2016年度
学術論文・国際会議論文（査読付）
[小澤研]
1. S. H. Aminah Ali, Seiichi Ozawa, Tao Ban, Junji Nakazato and Jumpei Shimamura, “A Neural Network Model for Detecting DDoS Attacks Using Darknet Traffic Features,” Proc. of 2016 International Joint Conference on Neural Networks, pp. 2979-2985，July 2016.
2. Narutaka Awaya, Jun Kitazono, Toshiaki Omori, Seiichi Ozawa, “Stochastic Collapsed Variational Bayesian Inference for Biterm Topic Model,” Proc. of 2016 International Joint Conference on Neural Networks, pp. 3364-3370，July 2016.
3. Jun Kitazono, Nistor Grozavu, Nicoleta Rogovschi, Toshiaki Omori, Seiichi Ozawa, “t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding with Inhomogeneous Degrees of Freedom,” Neural Information Processing: 23rd International Conference, ICONIP 2016, Part III, LNCS vol. 9949, pp 119-128，October 2016.
4. Naoki Murata, Jun Kitazono, Seiichi Ozawa, “Multidimensional Unfolding Based on Stochastic Neighbor Relationship,” Proc. of the 9th International Conference on Machine Learning and Computing, pp. 1-5，February 2017.
5. Annie Anak Joseph, Takaomi Tokumoto, Seiichi Ozawa, “Online Feature Extraction based on Accelerated Kernel Principal Component Analysis for Data Stream,” Evolving Systems, vol. 7, no. 1, pp. 1-13, 2016
6. Siti Hajar Aminah Ali, Kiminori Fukase, Seiichi Ozawa, “A Fast Online Learning Algorithm of Radial Basis Function Network with Locality Sensitive Hashing,” Evolving Systems, vol. 7, Issue 3, pp 173-186, September 2016.
7. Seiichi Ozawa, Shun Yoshida, Jun Kitazono, Takahiro Sugawara and Tatsuya Haga, “A Sentiment Polarity Prediction Model Using Transfer Learning and Its Application to SNS Flaming Event Detection,” Proc. of 2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, pp. 1-7，Decmber 2016.
8. Kohei Umejima, Fumihito Arimitsu, Seiichi Ozawa, Noriyuki Murakami, Hiroyuki Tsuji, Takenao Ohkawa, “Optimal Pattern Mining from Time-Series Cultivation Data of Soybeans for Knowledge Discovery,” Proc. of Workshop on Time Series Analytics and Applications, pp 19-24，December 2016.
[大森研]
1. Toshiaki Omori, Tatsu Kuwatani, Atsushi Okamoto, Koji Hukushima “Bayesian Inversion Analysis of Nonlinear Dynamics in Surface Heterogeneous Reactions” Physical Review E, Vol. 94, pp. 033305-1-11 (2016).
2. Hiroaki Inoue, Toshiaki Omori, “Bayesian Estimation of Neural Systems using Particle-Gibbs” Proceedings of International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence, pp. 350-1-6 (2017)
3. Seiya Yabuuchi, Toshiaki Omori “Nonparametric Estimation for Membrane Resistances Distributed Non-Uniformly in Neurons”, Proceedings of International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence, pp. 237-1-6 (2017)
1. S. H. Aminah Ali, Seiichi Ozawa, Tao Ban, Junji Nakazato and Jumpei Shimamura, “A Neural Network Model for Detecting DDoS Attacks Using Darknet Traffic Features,” Proc. of 2016 International Joint Conference on Neural Networks, pp. 2979-2985，July 2016.
2. Narutaka Awaya, Jun Kitazono, Toshiaki Omori, Seiichi Ozawa, “Stochastic Collapsed Variational Bayesian Inference for Biterm Topic Model,” Proc. of 2016 International Joint Conference on Neural Networks, pp. 3364-3370，July 2016.
