Byoung-Tak Zhang and Mehmet A. Orgun (Eds.), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, pp. 487-497 (2010.8)
6. 小澤誠一, 岡本圭介, “局所線形回帰による動径基底関数ネットの高速追加学習,” 電気学会論文誌C, Vol. 130, No. 9, pp. 1667-1673 (2010.9)
7. Seiichi Ozawa, Toshihisa Tabuchi, Sho Nakasaka, Asim Roy, “An Autonomous Incremental Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks,” Journal of Intelligent Learning Systems and Applications, Vol. 2, No. 4, pp. 179-189 (2010.12)
8. Takashi Nagatani, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “Fast Variable Selection by Block Addition and Block Deletion,” Journal of Intelligent Learning Systems and Applications, Vol. 2, No. 4, pp. 200-211 (2010.12)
[2009年度]
1. 恩田宏，小澤誠一, “Grid-World迷路問題においてマクロアクション生成機能を有する強化学習モデルとその学習特性に関する考察,” 電気学会論文誌C, Vol. 129, No. 4, pp. 737-743 (2009.4)
2. Ryohei Ohta and Seiichi Ozawa, “An Incremental Learning Algorithm of Recursive Fisher Linear Discriminant,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2009 (IJCNN2009-Atlanta, GA), pp. 2310-2315 (2009.6)
3. Seiichi Ozawa, Yuki Kawashima, Shaoning Pang and Kasabov Nikola, “Adaptive Incremental Principal Component Analysis in Nonstationary Online Learning Environments,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2009 (IJCNN2009-Atlanta, GA), pp. 2394-2400 (2009.6)
4. Shaoning Pang, Seiichi Ozawa and Nik Kasabov, “Curiosity Driven Incremental LDA Agent Active Learning,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2009 (IJCNN2009-Atlanta, GA), pp. 2401-2408 (2009.6)
5. Seiichi Ozawa, Kazuya Matsumoto, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Incremental Principal Component Analysis Based on Adaptive Accumulation Ratio,” in Advances in Neuro-Information Processing, Koppen, Mario; Kasabov, Nikola; Coghill, George (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5506, Part I, pp. 1196-1203 (2009.7.30)
6. Hitoshi Nishikawa, Seiichi Ozawa, and Asim Roy, “A Neural Network Model for Sequential Multitask Pattern Recognition Problems,” in Advances in Neuro-Information Processing, Koppen, Mario; Kasabov, Nikola; Coghill, George (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5506, Part I, pp. 821-828 (2009.7.30)
7. Masayuki Hisada, Seiichi Ozawa, Kau Zhang, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “A Novel Incremental Linear Discriminant Analysis for Multitask Pattern Recognition Problems,” in Advances in Neuro-Information Processing, Koppen, Mario; Kasabov, Nikola; Coghill, George (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5506, Part I, pp. 1163-1171 (2009.7.30)
8. Kazuya Morikawa, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “Tuning Membership Functions of Kernel fuzzy classifiers by maximizing margins,” Memetic Computing, Vol. 1, Nol. 3, pp. 221-228 (2009.9)
9. Hiroshi Onda and Seiichi Ozawa, “A Reinforcement Learning Model Using Macro-actions in Multi-Task Grid-World Problems,” Proc. IEEE Int. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics 2009 (SMC2009-San Antonio, TX), pp. 3088-3093 (2009.9)
10. Toshihisa Tabuch, Seiichi Ozawa, and Asim Roy, “An Autonomous Learning Algorithm of Resource Allocating Network,” In E. Corchado and H. Yin (Eds.), Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2009, LNCS, Springer, Vol. 5788, pp. 134-141 (2009.10)
11. Seiichi Ozawa and Keisuke Okamoto, “An Incremental Learning Algorithm for Resource Allocating Networks Based on Local Linear Regression,” in Neuro-Information Processing, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5863, pp.562-569 (2009.12.15)
12. 津守研二，小澤誠一, “動的環境下で複数タスクを学習するニューラルネットモデル,” 電気学会論文誌C, Vol. 130, No. 1, pp. 21-28 (2010.1)
13. Makoto Murata and Seiichi Ozawa, “A Reinforcement Learning Model Using Deterministic State-action Sequences, “International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol. 6, No. 2, pp. 577-590 (2010.2)
[2008年度]
1. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Incremental Learning of Chunk Data for On-line Pattern Classification Systems,” IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 19, No. 6, pp. 1061-1074 (2008.6)
2. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Adaptive Face Recognition System Using Fast Incremental Principal Component Analysis,” in Neural Information Processing, Lecture Notes in Computer Science Vol. 4985, Springer, pp. 396-405 (2008.6.29)
3. Seiichi Ozawa and Asim Roy, “Incremental Learning for Multitask Pattern Recognition Problems,” Proc. of 7th Int. Conf. on Machine Learning and Applications (ICMLA2008-San Diego, CA), pp. 747- 751 (2008.12)
4. Seiichi Ozawa, Asim Roy, and Dmitri Roussinov, “A Multitask Learning Model for Online Pattern Recognition,” IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 20, No. 3, pp. 430-445 (2009.3)
[2007年度]
1. Yohei Takeuchi, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “An Efficient Incremental Kernel Principal Component Analysis for Online Feature Selection,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2007 (IJCNN2007-Orlando, FL), pp. 1603-1608 (2007.8)
2. Shinji Kita, Seiichi Ozawa, Satoshi Maekawa, and Shigeo Abe, “A Learning Algorithm of Boosting Kernel Discriminant Analysis for Pattern Classification,” IEICE Trans. on Information and Systems, Vol. E90-D, No. 11 pp. 1853-1863 (2007.11)
3. Shinji Kita, Seiichi Ozawa, Satoshi Maekawa, and Shigeo Abe, “Boosting Kernel Discriminant Analysis for Pattern Classification,” Proc. of Int. Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems 2007 (ISPACS2007-Xiamen, China), CD-ROM (4 pages) (2007.11)
4. 高畑 宏樹，小谷 学，小澤 誠一, “分類情報に基づく教師あり独立成分分析による特徴抽出,” 電気学会論文誌C, Vol. 126, No. 4, pp. 542-547 (2006.4) [Hiroki Takabatake, Manabu Kotani, and Seiichi Ozawa, “Feature Extraction by Supervised Independent Component Analysis Based on Category Information,” Electrical Engineering in Japan, Vol. 161, No. 2, pp. 25-32 (2007.11)]
[2006年度]
1. Takuya Kidera, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “An Incremental Learning Algorithm of Ensemble Classifier Systems,” Proc. World Congress on Computational Intelligence 2006 (WCCI2006- Vancouver, CA), pp. 6453-6459 (2006.7)
2. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “An Incremental Principal Component Analysis for Chunk Data,” Proc. World Congress on Computational Intelligence 2006 (WCCI2006- Vancouver, CA), pp. 10493-10500 (2006.7)
[2005年度]
1. 小谷学, 絹川修平, 小澤誠一, “クラス毎の独立成分を用いたパターン認識方法,” 電気学会論文誌C, Vol. 125-C, No. 5 pp. 807-812 (2005.5)
2. Shaoning Pang, Seiichi Ozawa, and Nikola Kasabov, “Chunk Incremental LDA Computing on Data Streams,” in Advances in Neural Networks – ISNN, Wang, Jun; Liao, Xiaofeng; Yi, Zhang (Eds.) Lecture Notes in Computer Science 3497, Springe, pp. 51-56 (2005.5)
3. Seiichi Ozawa, Soon Lee Toh, Shigeo Abe, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Incremental Learning of Feature Space and Classifier for Face Recognition,” Neural Networks, Vol. 18, Nos. 5-6, pp. 575-584 (2005.7-8)
4. Seiichi Ozawa, Soon L. Toh, Shigeo Abe, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Incremental learning for online face recognition,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2005 (IJCNN2005-Montreal, Canada), pp. 3174-3179 (2005.7)
5. Manabu Kotani and Seiichi Ozawa, “Feature Extraction Using Independent Components of Each Category,” Neural Processing Letters, Vol. 22, No. 2, pp. 113-124 (2005.10)
6. Shaoning Pang, Seiichi Ozawa, and Nikola Kasabov, “Incremental Linear Discriminant Analysis for Classification of Data Streams,” IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics – Part B. Vol. 35, No. 5, pp. 905-914 (2005.10)
7. Shosuke Kimura, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “Incremental Kernel PCA for Online Learning of Feature Space,” Proc. Int. Conf. on Computational Intelligence for Modeling Control and Automation (CIMCA2005-Vienna, Austria), Vol. 1, pp. 595-600 (2005.11)
8. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Incremental Learning of Feature Space and Classifier for On-Line Pattern Recognition,” International Journal of Knowledge-Based & Intelligent Engineering Systems, Vol. 10, No. 1, pp. 57-65 (2006.1)
9. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “On-line Feature Selection for Adaptive Evolving Connectionist Systems,” International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol. 2, No. 1, pp. 181-192 (2006.2)
[2004年度]
1. Shaoning Pang, Seiichi Ozawa, and Nikola Kasabov, “One-pass Incremental Membership Authentication by Face Classification,” in Biometric Authentication, D. Zhang and A. K. Jain (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp. 155-161 (2004.6)
2. Seiichi Ozawa and Kenji Tsumori, “A Memory-based Neural Network Model for Efficient Adaptation to Dynamic Environments,” Proc. of IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE2004-Budapest, Hungary), pp. 437-442 (2004.7).
3. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “A Modified Incremental Principal Component Analysis for On-line Learning of Feature Space and Classifier,” in PRICAI 2004: Trends in Artificial Intelligence, C. Zhang, H. W. Guesgen, and W. K. Yeap (Eds.), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, pp. 231-240 (2004.8)
4. Manabu Kotani and Seiichi Ozawa, “Detection of Gas Leakage Sound Using Modular Neural Network for Unknown Environments,” Neurocomputing, Vol. 62C, pp. 427-440 (2004.10)
5. Manabu Kotani, Hiroki Takabatake, and Seiichi Ozawa, “Supervised Independent Component Analysis with Class Information,” in Neural Information Processing, N. R. Pal, N. Kasabov, R. K. Mudi, S. Pal, and S. K. Parui (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp. 1052-1057 (2004.11)
6. 岡本 圭介，小澤誠一，阿部重夫, “ラジアル基底関数ネットの高速追加学習アルゴリズム,” 計測自動制御学会論文集, Vol. 40, No. 12, pp. 1228-1236 (2004.12)
7. Makoto Murata and Seiichi Ozawa, “A Memory-based Reinforcement Learning Model Utilizing Macro-Actions,’ in Adaptive and Natural Computing Algorithms, B. Ribeiro, R. F. Albrecht, A. Dobnikar, D. W. Pearson, and N. C. Steele, Eds., Springer, pp. 78-81 (2005.3)
8. Shinji Kita, Satoshi Maekawa, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “Boosting Kernel Discriminant Analysis with Adaptive Kernel Selection,” in Adaptive and Natural Computing Algorithms, B. Ribeiro, R. F. Albrecht, A. Dobnikar, D. W. Pearson, and N. C. Steele, Eds., Springer, pp. 429-432 (2005.3)
[2003年度]
1. Keisuke Okamoto, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, ” A Fast Incremental Learning Algorithm of RBF Networks with Long-Term Memory,” Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2003 (IJCNN2003-Portland), pp. 323-328 (2003.7)
2. Kenji Tsumori and Seiichi Ozawa, ”Incremental Learning in Dynamic Environments Using Neural Network with Long-term Memory,” Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2003 (IJCNN2003-Portland), pp. 2583-2588 (2003.7)
3. Seiichi Ozawa, Naoto Shiraga, Reinforcement learning using RBF networks with memory mechanism, in Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems, V. Palade, R. J. Howlett, and L. Jain, Eds., Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, pp. 1149-1156 (2003.9)
4. 小谷学，有本隆彦，小澤誠一, “独立成分分析による漏洩音検出に関する検討,” システム制御情報学会論文誌，Vol. 16, No. 10, pp. 539-547 (2003.10)
5. 白神那央人，小澤誠一, “記憶メカニズムを導入した階層型ニューラルネットによる強化学習,” 計測自動制御学会論文集, Vol. 39, No. 12, pp. 1129-1135 (2003.12)
6. Soon Lee Toh and Seiichi Ozawa, “A Face Recognition System Using Neural Networks with Incremental Learning Ability,” Proc. of The 8th Australian and New Zealand Conf. on Intelligent Information Systems (ANZIIS2003-Sydney), pp. 389-394 (2003.12)
7. 坂口善規，小澤誠一，小谷 学, “クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析による特徴抽出,” 電気学会論文誌Ｃ分冊, Vol. 124-C, No. 1, pp. 157-163 (2004.1)
[2002年度]
1. 小林正宜，小澤誠一，阿部重夫, “長期記憶を導入した階層型ニューラルネットの追加学習アルゴリズム,” 計測自動制御学会論文集, Vol. 38, No. 9, pp. 792-799 (2002.9)
2. Shigeo Abe, Yoichi Hirokawa, and Seiichi Ozawa, “Steepest Ascent Training of Support Vector Machines,” KES’2002 Sixth International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems (KES2002-Crema, Italy), CD-ROM (2002.9)
3. 阿部重夫，廣川洋一，小澤誠一, “最急上昇法によるサポートベクトルマシンの学習方式,” システム制御情報学会論文誌，Vol. 15, No. 11, pp. 607-614 (2002.11)
4. Manabu Kotani, Akinobu Sugiyama, Seiichi Ozawa, “Analysis of DNA Microarray Data Using Self-organizing Map and Kernel Based Clustering,” Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2002 (ICONIP2002-Singapore), Vol. 2, pp. 755-759 (2002.11)
5. Yoshinori Sakaguchi, Seiichi Ozawa, and Manabu Kotani, “Feature Extraction Using Supervised Independent Component Analysis by Maximizing Class Distance,” Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2002 (ICONIP2002-Singapore), Vol. 5, pp. 2502-2506, (2002.11)
6. Naoto Shiraga, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “A Reinforcement Learning Algorithm for Neural Networks with Incremental Learning Ability,” Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2002 (ICONIP2002-Singapore), Vol. 5, pp. 2566-2570 (2002.11)
7. Seiichi Ozawa, “A Memory-Based Learning Approach in Neural Networks under Dynamic Environments,” Proc. of the Third Int. Symposium on Human and Artificial Intelligence Systems (HART2002-Fukui), pp. 402-405 (2002.12)
[2001年度]
1. 朴正泌，小澤誠一，阿部重夫, ”`線形不等式の求解による動的連想メモリの性能改善’,” 電気学会論文誌C，Vol. 12,1 No. 5, pp. 899-905 (2001.5)
2. Seiichi Ozawa, Yoshinori Sakaguchi, and Manabu Kotani, “Feature Extraction of Handwritten Characters Using Supervised and Unsupervised Independent Component Analysis,” Proc. of 5th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI2001-Orlando), Vol. VI, pp. 151-156 (2001.7)
3. Seiichi Ozawa, Yoshinori Sakaguchi, and Manabu Kotani, “A Study of Feature Extraction Using Supervised Independent Component Analysis,” Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2001 (IJCNN2001-Washington DC), pp. 2958-2963 (2001.7)
4. Masataka Kobayashi, Anuar Zamani, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “Reducing Computations in Incremental Learning for Feedforward Neural Network with Long-Term Memory,” Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2001 (IJCNN2001-Washington DC), pp. 1989-1994 (2001.7)
5. Manabu Kotani, Takahiko Arimoto, Seiichi Ozawa, and Kenzo Akazawa, “Application of Independent Component Analysis to Detection of Gas Leakage Sound,” Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2001 (IJCNN2001-Washington DC), pp. 2287-2291 (2001.7)
6. Manabu Kotani, Makoto Ochi, Seiichi Ozawa, and Kenzo Akazawa, “Evolutionary Discriminant Functions Using Genetic Algorithms with Variable-Length Chromosome,” Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2001 (IJCNN2001-Washington DC), pp. 761-766 (2001.7)
7. Naoto Shiraga, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “Learning Action-value Functions Using Neural Networks with Incremental Learning Ability,” Proc. The Fifth Int. Conf. on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies 2001, Vol. I, pp. 22-26 (2001.9)
8. Manabu Kotani, Masanori Katsura, and Seiichi Ozawa, “Application of Modular Neural Networks to Detection of Gas Leakage Under Dynamic Environments,” Proc. The Fifth Int. Conf. on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies 2001, Vol. I, pp. 308-312 (2001.9)
9. Manabu Kotani and Seiichi Ozawa, “A Study on Handwritten Digits Recognition Using Independent Components,” Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2001 (ICONIP2001-Shanghai, China), Vol. III, pp. 1620-1625 (2001.11)
10. 小谷学，小澤誠一, ”独立成分分析を用いた数字パターンの特徴抽出,” 電気学会論文誌C, Vol. 122, No. 3, pp. 465-470 (2002.3)
[2000年度]
1. 小谷学，前川聡，小澤誠一，赤澤堅造, ”情報量最大化アルゴリズムに基づく独立成分分析を用いた音声信号処理,” 計測自動制御学会論文集, Vol. 36, No. 5, pp. 456-458 (2000.5)
2. 土屋直樹，小澤誠一，阿部重夫, ”パターン認識用三層ニューラルネットの不等式の求解による高速学習方式,” システム制御情報学会論文誌，Vol. 13, No. 6, pp. 276-283 (2000.6)
3. Naoki Tsuchiya, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, ”Training Three-layer Neural Network Classifiers by Solving Inequalities,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2000 (IJCNN2000-Como, Italy), Vol. III, pp. 555-560 (2000)
4. 小谷学，宮田健雄，小澤誠一，赤澤堅造, ”変化する環境への適応を目指したモジュール構造ネットワークによる音響診断,” 計測自動制御学会論文集，Vol 36, No. 9, pp. 797-803 (2000.9)
5. 小谷学，白田康伸，前川聡，小澤誠一，赤澤堅造, ”スパースコーディングによる音声の表現,” 電気学会論文誌C，Vol. 120, No. 12, pp. 1996-2002, (2000.12)
6. Seiichi Ozawa and Manabu Kotani, “A Study of Feature Extraction and Selection Using Independent Component Analysis,” Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2000 (ICONIP2000-Taejoｎ, Korea), Vol. I, pp. 369-374 (2000.11)
7. Manabu Kotani, Seiichi Ozawa, Kenzo Akazawa, and Haruya Matsumoto, ”Detection of Leakage Sound by Using Modular Neural Networks,” Proc. Sixteenth Congress of the Int. Measurement Confederation 2000, Vol. 4, pp. 347-351 (2000)
[1999年度以前]
1. 小澤誠一，堤一義，馬場則夫, ”遺伝的アルゴリズムを用いたモジュール型動的ニューラルネットの構造決定法,” 計測自動制御学会論文集，Vol. 36, No. 3, pp. 298-305, (2000.3)
2. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “A Continuous-time Model of Autoassociative Neural Memories Utilizing the Noise-subspace Dynamics,” Neural Processing Letters, Vol. 10, Issue 2, pp. 97-109 (1999)
3. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “Evolution of A Dynamical Modular Neural Network and Its Application to Associative Memories,” Proc. of 1999 Third International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems (KES99-Adelaide, Australia), pp. 145-148 (1999)
4. Manabu Kotani, Seiichi Ozawa, Masaki Nakai, and Kenzo Akazawa, “Emergence of Feature Extraction Function Using Genetic Programming,” Proc. of 1999 Third International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems (KES99-Adelaide, Australia), pp. 149-152 (1999)
5. Seiichi Ozawa, Toshihide Tsujimoto, Manabu Kotani, and Norio Baba, “Application of Independent Component Analysis to Hand-written Japanese Character Recognition,” Proc. of international Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN99-Washington DC), CD-ROM #462 (1999.7)
6. Manabu Kotani, Y. Shirata, Satoshi Maekawa, Seiichi Ozawa, Kenzo Akazawa, “Application of Independent Component Analysis to Feature Extraction of Speech,” Proc. of international Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN99-Washington DC), CD-ROM #70 (1999.7)
7. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “An Artificial Modular Neural Network and Its Basic Dynamical Characteristics,” Biological Cybernetics, Vol. 78, No. 1, pp. 19-36 (1998)
8. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “Design of Modular Neural Network Architectures Using Genetic Algorithms,” Proc. of International Conference on Neural Information Processing ’98 (ICONIP98-Kitakyushu), Vol. III, pp. 1608-1611 (1998)
9. Akira Morimoto, Seiichi Ozawa, and Ryuichi Ashino, “An Efficient Identification Method of the Structural Parameters of MDOF Structures Using the Wavelet Transform and Neural Networks,” Proc. of Second World Conference on Structural Control, Vol. III, pp. 2133-2140 (1998)
10. 小澤誠一，堤一義，馬場則夫, ”モジュール構造ニューラルネットから導出される自己想起型連想記憶モデルとその連想特性の多様性，” システム制御情報学会論文誌， Vol. 10, No .12, pp. 668-678 (1997)
11. 小澤誠一，堤一義，馬場則夫, ”クロス結合ホップフィールドネットから導出される連想記憶モデルとそのノイズ空間ダイナミクスの役割,” 電気学会論文誌C，Vol. 117-C, No. 9, pp. 1253-1258 (1997) [Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “An Associative Memory Model Derived from Cross-Coupled Hopfield Nets and the Role of Noise-space Dynamics,” Electrical Engineering in Japan, Vol. 125, No. 2, pp. 27-34 (1998)]
12. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “A Modular Neural Network with Local and Global Interactions,” Proc. of World Congress on Neural Networks (WCNN95-Washington DC), Vol. I, pp. 471-476 (1995)
13. 小澤誠一，堤一義, ”モジュール化ニューラルネットモデルの提案とその連想記憶能力の評価,” 電子情報通信学会論文誌D-II，Vol. J77-D-II, No. 6, pp. 1135-1145 (1994) [Seiichi Ozawa and Kazuyoshi Tsutsumi, “A Multi-Module Neural Network and The Estimate of Its Nature as Associative Memory,” Systems and Computers in Japan, Scripta, Vol. 26, No.1, pp. 99-110 (1995)]
14. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “The Estimation of Cross-Coupled Hopfield Nets as an Interactive Modular Neural Network,” Proc. of International Conf. on Neural Networks (ICNN94-Orlando), Vol. III, pp. 1340-1345 (1994)
15. Seiichi. Ozawa and Kazuyoshi Tsutsumi, “Association Performance of Cross-Coupled Hopfield Nets for Correlated Patterns,” Proc. of International Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN93-Nagoya), Vol. II, pp. 2335-2338 (1993)
16. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi and Haruya Matsumoto, “Association Dynamics of Cross-Coupled Hopfield Nets with Many-to-many Mapping Internetworks,” Artificial Neural Networks 2, Elsevier, pp. 375-378 (1992) (Proc. of Int. Conf. on Artificial Neural Networks, ICANN92-Brighton, UK)
17. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi and Haruya Matsumoto, “Basic Dynamical Properties of Cross-Coupled Hopfield Nets,” Proc. of International Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN91-Singapore), Vol. III, pp. 1949-1954 (1991)
