学会発表

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●学会発表

  1. 山影柊斗, 金子弘昌, 機械学習を活用した高精度ソフトセンサーの設計, 第63回自動制御連合講演会 2D3-1, 2020年11月22日
  2. 山田信仁, 金子弘昌, 適応型ソフトセンサーと転移学習を組み合わせた複数銘柄生産プロセスの予測, 第63回自動制御連合講演会 2D3-3, 2020年11月22日
  3. 岩間稜, 金子弘昌, シミュレーションと機械学習を組み合わせたエチレンオキシド製造プロセスの多目的最適化, 第63回自動制御連合講演会 2D4-3, 2020年11月22日
  4. 山田哲也, 金子弘昌, 土井達也, 林文隆, 手嶋勝弥, データ駆動型手法を活用した環境・エネルギー材料用結晶の開発, 日本結晶成長学会 新技術・新材料分科会 第1回研究会, 東北大学, 2020年2月21日
  5. Yasuhiro Kanno, Hiromasa Kaneko, “Nonlinear Dynamic Feature Extraction Based on Gaussian Process Dynamical Models for Jit-Based Adaptive Soft Sensors”, AIChE Annual Meeting, 344d, 2019 AIChE Annual Meeting, Hyatt Regency, Orlando, U.S.A., November 12, 2019 内容
  6. Naoto Shimizu, Hiromasa Kaneko, “Constructing Interpretable and Accurate Model Combining Decision Tree and Random Forest”, AIChE Annual Meeting, 370n, 2019 AIChE Annual Meeting, Hyatt Regency, Orlando, U.S.A., November 12, 2019 内容
  7. Takumi Kojima, Hiromasa Kaneko, “New Evaluation Method of Soft Sensors Considering Characteristics of Time Series Data”, AIChE Annual Meeting, 370o, 2019 AIChE Annual Meeting, Hyatt Regency, Orlando, U.S.A., November 12, 2019 内容
  8. 江尾知也, 金子弘昌, “ドッキングシミュレーションと機械学習を組み合わせた定量的構造活性相関”, 日本化学会 第99春季年会, 甲南大学 岡本キャンパス, 2019年3月16日
  9. 清水直斗, 金子弘昌, “解釈可能性を考慮した高精度物性推定モデルの構築”, 日本化学会 第99春季年会, 甲南大学 岡本キャンパス, 2019年3月16日
  10. 山田信仁, 金子弘昌, “機械学習を用いたプロパン脱水素反応によるプロピレン製造プロセスの設計”, 化学工学会 第84年会, 芝浦工業大学 豊洲キャンパス, 2019年3月13日
  11. 菅野泰弘, 金子弘昌, “ガウシアンプロセスダイナミカルモデルに基づく非線形性とプロセス動特性を考慮した適応型ソフトセンサーの開発”, 化学工学会 第84年会, 芝浦工業大学 豊洲キャンパス, 2019年3月13日
  12. 江尾知也, 金子弘昌, “ドッキングシミュレーションを活用した定量的構造活性相関の精度の向上”, 第46回構造活性相関シンポジウム, 大阪大学銀杏会館, 2018年12月6日
  13. 山田信仁, 菅野泰弘, 小島巧, 清水直斗, “機械学習を用いたプロパン脱水素反応によるプロピレン製造プロセスの設計”, 化学工学会第50回秋季大会 第17回プロセスデザイン学生コンテスト, 鹿児島大学郡元キャンパス, 2018年9月21日
  14. 小島巧, 金子弘昌, “時系列データの特徴を考慮した新規ソフトセンサー評価手法の開発”, 化学工学会第50回秋季大会, 鹿児島大学郡元キャンパス, 2018年9月20日
  15. 小島巧, 金子弘昌, “時間軸を用いたソフトセンサーの新規評価手法の開発”, 第7回ケモインフォマティクス若手の会, 渋谷ヒカリエ, 2018年5月22日
  16. 清水直斗, 金子弘昌, “少数サンプルにおける活性予測モデルの性能評価および精度向上”, 第7回ケモインフォマティクス若手の会, 渋谷ヒカリエ, 2018年5月22日
  17. 菅野泰弘, 金子弘昌, “半教師あり学習の新規手法を提案”, 第7回ケモインフォマティクス若手の会, 渋谷ヒカリエ, 2018年5月22日
  18. 金子弘昌, “Generative Topographic Mapping(GTM)でデータの可視化・回帰分析・モデルの逆解析を一緒にやってみた”, 第7回ケモインフォマティクス若手の会, 渋谷ヒカリエ, 2018年5月22日 内容
  19. 菅野泰弘, 金子弘昌, “回帰分析における精度向上のための化学構造データ選択手法”, 日本薬学会 第138年会, TKP金沢カンファレンスセンター, 2018年3月28日 内容
  20. 清水直斗, 金子弘昌, “少数サンプルにおける活性予測モデルの性能評価および精度向上”, 日本薬学会 第138年会, TKP金沢カンファレンスセンター, 2018年3月28日 内容
  21. 金子弘昌, “装置における測定困難な対象をリアルタイムに推定する人工知能の開発、分子・材料設計への応用”, 第7回超異分野学会 本大会~人とは何か、そして人を取り巻く研究へ~, TEPIA先端技術館, 2018年3月2, 3日 内容
  22. 金子弘昌, “ビッグデータを活用した分子設計・材料設計・プロセス管理”, 2017年度 明治大学・聖マリアンナ医科大学共同研究会, 明治大学 生田キャンパス, 2017年7月15日
  23. 金子弘昌, “変数選択手法っていろいろあるけど何を使えばいいの?“, 第5回ケモインフォマティクス若手の会, 渋谷ヒカリエ, 2017年5月16日

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