3. Jun Kitazono, Nistor Grozavu, Nicoleta Rogovschi, Toshiaki Omori, Seiichi Ozawa, “t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding with Inhomogeneous Degrees of Freedom,” Neural Information Processing: 23rd International Conference, ICONIP 2016, Part III, LNCS vol. 9949, pp 119-128，October 2016.
4. Naoki Murata, Jun Kitazono, Seiichi Ozawa, “Multidimensional Unfolding Based on Stochastic Neighbor Relationship,” Proc. of the 9th International Conference on Machine Learning and Computing, pp. 1-5，February 2017.
5. Annie Anak Joseph, Takaomi Tokumoto, Seiichi Ozawa, “Online Feature Extraction based on Accelerated Kernel Principal Component Analysis for Data Stream,” Evolving Systems, vol. 7, no. 1, pp. 1-13, 2016
6. Siti Hajar Aminah Ali, Kiminori Fukase, Seiichi Ozawa, “A Fast Online Learning Algorithm of Radial Basis Function Network with Locality Sensitive Hashing,” Evolving Systems, vol. 7, Issue 3, pp 173-186, September 2016.
7. Seiichi Ozawa, Shun Yoshida, Jun Kitazono, Takahiro Sugawara and Tatsuya Haga, “A Sentiment Polarity Prediction Model Using Transfer Learning and Its Application to SNS Flaming Event Detection,” Proc. of 2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, pp. 1-7，Decmber 2016.
8. Kohei Umejima, Fumihito Arimitsu, Seiichi Ozawa, Noriyuki Murakami, Hiroyuki Tsuji, Takenao Ohkawa, “Optimal Pattern Mining from Time-Series Cultivation Data of Soybeans for Knowledge Discovery,” Proc. of Workshop on Time Series Analytics and Applications, pp 19-24，December 2016.
[大森研]
1. Toshiaki Omori, Tatsu Kuwatani, Atsushi Okamoto, Koji Hukushima “Bayesian Inversion Analysis of Nonlinear Dynamics in Surface Heterogeneous Reactions” Physical Review E, Vol. 94, pp. 033305-1-11 (2016).
2. Hiroaki Inoue, Toshiaki Omori, “Bayesian Estimation of Neural Systems using Particle-Gibbs” Proceedings of International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence, pp. 350-1-6 (2017)
3. Seiya Yabuuchi, Toshiaki Omori “Nonparametric Estimation for Membrane Resistances Distributed Non-Uniformly in Neurons”, Proceedings of International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence, pp. 237-1-6 (2017)
国際会議発表
[大森研]
Toshiaki Omori, Koji Hukushima “Bayesian Inversion Analysis of Dendritic Nonlinear Dynamics” Cell Symposia: Big Questions in Neuroscience, San Diego, CA, U.S.A., 2016年11月11日
Toshiaki Omori, Koji Hukushima “Bayesian Inversion Analysis of Dendritic Nonlinear Dynamics” Cell Symposia: Big Questions in Neuroscience, San Diego, CA, U.S.A., 2016年11月11日
国内学会発表/シンポジウム
[小澤研]
1. 粟屋成崇, 北園 淳, 大森敏明, 小澤誠一， “Biterm Topic Modelの確率的崩壊型変分ベイズ推論”, 60回システム制御情報学会研究発表講演会，京都テルサ，2016年5月27日
2. 村田直紀, 北園 淳, 小澤誠一， “確率的近傍関係を用いた多次元展開法の開発”, 60回システム制御情報学会研究発表講演会，京都テルサ，2016年5月27日
3. 畑中拓哉, 北園 淳, 小澤誠一, 班 涛, 中里純二, 島村隼平, “ダークネットトラフィックの可視化とオンライン更新によるモニタリング,”コンピュータセキュリティシンポジウム2016論文集, pp. 397-402，秋田キャッスルホテル，2016年10月
4. 小澤誠一, “ダークネットトラフィックに基づくサイバー攻撃の分類と可視化”, 第9回NICTERプロジェクトワーショップ，秋田大学，2016年11月13日
5. Seiichi Ozawa, “Recent Research on Information and Computer Science in The Department of Electrical and Electronic Engineering,” 1st Bilateral Workshop on Research Exchange between National Taiwan University and Kobe University, Kobe University, December 16th 2016.