1. Seiichi Ozawa and Ryohei Ohta, “Incremental Recursive Fisher Linear Discriminant for Online Feature Extraction,” Proc. IEEE Workshop on Evolving and Adaptive Intelligent Systems (EAIS2011, Paris), pp. 70-76, (2011.4)
2. Yonghwa Choi, Takaomi Tokumoto, Minho Lee, and Seiichi Ozawa, “Incremental Two-dimensional Two-directional Principal Component Analysis for Face Recognition,” Proc. Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing 2011 (ICASSP2011, Prague, Czech Republic), pp. 1493 – 1496 (2011.5)
3. Hitoshi Nishikawa and Seiichi Ozawa, “Radial Basis Function Network for Multitask Pattern Recognition,” Neural Processing Letters, Vol. 33, Issue 3, pp.283-299 (2011.6)
4. 太田良平，小澤誠一, “オンライン特徴抽出を行う追加型再帰フィッシャー線形判別の改良,” 電気学会論文誌C, Vol. 131, No. 7, pp. 1368-1376 (2011.7)
5. Chunyu Liu, Young-Min Jang, Seiichi Ozawa, and Minho Lee, “Incremental 2-Directional 2-Dimensional Linear Discriminant Analysis for Multitask Pattern Recognition,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2011 (IJCNN2011, San Jose), pp. 2911-2916 (2011.8)
6. Takaomi Tokumoto and Seiichi Ozawa, “A Fast Incremental Kernel Principal Component Analysis for Learning Stream of Data Chunks,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2011 (IJCNN2011, San Jose), pp. 2881-2888 (2011.8)
7. Young-Min Jang, Minho Lee, and Seiichi Ozawa, “A Real-time Personal Authentication System Based on Incremental Feature Extraction and Classification of Audiovisual Information, Evolving Systems, Springer, Vol. 2, No. 4, pp. 261-272 (2011.12)
8. Tomoyasu Takata and Seiichi Ozawa, “A Neural Network Model for Learning Data Stream with Multiple Class Labels,” Proc. 10th Int. Conf. on Machine Learning and Applications (ICMLA2011, Honolulu), pp. 35-40 (2011.12)
[2010年度]
1. 小澤誠一，竹内洋平，阿部重夫, “追加学習型カーネル主成分分析によるオンライン特徴抽出,” 電子情報通信学会論文誌D 「情報爆発特集号」，Vol. J93-D, No. 6, pp. 826-836 (2010.6)
2. Seiichi Ozawa, Sho Nakasaka, and Asim Roy, “An Autonomous Incremental Learning Algorithm of Resource Allocating Network for Online Pattern Recognition,”Proc. World Congress on Computational Intelligence 2010 (IJCNN) (WCCI2010-Varcelona, Spain), pp. 706-713 (2010.7)
3. Masayuki Hisada, Seiichi Ozawa, Kau Zhang, and Nikola Kasabov, “Incremental Linear Discriminant Analysis for Evolving Feature Spaces in Multitask Pattern Recognition Problems,” Evolving Systems, Springer, Vol. 1, No. 1, pp. 17-27 (2010.8)
4. Young-Min Jang, Seiichi Ozawa, and Minho Lee, “A Real-time Personal Authentication System with Selective Attention and Incremental Learning Mechanism in Feature Extraction and Classifier,” in PRICAI 2010: Trends in Artificial Intelligence, 11th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Byoung-Tak Zhang and Mehmet A. Orgun (Eds.), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, pp. 445-455 (2010.8)
5. Seiichi Ozawa, Yohei Takeuchi, and Shigeo Abe, “A Fast Incremental Kernel Principal Component Analysis for Online Feature Extraction,” in PRICAI 2010: Trends in Artificial Intelligence, 11th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Byoung-Tak Zhang and Mehmet A. Orgun (Eds.), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, pp. 487-497 (2010.8)
6. 小澤誠一, 岡本圭介, “局所線形回帰による動径基底関数ネットの高速追加学習,” 電気学会論文誌C, Vol. 130, No. 9, pp. 1667-1673 (2010.9)
7. Seiichi Ozawa, Toshihisa Tabuchi, Sho Nakasaka, Asim Roy, “An Autonomous Incremental Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks,” Journal of Intelligent Learning Systems and Applications, Vol. 2, No. 4, pp. 179-189 (2010.12)
8. Takashi Nagatani, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “Fast Variable Selection by Block Addition and Block Deletion,” Journal of Intelligent Learning Systems and Applications, Vol. 2, No. 4, pp. 200-211 (2010.12)
[2009年度]
1. 恩田宏，小澤誠一, “Grid-World迷路問題においてマクロアクション生成機能を有する強化学習モデルとその学習特性に関する考察,” 電気学会論文誌C, Vol. 129, No. 4, pp. 737-743 (2009.4)
2. Ryohei Ohta and Seiichi Ozawa, “An Incremental Learning Algorithm of Recursive Fisher Linear Discriminant,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2009 (IJCNN2009-Atlanta, GA), pp. 2310-2315 (2009.6)
3. Seiichi Ozawa, Yuki Kawashima, Shaoning Pang and Kasabov Nikola, “Adaptive Incremental Principal Component Analysis in Nonstationary Online Learning Environments,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2009 (IJCNN2009-Atlanta, GA), pp. 2394-2400 (2009.6)
4. Shaoning Pang, Seiichi Ozawa and Nik Kasabov, “Curiosity Driven Incremental LDA Agent Active Learning,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2009 (IJCNN2009-Atlanta, GA), pp. 2401-2408 (2009.6)
5. Seiichi Ozawa, Kazuya Matsumoto, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Incremental Principal Component Analysis Based on Adaptive Accumulation Ratio,” in Advances in Neuro-Information Processing, Koppen, Mario; Kasabov, Nikola; Coghill, George (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5506, Part I, pp. 1196-1203 (2009.7.30)
6. Hitoshi Nishikawa, Seiichi Ozawa, and Asim Roy, “A Neural Network Model for Sequential Multitask Pattern Recognition Problems,” in Advances in Neuro-Information Processing, Koppen, Mario; Kasabov, Nikola; Coghill, George (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5506, Part I, pp. 821-828 (2009.7.30)
7. Masayuki Hisada, Seiichi Ozawa, Kau Zhang, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “A Novel Incremental Linear Discriminant Analysis for Multitask Pattern Recognition Problems,” in Advances in Neuro-Information Processing, Koppen, Mario; Kasabov, Nikola; Coghill, George (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5506, Part I, pp. 1163-1171 (2009.7.30)
8. Kazuya Morikawa, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “Tuning Membership Functions of Kernel fuzzy classifiers by maximizing margins,” Memetic Computing, Vol. 1, Nol. 3, pp. 221-228 (2009.9)
9. Hiroshi Onda and Seiichi Ozawa, “A Reinforcement Learning Model Using Macro-actions in Multi-Task Grid-World Problems,” Proc. IEEE Int. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics 2009 (SMC2009-San Antonio, TX), pp. 3088-3093 (2009.9)
10. Toshihisa Tabuch, Seiichi Ozawa, and Asim Roy, “An Autonomous Learning Algorithm of Resource Allocating Network,” In E. Corchado and H. Yin (Eds.), Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2009, LNCS, Springer, Vol. 5788, pp. 134-141 (2009.10)
11. Seiichi Ozawa and Keisuke Okamoto, “An Incremental Learning Algorithm for Resource Allocating Networks Based on Local Linear Regression,” in Neuro-Information Processing, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5863, pp.562-569 (2009.12.15)
12. 津守研二，小澤誠一, “動的環境下で複数タスクを学習するニューラルネットモデル,” 電気学会論文誌C, Vol. 130, No. 1, pp. 21-28 (2010.1)
13. Makoto Murata and Seiichi Ozawa, “A Reinforcement Learning Model Using Deterministic State-action Sequences, “International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol. 6, No. 2, pp. 577-590 (2010.2)
[2008年度]
1. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Incremental Learning of Chunk Data for On-line Pattern Classification Systems,” IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 19, No. 6, pp. 1061-1074 (2008.6)
2. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Adaptive Face Recognition System Using Fast Incremental Principal Component Analysis,” in Neural Information Processing, Lecture Notes in Computer Science Vol. 4985, Springer, pp. 396-405 (2008.6.29)
3. Seiichi Ozawa and Asim Roy, “Incremental Learning for Multitask Pattern Recognition Problems,” Proc. of 7th Int. Conf. on Machine Learning and Applications (ICMLA2008-San Diego, CA), pp. 747- 751 (2008.12)
4. Seiichi Ozawa, Asim Roy, and Dmitri Roussinov, “A Multitask Learning Model for Online Pattern Recognition,” IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 20, No. 3, pp. 430-445 (2009.3)
[2007年度]
1. Yohei Takeuchi, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “An Efficient Incremental Kernel Principal Component Analysis for Online Feature Selection,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2007 (IJCNN2007-Orlando, FL), pp. 1603-1608 (2007.8)
2. Shinji Kita, Seiichi Ozawa, Satoshi Maekawa, and Shigeo Abe, “A Learning Algorithm of Boosting Kernel Discriminant Analysis for Pattern Classification,” IEICE Trans. on Information and Systems, Vol. E90-D, No. 11 pp. 1853-1863 (2007.11)
3. Shinji Kita, Seiichi Ozawa, Satoshi Maekawa, and Shigeo Abe, “Boosting Kernel Discriminant Analysis for Pattern Classification,” Proc. of Int. Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems 2007 (ISPACS2007-Xiamen, China), CD-ROM (4 pages) (2007.11)
4. 高畑 宏樹，小谷 学，小澤 誠一, “分類情報に基づく教師あり独立成分分析による特徴抽出,” 電気学会論文誌C, Vol. 126, No. 4, pp. 542-547 (2006.4) [Hiroki Takabatake, Manabu Kotani, and Seiichi Ozawa, “Feature Extraction by Supervised Independent Component Analysis Based on Category Information,” Electrical Engineering in Japan, Vol. 161, No. 2, pp. 25-32 (2007.11)]
[2006年度]
1. Takuya Kidera, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “An Incremental Learning Algorithm of Ensemble Classifier Systems,” Proc. World Congress on Computational Intelligence 2006 (WCCI2006- Vancouver, CA), pp. 6453-6459 (2006.7)
2. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “An Incremental Principal Component Analysis for Chunk Data,” Proc. World Congress on Computational Intelligence 2006 (WCCI2006- Vancouver, CA), pp. 10493-10500 (2006.7)
[2005年度]
1. 小谷学, 絹川修平, 小澤誠一, “クラス毎の独立成分を用いたパターン認識方法,” 電気学会論文誌C, Vol. 125-C, No. 5 pp. 807-812 (2005.5)
2. Shaoning Pang, Seiichi Ozawa, and Nikola Kasabov, “Chunk Incremental LDA Computing on Data Streams,” in Advances in Neural Networks – ISNN, Wang, Jun; Liao, Xiaofeng; Yi, Zhang (Eds.) Lecture Notes in Computer Science 3497, Springe, pp. 51-56 (2005.5)
3. Seiichi Ozawa, Soon Lee Toh, Shigeo Abe, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Incremental Learning of Feature Space and Classifier for Face Recognition,” Neural Networks, Vol. 18, Nos. 5-6, pp. 575-584 (2005.7-8)
4. Seiichi Ozawa, Soon L. Toh, Shigeo Abe, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Incremental learning for online face recognition,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2005 (IJCNN2005-Montreal, Canada), pp. 3174-3179 (2005.7)
5. Manabu Kotani and Seiichi Ozawa, “Feature Extraction Using Independent Components of Each Category,” Neural Processing Letters, Vol. 22, No. 2, pp. 113-124 (2005.10)
6. Shaoning Pang, Seiichi Ozawa, and Nikola Kasabov, “Incremental Linear Discriminant Analysis for Classification of Data Streams,” IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics – Part B. Vol. 35, No. 5, pp. 905-914 (2005.10)
7. Shosuke Kimura, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “Incremental Kernel PCA for Online Learning of Feature Space,” Proc. Int. Conf. on Computational Intelligence for Modeling Control and Automation (CIMCA2005-Vienna, Austria), Vol. 1, pp. 595-600 (2005.11)
8. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Incremental Learning of Feature Space and Classifier for On-Line Pattern Recognition,” International Journal of Knowledge-Based & Intelligent Engineering Systems, Vol. 10, No. 1, pp. 57-65 (2006.1)
9. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “On-line Feature Selection for Adaptive Evolving Connectionist Systems,” International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol. 2, No. 1, pp. 181-192 (2006.2)
[2004年度]
1. Shaoning Pang, Seiichi Ozawa, and Nikola Kasabov, “One-pass Incremental Membership Authentication by Face Classification,” in Biometric Authentication, D. Zhang and A. K. Jain (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp. 155-161 (2004.6)
2. Seiichi Ozawa and Kenji Tsumori, “A Memory-based Neural Network Model for Efficient Adaptation to Dynamic Environments,” Proc. of IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE2004-Budapest, Hungary), pp. 437-442 (2004.7).
3. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “A Modified Incremental Principal Component Analysis for On-line Learning of Feature Space and Classifier,” in PRICAI 2004: Trends in Artificial Intelligence, C. Zhang, H. W. Guesgen, and W. K. Yeap (Eds.), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, pp. 231-240 (2004.8)
4. Manabu Kotani and Seiichi Ozawa, “Detection of Gas Leakage Sound Using Modular Neural Network for Unknown Environments,” Neurocomputing, Vol. 62C, pp. 427-440 (2004.10)
5. Manabu Kotani, Hiroki Takabatake, and Seiichi Ozawa, “Supervised Independent Component Analysis with Class Information,” in Neural Information Processing, N. R. Pal, N. Kasabov, R. K. Mudi, S. Pal, and S. K. Parui (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp. 1052-1057 (2004.11)
6. 岡本 圭介，小澤誠一，阿部重夫, “ラジアル基底関数ネットの高速追加学習アルゴリズム,” 計測自動制御学会論文集, Vol. 40, No. 12, pp. 1228-1236 (2004.12)
7. Makoto Murata and Seiichi Ozawa, “A Memory-based Reinforcement Learning Model Utilizing Macro-Actions,’ in Adaptive and Natural Computing Algorithms, B. Ribeiro, R. F. Albrecht, A. Dobnikar, D. W. Pearson, and N. C. Steele, Eds., Springer, pp. 78-81 (2005.3)
8. Shinji Kita, Satoshi Maekawa, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “Boosting Kernel Discriminant Analysis with Adaptive Kernel Selection,” in Adaptive and Natural Computing Algorithms, B. Ribeiro, R. F. Albrecht, A. Dobnikar, D. W. Pearson, and N. C. Steele, Eds., Springer, pp. 429-432 (2005.3)
[2003年度]
1. Keisuke Okamoto, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, ” A Fast Incremental Learning Algorithm of RBF Networks with Long-Term Memory,” Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2003 (IJCNN2003-Portland), pp. 323-328 (2003.7)
2. Kenji Tsumori and Seiichi Ozawa, ”Incremental Learning in Dynamic Environments Using Neural Network with Long-term Memory,” Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2003 (IJCNN2003-Portland), pp. 2583-2588 (2003.7)
3. Seiichi Ozawa, Naoto Shiraga, Reinforcement learning using RBF networks with memory mechanism, in Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems, V. Palade, R. J. Howlett, and L. Jain, Eds., Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, pp. 1149-1156 (2003.9)
4. 小谷学，有本隆彦，小澤誠一, “独立成分分析による漏洩音検出に関する検討,” システム制御情報学会論文誌，Vol. 16, No. 10, pp. 539-547 (2003.10)
5. 白神那央人，小澤誠一, “記憶メカニズムを導入した階層型ニューラルネットによる強化学習,” 計測自動制御学会論文集, Vol. 39, No. 12, pp. 1129-1135 (2003.12)
6. Soon Lee Toh and Seiichi Ozawa, “A Face Recognition System Using Neural Networks with Incremental Learning Ability,” Proc. of The 8th Australian and New Zealand Conf. on Intelligent Information Systems (ANZIIS2003-Sydney), pp. 389-394 (2003.12)
7. 坂口善規，小澤誠一，小谷 学, “クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析による特徴抽出,” 電気学会論文誌Ｃ分冊, Vol. 124-C, No. 1, pp. 157-163 (2004.1)
[2002年度]
1. 小林正宜，小澤誠一，阿部重夫, “長期記憶を導入した階層型ニューラルネットの追加学習アルゴリズム,” 計測自動制御学会論文集, Vol. 38, No. 9, pp. 792-799 (2002.9)
2. Shigeo Abe, Yoichi Hirokawa, and Seiichi Ozawa, “Steepest Ascent Training of Support Vector Machines,” KES’2002 Sixth International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems (KES2002-Crema, Italy), CD-ROM (2002.9)
3. 阿部重夫，廣川洋一，小澤誠一, “最急上昇法によるサポートベクトルマシンの学習方式,” システム制御情報学会論文誌，Vol. 15, No. 11, pp. 607-614 (2002.11)
4. Manabu Kotani, Akinobu Sugiyama, Seiichi Ozawa, “Analysis of DNA Microarray Data Using Self-organizing Map and Kernel Based Clustering,” Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2002 (ICONIP2002-Singapore), Vol. 2, pp. 755-759 (2002.11)
5. Yoshinori Sakaguchi, Seiichi Ozawa, and Manabu Kotani, “Feature Extraction Using Supervised Independent Component Analysis by Maximizing Class Distance,” Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2002 (ICONIP2002-Singapore), Vol. 5, pp. 2502-2506, (2002.11)
6. Naoto Shiraga, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “A Reinforcement Learning Algorithm for Neural Networks with Incremental Learning Ability,” Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2002 (ICONIP2002-Singapore), Vol. 5, pp. 2566-2570 (2002.11)
7. Seiichi Ozawa, “A Memory-Based Learning Approach in Neural Networks under Dynamic Environments,” Proc. of the Third Int. Symposium on Human and Artificial Intelligence Systems (HART2002-Fukui), pp. 402-405 (2002.12)
[2001年度]
1. 朴正泌，小澤誠一，阿部重夫, ”`線形不等式の求解による動的連想メモリの性能改善’,” 電気学会論文誌C，Vol. 12,1 No. 5, pp. 899-905 (2001.5)
2. Seiichi Ozawa, Yoshinori Sakaguchi, and Manabu Kotani, “Feature Extraction of Handwritten Characters Using Supervised and Unsupervised Independent Component Analysis,” Proc. of 5th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI2001-Orlando), Vol. VI, pp. 151-156 (2001.7)
3. Seiichi Ozawa, Yoshinori Sakaguchi, and Manabu Kotani, “A Study of Feature Extraction Using Supervised Independent Component Analysis,” Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2001 (IJCNN2001-Washington DC), pp. 2958-2963 (2001.7)
4. Masataka Kobayashi, Anuar Zamani, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “Reducing Computations in Incremental Learning for Feedforward Neural Network with Long-Term Memory,” Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2001 (IJCNN2001-Washington DC), pp. 1989-1994 (2001.7)
5. Manabu Kotani, Takahiko Arimoto, Seiichi Ozawa, and Kenzo Akazawa, “Application of Independent Component Analysis to Detection of Gas Leakage Sound,” Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2001 (IJCNN2001-Washington DC), pp. 2287-2291 (2001.7)
6. Manabu Kotani, Makoto Ochi, Seiichi Ozawa, and Kenzo Akazawa, “Evolutionary Discriminant Functions Using Genetic Algorithms with Variable-Length Chromosome,” Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2001 (IJCNN2001-Washington DC), pp. 761-766 (2001.7)
7. Naoto Shiraga, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, “Learning Action-value Functions Using Neural Networks with Incremental Learning Ability,” Proc. The Fifth Int. Conf. on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies 2001, Vol. I, pp. 22-26 (2001.9)
8. Manabu Kotani, Masanori Katsura, and Seiichi Ozawa, “Application of Modular Neural Networks to Detection of Gas Leakage Under Dynamic Environments,” Proc. The Fifth Int. Conf. on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies 2001, Vol. I, pp. 308-312 (2001.9)
9. Manabu Kotani and Seiichi Ozawa, “A Study on Handwritten Digits Recognition Using Independent Components,” Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2001 (ICONIP2001-Shanghai, China), Vol. III, pp. 1620-1625 (2001.11)
10. 小谷学，小澤誠一, ”独立成分分析を用いた数字パターンの特徴抽出,” 電気学会論文誌C, Vol. 122, No. 3, pp. 465-470 (2002.3)
[2000年度]
1. 小谷学，前川聡，小澤誠一，赤澤堅造, ”情報量最大化アルゴリズムに基づく独立成分分析を用いた音声信号処理,” 計測自動制御学会論文集, Vol. 36, No. 5, pp. 456-458 (2000.5)
2. 土屋直樹，小澤誠一，阿部重夫, ”パターン認識用三層ニューラルネットの不等式の求解による高速学習方式,” システム制御情報学会論文誌，Vol. 13, No. 6, pp. 276-283 (2000.6)
3. Naoki Tsuchiya, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, ”Training Three-layer Neural Network Classifiers by Solving Inequalities,” Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2000 (IJCNN2000-Como, Italy), Vol. III, pp. 555-560 (2000)
4. 小谷学，宮田健雄，小澤誠一，赤澤堅造, ”変化する環境への適応を目指したモジュール構造ネットワークによる音響診断,” 計測自動制御学会論文集，Vol 36, No. 9, pp. 797-803 (2000.9)
5. 小谷学，白田康伸，前川聡，小澤誠一，赤澤堅造, ”スパースコーディングによる音声の表現,” 電気学会論文誌C，Vol. 120, No. 12, pp. 1996-2002, (2000.12)
6. Seiichi Ozawa and Manabu Kotani, “A Study of Feature Extraction and Selection Using Independent Component Analysis,” Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2000 (ICONIP2000-Taejoｎ, Korea), Vol. I, pp. 369-374 (2000.11)
7. Manabu Kotani, Seiichi Ozawa, Kenzo Akazawa, and Haruya Matsumoto, ”Detection of Leakage Sound by Using Modular Neural Networks,” Proc. Sixteenth Congress of the Int. Measurement Confederation 2000, Vol. 4, pp. 347-351 (2000)
[1999年度以前]
1. 小澤誠一，堤一義，馬場則夫, ”遺伝的アルゴリズムを用いたモジュール型動的ニューラルネットの構造決定法,” 計測自動制御学会論文集，Vol. 36, No. 3, pp. 298-305, (2000.3)
2. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “A Continuous-time Model of Autoassociative Neural Memories Utilizing the Noise-subspace Dynamics,” Neural Processing Letters, Vol. 10, Issue 2, pp. 97-109 (1999)
3. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “Evolution of A Dynamical Modular Neural Network and Its Application to Associative Memories,” Proc. of 1999 Third International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems (KES99-Adelaide, Australia), pp. 145-148 (1999)
4. Manabu Kotani, Seiichi Ozawa, Masaki Nakai, and Kenzo Akazawa, “Emergence of Feature Extraction Function Using Genetic Programming,” Proc. of 1999 Third International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems (KES99-Adelaide, Australia), pp. 149-152 (1999)
5. Seiichi Ozawa, Toshihide Tsujimoto, Manabu Kotani, and Norio Baba, “Application of Independent Component Analysis to Hand-written Japanese Character Recognition,” Proc. of international Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN99-Washington DC), CD-ROM #462 (1999.7)
6. Manabu Kotani, Y. Shirata, Satoshi Maekawa, Seiichi Ozawa, Kenzo Akazawa, “Application of Independent Component Analysis to Feature Extraction of Speech,” Proc. of international Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN99-Washington DC), CD-ROM #70 (1999.7)
7. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “An Artificial Modular Neural Network and Its Basic Dynamical Characteristics,” Biological Cybernetics, Vol. 78, No. 1, pp. 19-36 (1998)
8. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “Design of Modular Neural Network Architectures Using Genetic Algorithms,” Proc. of International Conference on Neural Information Processing ’98 (ICONIP98-Kitakyushu), Vol. III, pp. 1608-1611 (1998)
9. Akira Morimoto, Seiichi Ozawa, and Ryuichi Ashino, “An Efficient Identification Method of the Structural Parameters of MDOF Structures Using the Wavelet Transform and Neural Networks,” Proc. of Second World Conference on Structural Control, Vol. III, pp. 2133-2140 (1998)
10. 小澤誠一，堤一義，馬場則夫, ”モジュール構造ニューラルネットから導出される自己想起型連想記憶モデルとその連想特性の多様性，” システム制御情報学会論文誌， Vol. 10, No .12, pp. 668-678 (1997)
11. 小澤誠一，堤一義，馬場則夫, ”クロス結合ホップフィールドネットから導出される連想記憶モデルとそのノイズ空間ダイナミクスの役割,” 電気学会論文誌C，Vol. 117-C, No. 9, pp. 1253-1258 (1997) [Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “An Associative Memory Model Derived from Cross-Coupled Hopfield Nets and the Role of Noise-space Dynamics,” Electrical Engineering in Japan, Vol. 125, No. 2, pp. 27-34 (1998)]
12. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “A Modular Neural Network with Local and Global Interactions,” Proc. of World Congress on Neural Networks (WCNN95-Washington DC), Vol. I, pp. 471-476 (1995)
13. 小澤誠一，堤一義, ”モジュール化ニューラルネットモデルの提案とその連想記憶能力の評価,” 電子情報通信学会論文誌D-II，Vol. J77-D-II, No. 6, pp. 1135-1145 (1994) [Seiichi Ozawa and Kazuyoshi Tsutsumi, “A Multi-Module Neural Network and The Estimate of Its Nature as Associative Memory,” Systems and Computers in Japan, Scripta, Vol. 26, No.1, pp. 99-110 (1995)]
14. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, “The Estimation of Cross-Coupled Hopfield Nets as an Interactive Modular Neural Network,” Proc. of International Conf. on Neural Networks (ICNN94-Orlando), Vol. III, pp. 1340-1345 (1994)
15. Seiichi. Ozawa and Kazuyoshi Tsutsumi, “Association Performance of Cross-Coupled Hopfield Nets for Correlated Patterns,” Proc. of International Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN93-Nagoya), Vol. II, pp. 2335-2338 (1993)
16. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi and Haruya Matsumoto, “Association Dynamics of Cross-Coupled Hopfield Nets with Many-to-many Mapping Internetworks,” Artificial Neural Networks 2, Elsevier, pp. 375-378 (1992) (Proc. of Int. Conf. on Artificial Neural Networks, ICANN92-Brighton, UK)
17. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi and Haruya Matsumoto, “Basic Dynamical Properties of Cross-Coupled Hopfield Nets,” Proc. of International Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN91-Singapore), Vol. III, pp. 1949-1954 (1991)
国際会議発表
なし
国内学会発表/シンポジウム
[2011年度]
1. 黄 守鉉，小澤誠一，Youngmin Jang, Minho Lee, “マルチモーダル・マルチタスクパターン認識の追加学習方式に関する研究,” 55回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (大阪大学, 2011.5.17-19)
2. 岳 思濛，小澤誠一, “メトリックに基づいた知識移転を行うマルチタスク学習モデルの開発,” 55回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (大阪大学, 2011.5.17-19)
3. 徳本隆臣，小澤誠一, “チャンクデータに対する追加学習型カーネル主成分分析アルゴリズム,” 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会 (神戸大学, 2011.7.25-26)
4. 中坂翔，小澤誠一, “ラジアル基底関数ネットにおける追加型自律学習アルゴリズムの改良,” 第21回インテリジェントシステムシンポジウム (FAN2011) (2011.9.1-2)
5. 岳思濛，小澤誠一, “移転メトリック学習に基づいたマルチタスク学習モデルの開発,” 第21回インテリジェントシステムシンポジウム (FAN2011) (2011.9.1-2)
6. 高田丈靖，小澤誠一, “マルチタスクパターン認識における複数ラベルの学習,” 第21回インテリジェントシステムシンポジウム (FAN2011) (2011.9.1-2)
7. 小澤誠一, “非定常環境下でのストリームデータの追加学習方式,” SICEシステム・情報部門学術講演会 (SSI2011) (2011.11.21-23)
8. 中坂翔，小澤誠一, “ラジアル基底関数ネットの自律追加学習アルゴリズムの改良,”第24回自律分散システムシンポジウム (神戸大学, 2012.1.27-28)
9. 徳本隆臣，小澤誠一，”ストリームデータに対するカーネル主成分分析アルゴリズム,” 第39回知能システムシンポジウム(千葉大学, 2012.3.15-16)
[2010年度]
1. 小澤誠一, “マルチタスク・パターン認識のための追加学習モデル,” 54回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2010.5.19-21)
2. 徳本隆臣, 小澤誠一, “追加学習型カーネル主成分分析アルゴリズムの改良,” 54回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2010.5.19-21)
3. 徳本隆臣, 小澤誠一, “カーネル主成分分析の高速追加学習アルゴリズム,” 平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集 (2010.9.2-3)
4. 中坂翔, 小澤誠一, “追加学習型ラジアル基底関数ネットの自律学習アルゴリズムの改良,” SICEシステム・情報部門学術講演会(SSI2010), (2010.11.24-26)
5. 高田丈靖, 小澤誠一, “マルチタスクパターン認識におけるタスクの同時学習,” システム・情報部門学術講演会(SSI2010), (2010.11.24-26)
6. Seiichi Ozawa, Toshihisa Tabuchi, and Sho Nakasaka, “An Autonomous Incremental Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks,” 第23回自律分散システムシンポジウム(北海道大学, 2011.1.29-30)
7. 徳本隆臣，小澤誠一, “省メモリな追加学習型カーネル主成分分析アルゴリズム,” 第38回知能システムシンポジウム(神戸大学, 2011.3.16-17)
8. 劉 春玉，小澤誠一, “マルチタスク顔画像認識のための追加型二方向二次元線形判別分析,” 第38回知能システムシンポジウム(神戸大学, 2011.3.16-17)
[2009年度]
1. 太田良平, 小澤誠一, “追加型再帰的フィッシャー判別分析の開発,” 53回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2009.5)
2. 太田良平, 小澤誠一, “追加型再帰フィッシャー判別による認識性能のオンライン改善,” 平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集 (2009.9)
3. 戚 暁偉，小澤誠一, “特徴抽出と識別器を追加学習するマルチタスク・パターン認識モデルの提案,” 平成21年電気関係学会関西支部連合大会 (2009.11)
4. 中坂翔, 小澤誠一, “追加学習型ラジアル基底関数ネットの自律学習アルゴリズムの開発,” 第37回知能システムシンポジウム, pp. 203-208 (2010.3.16-17)
5. 高田丈靖, 小澤誠一, “パターン認識における半教師有りマルチタスク学習モデルの開発,” 第37回知能システムシンポジウム, pp. 209-214 (2010.3.16-17)
[2008年度]
1. 松本和也，小澤誠一, “追加学習型主成分分析の改良,” 52回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2008.5)
2. 川島優樹，太田良平，恩田 宏，小澤誠一, “マクロアクションの導入による強化学習の高速化,” 52回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2008.5)
3. Seiichi Ozawa, Kazuya Matsumoto, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “An Incremental Principal Component Analysis Based on Dynamic Accumulation Ratio,” Proc. of SICE Annual Conf. 2008, CD-ROM (2008.8)
4. 田渕敏久，小澤誠一, “RBFネットワークの自動追加学習アルゴリズム,” 第21回自律分散システム・シンポジウム, pp. 221-226 (2009.1)
5. 川島優樹, 小澤誠一, “追加学習型主成分分析における寄与率閾値の動的決定法,” 第21回自律分散システム・シンポジウム, pp. 227-232 (2009.1)
[2007年度]
1. 小澤誠一, “オンライン型特徴選択とニューラルネットの追加学習,” 51回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2007.5)
2. 西川 仁，小澤誠一, “逐次マルチタスク学習における選択的知識移転に関する基礎的研究,” 51回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2007.5)
3. 竹内洋平，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習型カーネル主成分分析の開発,” 51回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2007.5)
4. 恩田宏，小澤誠一, “マクロアクション生成機能を有する強化学習エージェントモデル,” 平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, pp.1251-1255 (2007.9)
5. 竹内洋平，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習型カーネル主成分分析の開発とその性能評価,” 平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, pp.1225-1229 (2007.9)
6. 西川 仁，小澤誠一, “逐次マルチタスク・パターン認識におけるタスク間関連度を用いた知識移転アルゴリズム,” 平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, pp.1258-1263 (2007.9)
7. Seiichi Ozawa, Michiro Hirai, and Shigeo Abe, “An Online Face Recognition System with Incremental Learning Ability,” Proc. of SICE Annual Conf. 2007, pp. 1968-1971 (2007.9)
8. 恩田宏，小澤誠一, “マクロアクション生成機能を有する強化学習アルゴリズム,” 平成19年電気関係学会関西支部連合大会 (2007.11)
9. 竹内洋平，小澤誠一，阿部重夫, “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,” 平成19年電気関係学会関西支部連合大会 (2007.11)
[2006年度]
1. 木寺卓也，小澤誠一，阿部重夫, “ブースティング識別器の追加学習に関する研究,” 50回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2006.5)
2. 木村 星介，竹内洋平，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習型カーネル主成分分析の評価，”平成18年電気関係学会関西支部連合大会 (2006.11)
3. 木寺卓也，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習型ブースティング識別器の開発,” “平成18年電気関係学会関西支部連合大会 (2006.11)
4. Keyu Zhang and Seiichi Ozawa, “A Multi-task Learning Algorithm for Pattern Recognition,” 第49回自動制御連合講演会 (2006.11)
5. 恩田宏，村田真，小澤誠一, “マクロアクション生成による強化学習の高速化,” 第49回自動制御連合講演会 (2006.11)
[2005年度]
1. 木寺卓也，小澤誠一，阿部重夫, “Committee Machineの追加学習アルゴリズム,” 49回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2005.5)
[2004年度]
1. 木村星介，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習可能な顔認識システムとその性能改善,” 48回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2004.5)