6. Seiichi Ozawa, “Learning and Visualization of High-dimensional Big Data and Its Application to Cybersecurity,” UAB-Kobe University Joint Workshop on Smart Cyber-Physical Systems, Universitat Automata de Barcelona, February 27th 2017.
[大森研]
1. 井上広明, 大森敏明，「Particle MCMCを用いた神経システムの推定」，第60回システム制御情報学会研究発表講演会，京都テルサ，2016年5月26日
2. 米澤諒, 大森敏明，「ベイズ統計に基づくIzhikevich神経細胞モデルの推定」，第60回システム制御情報学会研究発表講演会，京都テルサ，2016年5月26日
3. 井上広明, 大森敏明, 「Particle-MCMC による神経ネットワークの推定」，定量生物学の会第8回年会，自然科学研究機構 岡崎カンファレンスセンター，2017年1月8日～9日
4. 薮内聖也, 大森敏明, 「機械学習による神経細胞の電気特性推定」，定量生物学の会第8回年会，自然科学研究機構 岡崎カンファレンスセンター，2017年1月8日～9日
5. 米澤諒, 大森敏明, 「ベイズ統計に基づく Izhikevich ニューロンの推定」，定量生物学の会第8回年会，自然科学研究機構 岡崎カンファレンスセンター，2017年1月8日～9日
6. 新垣万，五十嵐靖彦，大森敏明，岡田真人，「スパース性に基づく位相応答曲線とスパイクトリガー平均の同時推定」，第30回人工知能学会全国大会，北九州国際会議場，2016年6月6日
7. 新垣万，五十嵐靖彦，大森敏明，岡田真人，「神経細胞におけるスパイクトリガー平均を併用した位相応答曲線のスパース同時推定」，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，沖縄科学技術大学院大学，2016年6月6日
8. 福島孝治，桑谷立，岡本敦，大森敏明，「近似的ベイズ計算による岩石ー水相互作用における表面積モデル選択」，日本地球惑星科学連合2016年大会，幕張メッセ，2016年5月22日
1. 粟屋成崇, 北園 淳, 大森敏明, 小澤誠一， “Biterm Topic Modelの確率的崩壊型変分ベイズ推論”, 60回システム制御情報学会研究発表講演会，京都テルサ，2016年5月27日
2. 村田直紀, 北園 淳, 小澤誠一， “確率的近傍関係を用いた多次元展開法の開発”, 60回システム制御情報学会研究発表講演会，京都テルサ，2016年5月27日
3. 畑中拓哉, 北園 淳, 小澤誠一, 班 涛, 中里純二, 島村隼平, “ダークネットトラフィックの可視化とオンライン更新によるモニタリング,”コンピュータセキュリティシンポジウム2016論文集, pp. 397-402，秋田キャッスルホテル，2016年10月
4. 小澤誠一, “ダークネットトラフィックに基づくサイバー攻撃の分類と可視化”, 第9回NICTERプロジェクトワーショップ，秋田大学，2016年11月13日
5. Seiichi Ozawa, “Recent Research on Information and Computer Science in The Department of Electrical and Electronic Engineering,” 1st Bilateral Workshop on Research Exchange between National Taiwan University and Kobe University, Kobe University, December 16th 2016.
6. Seiichi Ozawa, “Learning and Visualization of High-dimensional Big Data and Its Application to Cybersecurity,” UAB-Kobe University Joint Workshop on Smart Cyber-Physical Systems, Universitat Automata de Barcelona, February 27th 2017.