2. 小田梓，小澤誠一，阿部重夫, “特徴空間のオンライン学習に関する研究,” 48回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2004.5)
3. 松岡幹泰，小澤誠一，阿部重夫, “RBFネットワークを用いたメモリベース強化学習アルゴリズム,” 48回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2004.5)
4. 小澤誠一, “ニューラルネットの追加学習とその応用,” 平成15年度電気関係学会関西支部連合大会 (2004.11)
5. 村田 真，小澤 誠一, “マクロアクション生成機能をもつメモリベース強化学習アルゴリズム,” 第17回自律分散システム・シンポジウム (2005.1)
6. 喜多伸次，前川聡，小澤誠一，阿部重夫, “カーネルパラメータの選択メカニズムをもつブースティングカーネル判別分析法,” 第32回知能システムシンポジウム (2005.3)
[2003年度]
1. 岡本圭介，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習機能を有するRBFネットワークの高速学習法,” 47回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 531-532 (2003.5)
2. 小澤 誠一，白神 那央人，阿部重夫, “記憶メカニズムを導入したニューラルネットによる強化学習,” 47回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 531-532 (2003.5)
3. 津守研二，小澤誠一，阿部重夫, “長期記憶を有するニューラルネットによる動的環境への適応,” 47回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 531-532 (2003.5)
4. Makoto Murata and Seiichi Ozawa, “A Reinforcement Learning Algorithm for a Class of Dynamical Environments Using Neural Networks,” Proc of SICE Annual Conf. 2003 (Fukui), CD-ROM (2003.8)
5. 卓順利，小澤誠一, “顔画像認識に基づく追加学習型個人認証システムに関する研究,” 第46回自動制御連合講演会(岡山), CD-ROM (2003.11)
6. 小澤誠一，津守研二, “動的環境下で追加学習可能なニューラルネットモデル,” 第16回自律分散システム・シンポジウム (2004.1)
7. 小澤誠一，岡本圭介，阿部重夫, “ラジアル基底関数ネットのメモリベース追加学習,” 第31回知能システムシンポジウム (2004.3)
[2002年度]
1. 岡本圭介，小林正宜，小澤誠一，阿部重夫, “ニューラルネットにおける追加学習の高速化,”46回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 531-532 (2002.5)
2. 藤本豪之，小澤誠一，阿部重夫, “動的環境下での新しいニューラルネットの学習方式の提案”, 46回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 583-584 (2002.5)
3. 坂口善規，小澤誠一，小谷 学, “クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析による特徴変換”, 46回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 481-482 (2002.5)
4. 小澤誠一，坂口善規，小谷学, “クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析によるパターンの特徴抽出,” 第12回日本神経回路学会全国大会, CD-ROM (2002.9)
5. 小澤誠一，白神那央人，阿部重夫, “長期記憶を有するニューラルネットの強化学習アルゴリズム,” 第12回日本神経回路学会全国大会, CD-ROM (2002.9)
6. 小澤誠一，阿部重夫, “共適応システムの構築に向けたニューラルネットの追加学習,” 第45回自動制御連合講演会, CD-ROM (2002.11)
7. 桂正規，小谷学，小澤誠一, “クラス毎のアンサンブル学習による独立成分を用いた認識方法の提案,”SICEシステム・情報部門学術講演会 (2002.11)
8. 高畑宏樹，小谷学，小澤誠一, “分類情報を付加した独立成分分析による特徴抽出,” SICEシステム・情報部門学術講演会 (2002.11)
9. 小澤誠一，坂口善規，小谷学, “クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析アルゴリズムの提案,” 信学技法 CAS2002-84, pp. 7-12 (2002.11)
10. 小澤誠一，白神那央人，阿部重夫, “追加学習能力を有するニューラルネットとその強化学習アルゴリズム,” 第3回SICEシステムインテグレーション部門講演会, Vol. 2, pp. 371-372 (2002.12)
11. 小澤誠一，坂口善規，小谷学, “教師あり独立成分分析の特徴抽出への応用,” KES日本支部講演会 (2002.12)
12. 小澤誠一，津守研二, “長期記憶をもつニューラルネットによる動的環境下での教師あり学習,” 第30回知能システムシンポジウム，pp. 249-254 (2003.3)
[2001年度]
1. 小林正宜，Anuar Zamani，小澤誠一，阿部重夫, “長期記憶を導入した階層型ニューラルネットの追加学習とその高速化”，45回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 143-144 (2001.5)
2. 白神那央人，小林正宜，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習機能をもつニューラルネットによる行動価値関数の獲得”，45回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 11-12 (2001.5)
3. 坂口善規，小澤誠一，小谷 学, “教師あり独立成分分析による数字パターンの特徴抽出”, 45回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 563-564 (2001.5)
4. 小谷 学，桂 正規，小澤誠一, “モジュールネットワークによる変化する環境下での漏洩音の検出”, 第40回計測自動制御学会学術講演会, CD-ROM (2001.7)
5. 小谷 学，桂 正規，小澤誠一 , “変化する環境下での漏洩音の検出方法,” Dynamics and Design Conference 2001, CD-ROM (2001. 8)
6. 白神那央人，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習機能を有した強化学習エージェントの提案,” 第11回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集,139-142 (2001.9)
7. 高畑宏樹，小谷 学，小澤誠一, “クラス分類情報を付加した独立成分分析の検討,” 第11回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集, 69-72 (2001.9)
8. 小谷 学，桂 正規，小澤誠一, “未知データへの適応を目指したモジュールニューラルネットワークの検討”, 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2001(2001.11)
9. 高畑 宏樹，小谷 学，小澤 誠一, 分類情報を教師信号とする独立成分分析の提案，計測自動制御学会第2回システムインテグレーション部門学術講演会(2001.12)
10. 小澤誠一，白神那央人，阿部重夫, “追加学習機能をもつニューラルネットを用いた行動価値関数の近似,” 第29回知能システムシンポジウム，207-212 (2002.3)
[2000年度]
1. 土屋直樹，小澤誠一，阿部重夫, “パターン認識用三層ニューラルネットの不等式の求解による学習法”, 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 471-472 (2000.5)
2. 森井敏博, 小澤誠一, 小谷 学, 馬場則夫, “独立成分分析を用いた文字パターンの特徴抽出”, 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 461-462 (2000.5)
3. 有本隆彦, 小谷 学, 赤澤堅造, “独立成分分析を用いたプラント異常音の検出,” 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 459-460 (2000.5)
4. 杉山昭暢, 小谷 学, 小澤誠一, 赤澤堅造, “独立成分分析を用いた文字パターンの認識”, 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 457-458 (2000.5)
5. 玉置俊也，小澤誠一，馬場則夫, “長期記憶を導入したニューラルネットの追加学習法”, 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 469-470 (2000.5)
6. 小谷 学, 有本隆彦, 小澤誠一, 赤澤堅造, “独立成分分析による漏洩音の検出”, Dynamics and Design Conference 2000 (2000.9)
7. 小谷 学, 小澤誠一, 前川 聡, 赤澤堅造, “独立成分分析による音響・画像信号処理”, 計測自動制御学会システム情報部門シンポジウム2000, pp. 89-94 (2000.11)
8. 小林正宜，Anuar Zamani，小澤誠一，阿部重夫, “長期記憶をもつニューラルネットにおける追加学習性能の改善”，第28回知能システムシンポジウム，pp. 135-140 (2001.3)
9. 小谷学，小澤誠一, “手書き文字への独立成分分析の適用”，第28回知能システムシンポジウム，pp. 17-20 (2001.3)
[1999年度以前]
1. 小澤誠一，玉置俊也，馬場則夫，“長期記憶メカニズムを導入したニューラルネットの追加学習”，第27回知能システムシンポジウム，pp. 173-178 (2000.3)
2. 小谷 学, 小澤誠一, 前川 聡, 赤澤堅造, “独立成分分析による音声・音響信号処理の検討”, 第27回知能システムシンポジウム, pp. 167-172 (2000.3)
3. 小澤，小谷，馬場, “独立成分分析を用いた文字パターンの特徴抽出,” 日本機械学会第９回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集, pp.582-585 (1999.10).
4. 小谷，白田，前川，小澤，赤澤, “独立成分分析を用いた音声の特徴抽出,” 平成11年電気学会電子・情報・システム部門大会, pp.281-284 (1999.8)
5. 小谷，白田，赤澤，前川，小澤, “情報量最大化による独立成分分析の音声信号への適用,” 第38回計測自動制御学会学術講演会, p.831 (1999.7)
6. 小澤，辻本，小谷，馬場, “独立成分分析を用いたパターン認識の検討,” システム制御情報学会第43回研究講演発表会論文集, pp.57-58 (1999.5)
7. 小澤，堤，馬場, “一般逆行列型連想記憶モデルの結合行列に関する一考察,” システム制御情報学会第42回研究講演発表会論文集, pp.381-382 (1998.5)
8. 守本，芦野，小澤, “ウェーブレット変換とニューラルネットワークを用いた，MODF構造物の経済的な構造パラメータ同定法,” システム制御情報学会第42回研究講演発表会論文集, pp.269-270 (1998.5)
9. 小澤，堤，馬場, “クロス結合ホップフィールドネットから導出される自己想起型連想記憶モデルとその連想特性,” 第7回イテリジェントシステムシンポジウム講演論文集, pp.131-136 (1997)
10. 小澤，堤，馬場, ” 一般化逆行列自己想起連想記憶モデルの改良とそのダイナミックスの特徴,” 日本神経回路学会第８回(平成９年度) 全国大会講演論文集，pp.230-231 (1997)
11. 小澤，堤，馬場, “モジュール構造ニューラルネットにおける結合トポロジーと連想特性,”システム制御情報学会第41回研究講演発表会論文集, pp.29-30 (1997)
12. 小澤，堤，馬場, “遺伝的アルゴリズムを用いたモジュール構造ニューラルネットの構造決定,” 第6回インテリジェントシステムシンポジウム講演論文集, pp.276-279 (1996)
13. 小澤，堤，馬場, “クロス結合ホップフィールドネットから導出される連想記憶モデルとそのノイズ空間ダイナミクスの役割,” 電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, pp.279-284 (1996)
14. 小澤，堤，馬場, “連想記憶モデルとしてのクロス結合ホップフィールドネットの考察,” システム制御情報学会第40回研究講演発表会論文集, pp.359-360 (1996)
15. 小澤，堤，馬場, “多種の相互作用をもつモジュール構造ニューラルネットモデル,” 日本神経回路学会第６回(平成７年度)全国大会講演論文集, pp.107-108 (1995)
16. 小澤，堤，馬場, “多モジュールニューラルネットによる連想記憶,” システム制御情報学会第38回研究講演発表会論文集, pp.435-436 (1994)
17. 小澤，堤，松本, “多モジュールニューラルネットワークの連想記憶への適用,” 日本神経回路学会第３回(平成４年度)全国大会講演論文集, p.128 (1992)
18. 小澤，堤，松本, “多モジュールニューラルネットワークによるパターン連想,” 第2回FANシンポジウム講演論文集, pp.121-126 (1992)
19. 小澤，堤，松本, “クロス結合ホップフィールドネットによる基本記憶の埋め込みについて,” 第15回知能システムシンポジウム資料, pp.51-56 (1992)
20. 小澤，堤，松本, “クロス結合ホップフィールドの動的性質の考察,” 日本神経回路学会第２回(平成３年度)全国大会講演論文集, pp.118-119 (1991)
21. 小澤，堤，松本, “クロス結合ホップフィールドネットのパターン認識への応用に関する一考察,” システム制御情報学会第35回研究講演発表会論文集, pp.109-110 (1991)
22. 小澤，堤，松本, ” ON･OFF型ニューロン層の階層化モデルによる時系列パターン認識,” 第12回知能システムシンポジウム資料, pp.129-134 (1990)
23. 小澤，堤，松本, “パターンの遷移を識別する自己組織化神経回路モデル,” 日本神経回路学会平成２年度全国大会講演論文集, p.81 (1990)
24. 小澤，平岡，堤，松本, “動的パターンを抽出する自己組織化神経回路モデル,” システム制御情報学会第34回研究講演発表会論文集, pp.99-100 (1990)
25. 小澤，堤，松本, “自律的にパターン統合する拡張コホーネンモデル,” 平成元年度電気関係学会関西支部連合大会論文集, S62 (1989)
26. 小澤，堤，松本, “階層化コホーネンネットの単音節認識への応用,” システム制御情報学会第33回研究講演発表会論文集, pp.261-262 (1989)
1. 黄 守鉉，小澤誠一，Youngmin Jang, Minho Lee, “マルチモーダル・マルチタスクパターン認識の追加学習方式に関する研究,” 55回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (大阪大学, 2011.5.17-19)
2. 岳 思濛，小澤誠一, “メトリックに基づいた知識移転を行うマルチタスク学習モデルの開発,” 55回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (大阪大学, 2011.5.17-19)
3. 徳本隆臣，小澤誠一, “チャンクデータに対する追加学習型カーネル主成分分析アルゴリズム,” 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会 (神戸大学, 2011.7.25-26)
4. 中坂翔，小澤誠一, “ラジアル基底関数ネットにおける追加型自律学習アルゴリズムの改良,” 第21回インテリジェントシステムシンポジウム (FAN2011) (2011.9.1-2)
5. 岳思濛，小澤誠一, “移転メトリック学習に基づいたマルチタスク学習モデルの開発,” 第21回インテリジェントシステムシンポジウム (FAN2011) (2011.9.1-2)
6. 高田丈靖，小澤誠一, “マルチタスクパターン認識における複数ラベルの学習,” 第21回インテリジェントシステムシンポジウム (FAN2011) (2011.9.1-2)
7. 小澤誠一, “非定常環境下でのストリームデータの追加学習方式,” SICEシステム・情報部門学術講演会 (SSI2011) (2011.11.21-23)
8. 中坂翔，小澤誠一, “ラジアル基底関数ネットの自律追加学習アルゴリズムの改良,”第24回自律分散システムシンポジウム (神戸大学, 2012.1.27-28)
9. 徳本隆臣，小澤誠一，”ストリームデータに対するカーネル主成分分析アルゴリズム,” 第39回知能システムシンポジウム(千葉大学, 2012.3.15-16)
[2010年度]
1. 小澤誠一, “マルチタスク・パターン認識のための追加学習モデル,” 54回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2010.5.19-21)
2. 徳本隆臣, 小澤誠一, “追加学習型カーネル主成分分析アルゴリズムの改良,” 54回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2010.5.19-21)
3. 徳本隆臣, 小澤誠一, “カーネル主成分分析の高速追加学習アルゴリズム,” 平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集 (2010.9.2-3)
4. 中坂翔, 小澤誠一, “追加学習型ラジアル基底関数ネットの自律学習アルゴリズムの改良,” SICEシステム・情報部門学術講演会(SSI2010), (2010.11.24-26)