[大森研]
1. 井上広明, 大森敏明，「Particle MCMCを用いた神経システムの推定」，第60回システム制御情報学会研究発表講演会，京都テルサ，2016年5月26日
2. 米澤諒, 大森敏明，「ベイズ統計に基づくIzhikevich神経細胞モデルの推定」，第60回システム制御情報学会研究発表講演会，京都テルサ，2016年5月26日
3. 井上広明, 大森敏明, 「Particle-MCMC による神経ネットワークの推定」，定量生物学の会第8回年会，自然科学研究機構 岡崎カンファレンスセンター，2017年1月8日～9日
4. 薮内聖也, 大森敏明, 「機械学習による神経細胞の電気特性推定」，定量生物学の会第8回年会，自然科学研究機構 岡崎カンファレンスセンター，2017年1月8日～9日
5. 米澤諒, 大森敏明, 「ベイズ統計に基づく Izhikevich ニューロンの推定」，定量生物学の会第8回年会，自然科学研究機構 岡崎カンファレンスセンター，2017年1月8日～9日
6. 新垣万，五十嵐靖彦，大森敏明，岡田真人，「スパース性に基づく位相応答曲線とスパイクトリガー平均の同時推定」，第30回人工知能学会全国大会，北九州国際会議場，2016年6月6日
7. 新垣万，五十嵐靖彦，大森敏明，岡田真人，「神経細胞におけるスパイクトリガー平均を併用した位相応答曲線のスパース同時推定」，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，沖縄科学技術大学院大学，2016年6月6日
8. 福島孝治，桑谷立，岡本敦，大森敏明，「近似的ベイズ計算による岩石ー水相互作用における表面積モデル選択」，日本地球惑星科学連合2016年大会，幕張メッセ，2016年5月22日
解説・技術報告/紀要
なし
招待講演・セミナー
[小澤研]
1. Seiichi Ozawa, “Challenges to Autonomous Learning from Big Stream Data,” Seminar at LIPN, Paris 13 University, (Villetaneuse, France), June 29th, 2016.
2. Seiichi Ozawa, Tao Ban, “Online Learning of Unstructured Data in Cybersecurity,” Tutorial at 2016 World Congress on Computational Intelligence, (Vancouver Convention Centre, Canada), July 24th 2016.
3. 小澤誠一，「AI・機械学習における各種手法・技術と適用のポイント・事例」, 日本テクノセンターセミナー，たかつガーデン, 2016年10月27日
[大森研]
1. 大森敏明「神経樹状突起における電気的応答特性の抽出～データ駆動型アプローチによるダイナミクス推定～」 北海道大学大学院理学研究院 数学部門，北海道大学電子科学研究所附属 社会創造数学研究センター，クロスボーダーシンポジウム，2017年1月8日
1. Seiichi Ozawa, “Challenges to Autonomous Learning from Big Stream Data,” Seminar at LIPN, Paris 13 University, (Villetaneuse, France), June 29th, 2016.
2. Seiichi Ozawa, Tao Ban, “Online Learning of Unstructured Data in Cybersecurity,” Tutorial at 2016 World Congress on Computational Intelligence, (Vancouver Convention Centre, Canada), July 24th 2016.
3. 小澤誠一，「AI・機械学習における各種手法・技術と適用のポイント・事例」, 日本テクノセンターセミナー，たかつガーデン, 2016年10月27日
[大森研]
1. 大森敏明「神経樹状突起における電気的応答特性の抽出～データ駆動型アプローチによるダイナミクス推定～」 北海道大学大学院理学研究院 数学部門，北海道大学電子科学研究所附属 社会創造数学研究センター，クロスボーダーシンポジウム，2017年1月8日
受賞
なし
著書
Akira Hirose, Seiichi Ozawa, Kenji Doya, Kazushi Ikeda, Minho Lee,
Derong Liu (Eds.), Neural Information Processing, Part I–IV，Lecture
Note in Computer Science Vol. 9949, Springer，2660 pages, October 2016.