5. 高田丈靖, 小澤誠一, “マルチタスクパターン認識におけるタスクの同時学習,” システム・情報部門学術講演会(SSI2010), (2010.11.24-26)
6. Seiichi Ozawa, Toshihisa Tabuchi, and Sho Nakasaka, “An Autonomous Incremental Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks,” 第23回自律分散システムシンポジウム(北海道大学, 2011.1.29-30)
7. 徳本隆臣，小澤誠一, “省メモリな追加学習型カーネル主成分分析アルゴリズム,” 第38回知能システムシンポジウム(神戸大学, 2011.3.16-17)
8. 劉 春玉，小澤誠一, “マルチタスク顔画像認識のための追加型二方向二次元線形判別分析,” 第38回知能システムシンポジウム(神戸大学, 2011.3.16-17)
[2009年度]
1. 太田良平, 小澤誠一, “追加型再帰的フィッシャー判別分析の開発,” 53回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2009.5)
2. 太田良平, 小澤誠一, “追加型再帰フィッシャー判別による認識性能のオンライン改善,” 平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集 (2009.9)
3. 戚 暁偉，小澤誠一, “特徴抽出と識別器を追加学習するマルチタスク・パターン認識モデルの提案,” 平成21年電気関係学会関西支部連合大会 (2009.11)
4. 中坂翔, 小澤誠一, “追加学習型ラジアル基底関数ネットの自律学習アルゴリズムの開発,” 第37回知能システムシンポジウム, pp. 203-208 (2010.3.16-17)
5. 高田丈靖, 小澤誠一, “パターン認識における半教師有りマルチタスク学習モデルの開発,” 第37回知能システムシンポジウム, pp. 209-214 (2010.3.16-17)
[2008年度]
1. 松本和也，小澤誠一, “追加学習型主成分分析の改良,” 52回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2008.5)
2. 川島優樹，太田良平，恩田 宏，小澤誠一, “マクロアクションの導入による強化学習の高速化,” 52回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2008.5)
3. Seiichi Ozawa, Kazuya Matsumoto, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “An Incremental Principal Component Analysis Based on Dynamic Accumulation Ratio,” Proc. of SICE Annual Conf. 2008, CD-ROM (2008.8)
4. 田渕敏久，小澤誠一, “RBFネットワークの自動追加学習アルゴリズム,” 第21回自律分散システム・シンポジウム, pp. 221-226 (2009.1)
5. 川島優樹, 小澤誠一, “追加学習型主成分分析における寄与率閾値の動的決定法,” 第21回自律分散システム・シンポジウム, pp. 227-232 (2009.1)
[2007年度]
1. 小澤誠一, “オンライン型特徴選択とニューラルネットの追加学習,” 51回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2007.5)
2. 西川 仁，小澤誠一, “逐次マルチタスク学習における選択的知識移転に関する基礎的研究,” 51回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2007.5)
3. 竹内洋平，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習型カーネル主成分分析の開発,” 51回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2007.5)
4. 恩田宏，小澤誠一, “マクロアクション生成機能を有する強化学習エージェントモデル,” 平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, pp.1251-1255 (2007.9)
5. 竹内洋平，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習型カーネル主成分分析の開発とその性能評価,” 平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, pp.1225-1229 (2007.9)
6. 西川 仁，小澤誠一, “逐次マルチタスク・パターン認識におけるタスク間関連度を用いた知識移転アルゴリズム,” 平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, pp.1258-1263 (2007.9)
7. Seiichi Ozawa, Michiro Hirai, and Shigeo Abe, “An Online Face Recognition System with Incremental Learning Ability,” Proc. of SICE Annual Conf. 2007, pp. 1968-1971 (2007.9)
8. 恩田宏，小澤誠一, “マクロアクション生成機能を有する強化学習アルゴリズム,” 平成19年電気関係学会関西支部連合大会 (2007.11)
9. 竹内洋平，小澤誠一，阿部重夫, “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,” 平成19年電気関係学会関西支部連合大会 (2007.11)
[2006年度]
1. 木寺卓也，小澤誠一，阿部重夫, “ブースティング識別器の追加学習に関する研究,” 50回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2006.5)
2. 木村 星介，竹内洋平，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習型カーネル主成分分析の評価，”平成18年電気関係学会関西支部連合大会 (2006.11)
3. 木寺卓也，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習型ブースティング識別器の開発,” “平成18年電気関係学会関西支部連合大会 (2006.11)
4. Keyu Zhang and Seiichi Ozawa, “A Multi-task Learning Algorithm for Pattern Recognition,” 第49回自動制御連合講演会 (2006.11)
5. 恩田宏，村田真，小澤誠一, “マクロアクション生成による強化学習の高速化,” 第49回自動制御連合講演会 (2006.11)
[2005年度]
1. 木寺卓也，小澤誠一，阿部重夫, “Committee Machineの追加学習アルゴリズム,” 49回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2005.5)
[2004年度]
1. 木村星介，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習可能な顔認識システムとその性能改善,” 48回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2004.5)
2. 小田梓，小澤誠一，阿部重夫, “特徴空間のオンライン学習に関する研究,” 48回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2004.5)
3. 松岡幹泰，小澤誠一，阿部重夫, “RBFネットワークを用いたメモリベース強化学習アルゴリズム,” 48回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2004.5)
4. 小澤誠一, “ニューラルネットの追加学習とその応用,” 平成15年度電気関係学会関西支部連合大会 (2004.11)
5. 村田 真，小澤 誠一, “マクロアクション生成機能をもつメモリベース強化学習アルゴリズム,” 第17回自律分散システム・シンポジウム (2005.1)
6. 喜多伸次，前川聡，小澤誠一，阿部重夫, “カーネルパラメータの選択メカニズムをもつブースティングカーネル判別分析法,” 第32回知能システムシンポジウム (2005.3)
[2003年度]
1. 岡本圭介，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習機能を有するRBFネットワークの高速学習法,” 47回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 531-532 (2003.5)
2. 小澤 誠一，白神 那央人，阿部重夫, “記憶メカニズムを導入したニューラルネットによる強化学習,” 47回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 531-532 (2003.5)
3. 津守研二，小澤誠一，阿部重夫, “長期記憶を有するニューラルネットによる動的環境への適応,” 47回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 531-532 (2003.5)
4. Makoto Murata and Seiichi Ozawa, “A Reinforcement Learning Algorithm for a Class of Dynamical Environments Using Neural Networks,” Proc of SICE Annual Conf. 2003 (Fukui), CD-ROM (2003.8)
5. 卓順利，小澤誠一, “顔画像認識に基づく追加学習型個人認証システムに関する研究,” 第46回自動制御連合講演会(岡山), CD-ROM (2003.11)
6. 小澤誠一，津守研二, “動的環境下で追加学習可能なニューラルネットモデル,” 第16回自律分散システム・シンポジウム (2004.1)
7. 小澤誠一，岡本圭介，阿部重夫, “ラジアル基底関数ネットのメモリベース追加学習,” 第31回知能システムシンポジウム (2004.3)
[2002年度]
1. 岡本圭介，小林正宜，小澤誠一，阿部重夫, “ニューラルネットにおける追加学習の高速化,”46回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 531-532 (2002.5)
2. 藤本豪之，小澤誠一，阿部重夫, “動的環境下での新しいニューラルネットの学習方式の提案”, 46回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 583-584 (2002.5)
3. 坂口善規，小澤誠一，小谷 学, “クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析による特徴変換”, 46回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 481-482 (2002.5)
4. 小澤誠一，坂口善規，小谷学, “クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析によるパターンの特徴抽出,” 第12回日本神経回路学会全国大会, CD-ROM (2002.9)
5. 小澤誠一，白神那央人，阿部重夫, “長期記憶を有するニューラルネットの強化学習アルゴリズム,” 第12回日本神経回路学会全国大会, CD-ROM (2002.9)
6. 小澤誠一，阿部重夫, “共適応システムの構築に向けたニューラルネットの追加学習,” 第45回自動制御連合講演会, CD-ROM (2002.11)
7. 桂正規，小谷学，小澤誠一, “クラス毎のアンサンブル学習による独立成分を用いた認識方法の提案,”SICEシステム・情報部門学術講演会 (2002.11)
8. 高畑宏樹，小谷学，小澤誠一, “分類情報を付加した独立成分分析による特徴抽出,” SICEシステム・情報部門学術講演会 (2002.11)
9. 小澤誠一，坂口善規，小谷学, “クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析アルゴリズムの提案,” 信学技法 CAS2002-84, pp. 7-12 (2002.11)
10. 小澤誠一，白神那央人，阿部重夫, “追加学習能力を有するニューラルネットとその強化学習アルゴリズム,” 第3回SICEシステムインテグレーション部門講演会, Vol. 2, pp. 371-372 (2002.12)
11. 小澤誠一，坂口善規，小谷学, “教師あり独立成分分析の特徴抽出への応用,” KES日本支部講演会 (2002.12)
12. 小澤誠一，津守研二, “長期記憶をもつニューラルネットによる動的環境下での教師あり学習,” 第30回知能システムシンポジウム，pp. 249-254 (2003.3)
[2001年度]
1. 小林正宜，Anuar Zamani，小澤誠一，阿部重夫, “長期記憶を導入した階層型ニューラルネットの追加学習とその高速化”，45回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 143-144 (2001.5)
2. 白神那央人，小林正宜，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習機能をもつニューラルネットによる行動価値関数の獲得”，45回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 11-12 (2001.5)
3. 坂口善規，小澤誠一，小谷 学, “教師あり独立成分分析による数字パターンの特徴抽出”, 45回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 563-564 (2001.5)
4. 小谷 学，桂 正規，小澤誠一, “モジュールネットワークによる変化する環境下での漏洩音の検出”, 第40回計測自動制御学会学術講演会, CD-ROM (2001.7)
5. 小谷 学，桂 正規，小澤誠一 , “変化する環境下での漏洩音の検出方法,” Dynamics and Design Conference 2001, CD-ROM (2001. 8)
6. 白神那央人，小澤誠一，阿部重夫, “追加学習機能を有した強化学習エージェントの提案,” 第11回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集,139-142 (2001.9)
7. 高畑宏樹，小谷 学，小澤誠一, “クラス分類情報を付加した独立成分分析の検討,” 第11回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集, 69-72 (2001.9)
8. 小谷 学，桂 正規，小澤誠一, “未知データへの適応を目指したモジュールニューラルネットワークの検討”, 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2001(2001.11)
9. 高畑 宏樹，小谷 学，小澤 誠一, 分類情報を教師信号とする独立成分分析の提案，計測自動制御学会第2回システムインテグレーション部門学術講演会(2001.12)
10. 小澤誠一，白神那央人，阿部重夫, “追加学習機能をもつニューラルネットを用いた行動価値関数の近似,” 第29回知能システムシンポジウム，207-212 (2002.3)
[2000年度]
1. 土屋直樹，小澤誠一，阿部重夫, “パターン認識用三層ニューラルネットの不等式の求解による学習法”, 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 471-472 (2000.5)
2. 森井敏博, 小澤誠一, 小谷 学, 馬場則夫, “独立成分分析を用いた文字パターンの特徴抽出”, 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 461-462 (2000.5)
3. 有本隆彦, 小谷 学, 赤澤堅造, “独立成分分析を用いたプラント異常音の検出,” 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 459-460 (2000.5)
4. 杉山昭暢, 小谷 学, 小澤誠一, 赤澤堅造, “独立成分分析を用いた文字パターンの認識”, 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 457-458 (2000.5)
5. 玉置俊也，小澤誠一，馬場則夫, “長期記憶を導入したニューラルネットの追加学習法”, 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 469-470 (2000.5)
6. 小谷 学, 有本隆彦, 小澤誠一, 赤澤堅造, “独立成分分析による漏洩音の検出”, Dynamics and Design Conference 2000 (2000.9)
7. 小谷 学, 小澤誠一, 前川 聡, 赤澤堅造, “独立成分分析による音響・画像信号処理”, 計測自動制御学会システム情報部門シンポジウム2000, pp. 89-94 (2000.11)
8. 小林正宜，Anuar Zamani，小澤誠一，阿部重夫, “長期記憶をもつニューラルネットにおける追加学習性能の改善”，第28回知能システムシンポジウム，pp. 135-140 (2001.3)
9. 小谷学，小澤誠一, “手書き文字への独立成分分析の適用”，第28回知能システムシンポジウム，pp. 17-20 (2001.3)
[1999年度以前]
1. 小澤誠一，玉置俊也，馬場則夫，“長期記憶メカニズムを導入したニューラルネットの追加学習”，第27回知能システムシンポジウム，pp. 173-178 (2000.3)
2. 小谷 学, 小澤誠一, 前川 聡, 赤澤堅造, “独立成分分析による音声・音響信号処理の検討”, 第27回知能システムシンポジウム, pp. 167-172 (2000.3)
3. 小澤，小谷，馬場, “独立成分分析を用いた文字パターンの特徴抽出,” 日本機械学会第９回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集, pp.582-585 (1999.10).
4. 小谷，白田，前川，小澤，赤澤, “独立成分分析を用いた音声の特徴抽出,” 平成11年電気学会電子・情報・システム部門大会, pp.281-284 (1999.8)
5. 小谷，白田，赤澤，前川，小澤, “情報量最大化による独立成分分析の音声信号への適用,” 第38回計測自動制御学会学術講演会, p.831 (1999.7)
6. 小澤，辻本，小谷，馬場, “独立成分分析を用いたパターン認識の検討,” システム制御情報学会第43回研究講演発表会論文集, pp.57-58 (1999.5)
7. 小澤，堤，馬場, “一般逆行列型連想記憶モデルの結合行列に関する一考察,” システム制御情報学会第42回研究講演発表会論文集, pp.381-382 (1998.5)
8. 守本，芦野，小澤, “ウェーブレット変換とニューラルネットワークを用いた，MODF構造物の経済的な構造パラメータ同定法,” システム制御情報学会第42回研究講演発表会論文集, pp.269-270 (1998.5)
9. 小澤，堤，馬場, “クロス結合ホップフィールドネットから導出される自己想起型連想記憶モデルとその連想特性,” 第7回イテリジェントシステムシンポジウム講演論文集, pp.131-136 (1997)
10. 小澤，堤，馬場, ” 一般化逆行列自己想起連想記憶モデルの改良とそのダイナミックスの特徴,” 日本神経回路学会第８回(平成９年度) 全国大会講演論文集，pp.230-231 (1997)
11. 小澤，堤，馬場, “モジュール構造ニューラルネットにおける結合トポロジーと連想特性,”システム制御情報学会第41回研究講演発表会論文集, pp.29-30 (1997)
12. 小澤，堤，馬場, “遺伝的アルゴリズムを用いたモジュール構造ニューラルネットの構造決定,” 第6回インテリジェントシステムシンポジウム講演論文集, pp.276-279 (1996)
13. 小澤，堤，馬場, “クロス結合ホップフィールドネットから導出される連想記憶モデルとそのノイズ空間ダイナミクスの役割,” 電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, pp.279-284 (1996)
14. 小澤，堤，馬場, “連想記憶モデルとしてのクロス結合ホップフィールドネットの考察,” システム制御情報学会第40回研究講演発表会論文集, pp.359-360 (1996)
15. 小澤，堤，馬場, “多種の相互作用をもつモジュール構造ニューラルネットモデル,” 日本神経回路学会第６回(平成７年度)全国大会講演論文集, pp.107-108 (1995)
16. 小澤，堤，馬場, “多モジュールニューラルネットによる連想記憶,” システム制御情報学会第38回研究講演発表会論文集, pp.435-436 (1994)
17. 小澤，堤，松本, “多モジュールニューラルネットワークの連想記憶への適用,” 日本神経回路学会第３回(平成４年度)全国大会講演論文集, p.128 (1992)
18. 小澤，堤，松本, “多モジュールニューラルネットワークによるパターン連想,” 第2回FANシンポジウム講演論文集, pp.121-126 (1992)
19. 小澤，堤，松本, “クロス結合ホップフィールドネットによる基本記憶の埋め込みについて,” 第15回知能システムシンポジウム資料, pp.51-56 (1992)
20. 小澤，堤，松本, “クロス結合ホップフィールドの動的性質の考察,” 日本神経回路学会第２回(平成３年度)全国大会講演論文集, pp.118-119 (1991)
21. 小澤，堤，松本, “クロス結合ホップフィールドネットのパターン認識への応用に関する一考察,” システム制御情報学会第35回研究講演発表会論文集, pp.109-110 (1991)
22. 小澤，堤，松本, ” ON･OFF型ニューロン層の階層化モデルによる時系列パターン認識,” 第12回知能システムシンポジウム資料, pp.129-134 (1990)
23. 小澤，堤，松本, “パターンの遷移を識別する自己組織化神経回路モデル,” 日本神経回路学会平成２年度全国大会講演論文集, p.81 (1990)
24. 小澤，平岡，堤，松本, “動的パターンを抽出する自己組織化神経回路モデル,” システム制御情報学会第34回研究講演発表会論文集, pp.99-100 (1990)
25. 小澤，堤，松本, “自律的にパターン統合する拡張コホーネンモデル,” 平成元年度電気関係学会関西支部連合大会論文集, S62 (1989)
26. 小澤，堤，松本, “階層化コホーネンネットの単音節認識への応用,” システム制御情報学会第33回研究講演発表会論文集, pp.261-262 (1989)
解説・技術報告/紀要
1. 小澤誠一, “ストリームデータのオンライン特徴抽出アルゴリズム―追加型主成分分析―,” 電気学会論文誌C, Vol. 132, No. 1, 「特集：確率的最適化と機械学習の統計的設計と応用」, pp. 6-13 (2012.1)
2. 小澤誠一, “モジュール構造ニューラルネットの最近動向”, 計測と制御, Vol. 41, No. 12 (2002)
3. 小澤誠一，小谷学, “独立成分分析,” 計測と制御, Vol. 39, No. 8, p. 552 (2000).
4. 馬場則夫，小澤誠一, “ニューロ技術のロボットへの応用,” 日本ロボット学会誌, Vo.11, No.1, pp.44-48 (1993)
5. 小谷学, 小澤誠一, “ニューラルネットワーク応用の最新動向,” システム制御情報学会誌, Vol.36, No.10, pp.669-677 (1992)
2. 小澤誠一, “モジュール構造ニューラルネットの最近動向”, 計測と制御, Vol. 41, No. 12 (2002)
3. 小澤誠一，小谷学, “独立成分分析,” 計測と制御, Vol. 39, No. 8, p. 552 (2000).
4. 馬場則夫，小澤誠一, “ニューロ技術のロボットへの応用,” 日本ロボット学会誌, Vo.11, No.1, pp.44-48 (1993)
5. 小谷学, 小澤誠一, “ニューラルネットワーク応用の最新動向,” システム制御情報学会誌, Vol.36, No.10, pp.669-677 (1992)
招待講演・セミナー
1. Seiichi Ozawa, “A Multitask Learning Model for Autonomous Acquisition of Recognition Concepts,” Seminar at Kyungpook National University (Daegu, Korea), February 3rd, 2010.
2. 小澤誠一，「マルチタスク・パターン認識問題とその追加学習モデル」，甲南大学 ORC講演会，2008年12月19日
3. 小澤誠一，「オンライン特徴抽出と識別器の追加学習」，甲南大学 ORC講演会，2008年3月
4. Seiichi Ozawa, “Incremental Learning in RBF Networks with Long-Term Memory Under Static and Dynamic Environments,” Seminar at KEDRI, Auckland University of Technology (Auckland NZ), July 2003
5. 小澤誠一，「強化学習の基礎」，甲南大学 チュートリアル講演，2003年1月
6. 小澤誠一，「独立成分分析による顔画像解析」，日工記念事業団 講演会，2001年2月
7. 馬場紀夫，小澤誠一，「ニューラルネットの基礎と応用」，システム制御情報学会 チュートリアル講座，1995年6月
著書
1. Seiichi Ozawa, Shaoning. Pang, and Nikola Kasabov, “Online Feature Extraction for Evolving Intelligent Systems,” in Evolving Intelligent Systems: Methodology and Applications, Plamen Angelov, Dimitar P. Filev, Nik Kasabov, Eds, Wiley-IEEE Press, pp. 151-172 (2010.3.22)
2. Seiichi Ozawa, Shigeo Abe, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Online Incremental Face Recognition System Using Eigenface Feature and Neural Classifier,” in State of the Art in Face Recognition, Julio Ponce and Adem Karahoca, Eds., IN-TECH, pp. 87-108 (2009.1) 【FREE Download of this Book】
3. 小澤 誠一 (分担執筆), “競合学習と学習ベクトル量子化,” 人工知能学会編，”人工知能学辞典”，共立出版，pp. 751-752 (2005)
4. Seiichi Ozawa and Shigeo Abe, “One-pass Incremental Learning by Neural Network with Long-term Memory,” in Neural Networks Applications in Information Technology and Web Engineering, E. Wang and N. K. Lee, Eds., Borneo Publishing Co., pp. 218-232 (2005)
5. Seiichi Ozawa and Shigeo Abe, ”A Memory-based Reinforcement Learning Algorithm to Prevent Unlearning in Neural Networks,” in Neural Information Processing: Research and Development: Jagath C. Rajapakse and Lipo Wang, Eds., Springer, pp. 238-255 (2004)
6. Seiichi Ozawa, “A Memory-based Learning Approach in Neural Networks under Dynamic Environments,” in Dynamic Systems Approach for Embodiment and Sociality, K. Murase and T. Asakura, Eds., International Series on Advanced Intelligence 6, Advanced Knowledge International, pp. 323-328 (2003.9)
7. 西川よし一，北村新三編 西川よし一，喜多一，堤一義，小澤誠一，北村新三，江島義道，土屋和雄，田中健一著, 「ニューラルネットと計測制御」，朝倉書店 (1995)
8. 馬場則夫，小島史男，小澤誠一, 「ニューラルネットの基礎と応用」，共立出版 (1994)
2. Seiichi Ozawa, Shigeo Abe, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, “Online Incremental Face Recognition System Using Eigenface Feature and Neural Classifier,” in State of the Art in Face Recognition, Julio Ponce and Adem Karahoca, Eds., IN-TECH, pp. 87-108 (2009.1) 【FREE Download of this Book】
3. 小澤 誠一 (分担執筆), “競合学習と学習ベクトル量子化,” 人工知能学会編，”人工知能学辞典”，共立出版，pp. 751-752 (2005)
4. Seiichi Ozawa and Shigeo Abe, “One-pass Incremental Learning by Neural Network with Long-term Memory,” in Neural Networks Applications in Information Technology and Web Engineering, E. Wang and N. K. Lee, Eds., Borneo Publishing Co., pp. 218-232 (2005)
5. Seiichi Ozawa and Shigeo Abe, ”A Memory-based Reinforcement Learning Algorithm to Prevent Unlearning in Neural Networks,” in Neural Information Processing: Research and Development: Jagath C. Rajapakse and Lipo Wang, Eds., Springer, pp. 238-255 (2004)
6. Seiichi Ozawa, “A Memory-based Learning Approach in Neural Networks under Dynamic Environments,” in Dynamic Systems Approach for Embodiment and Sociality, K. Murase and T. Asakura, Eds., International Series on Advanced Intelligence 6, Advanced Knowledge International, pp. 323-328 (2003.9)
7. 西川よし一，北村新三編 西川よし一，喜多一，堤一義，小澤誠一，北村新三，江島義道，土屋和雄，田中健一著, 「ニューラルネットと計測制御」，朝倉書店 (1995)
8. 馬場則夫，小島史男，小澤誠一, 「ニューラルネットの基礎と応用」，共立出版 (1994)
受賞
EAIS 2011 Outstanding Paper Award, IEEE SCIS 2011, IEEE Workshop on Evolving and Adaptive Intelligent Systems (2011.4.11-15, Paris)