論文 - 塩谷　浩之

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  1. Sustainable Sewage Treatment Prediction Using Integrated KAN-LSTM with Multi-Head Attention

    Jiaming Zheng, Genki Suzuki and Hiroyuki Shioya ，Sustainability ，17巻，4417号，(頁 1 ～ 17)，2025年05月

  2. Age Assessment Using Chum Salmon Scale by Neural Networks and Image Processing

    G. Suzuki, M. Nishiyama, R. Hoson, K. Yoshida, H. Shioya, K. Shimoda，IEEE ACCESS，12号，(頁 64779 ～ 64794)，2024年05月

  3. Prediction and Detection of Sewage Treatment Process Using N-BEATS Autoencoder Network

    Yue Zhang; Genki Suzuki; Hiroyuki Shioya，IEEE Access，10巻，(頁 112594 ～ 112608)，2022年10月

  4. Detecting and Visualizing Stops in Dance Training by Neural Network Based on Velocity and Acceleration

    Y. Jin, G. Suzuki, H. Shioya，Sensors，22巻，14号，2022年07月

  5. Collaborative Forecasting and Analysis of Fish Catch in Hokkaido from Multiple Scales by Using Neural Network and ARIMA Model

    Yue Zhang; Masato Yamamoto; Genki Suzuki; Hiroyuki Shioya，IEEE Access，10巻，(頁 7823 ～ 7833)，2022年01月

  6. A Support Construction for CT Image Based on K-Means Clustering

    Wisan Dhammatorn, Hiroyuki Shioya，Journal of Computer and Communications，5巻，(頁 137 ～ 151)，2017年01月

  7. フーリエスペクトル特性を考慮した進化型多目的最適化による少数投影CTの再構成

    長舟 和馬 , 渡邉 真也 , 塩谷 浩之，情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用（TOM），8巻，1号，(頁 45 ～ 61)，2015年03月

  8. K-means clustering for support construction in diffractive imaging

    Shunsuke Hattanda, Hiroyuki Shioya, Yosuke Maehara, and Kazutoshi Gohara，Journal of the Optical Society of America, A，31巻，3号，(頁 470 ～ 474)，2014年03月

  9. A Refinement of Extracting Approximate Symmetry Planes Based on Least Square

    Jun Mao, Hiroyuki Shioya，Journal of Computer and Communications，2号，(頁 188 ～ 195)，2014年02月

  10. A Policy-Improving System for Adaptability to Dynamic Environments Using Mixture Probability and Clustering Distribution

    Uthai Phommasak, Daisuke Kitakoshi, Jun Mao, Hiroyuki Shioya，Journal of Computer and Communications，2号，(頁 210 ～ 219)，2014年02月

  11. 複雑な背景をもつカラー文書画像からの文字抽出

    得地博之, 石見洋祐, 塩谷浩之, 前田純治，電子情報通信学会論文誌 D，98巻，12号，(頁 3094 ～ 3097)，2013年12月

  12. An Adaptation System in Unknown Environments Using a Mixture Probability Model and Clustering Distributions

    Uthai Phommasak, Daisuke Kitakoshi, and Hiroyuki Shioya，Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics，16巻，6号，(頁 733 ～ 740)，2012年09月

  13. Unsupervised Weight Parameter Estimation Method for Ensemble Learning

    M. Uchida， Y. Maehara and H. Shioya，Journal of Mathematical Modelling and Algorithms，DOI 10.1007/s10852-011-9157-1巻，DOI 10.1007/s10852-011-9157-1号，(頁 DOI 10.1007/s10852-011-9157-1 ～ )，2011年06月

  14. Low voltage electron diffractive imaging of atomic structure in single-wall carbon nanotubes

    O. Kamimura，Y. Maehara，T. Dobashi，K. Kobayashi，R. Kitaura,，H. Shinohara,，H. Shioya， K. Gohara，Applied Physics Letters，98巻，98号，(頁 174103-1-174103-3 ～ )，2011年04月

  15. Empirical analysis of an on-line adaptive system using a mixture of Bayesian networks

    Daisuke Kitakoshi，Hiroyuki Shioya and Ryohei Nakano，Information Sciences　（Elsevier Inc.），180巻，180号，(頁 2856 ～ )，2010年

  16. Spherical shell structure of distribution of images reconstructed by diffractive imaging

    Hiroyuki Shioya， Yosuke Maehara，Kazutoshi Gohar，Journal of the Optical Society of America，A，27巻，5号，(頁 1214 ～ )，2010年

  17. An Information-Theoretic Approach to Phase Retrieval

    Hiroyuki Shioya， Yosuke Maehara，Shinya Watanabe， Kazutoshi Gohara，International Journal of Information and Management Sciences，21巻，1号，(頁 1 ～ 11)，2010年

  18. ネットワークインバージョンを用いたユーザの感性情報に適合するカクテル創出法

    奥谷勝行，塩谷浩之，工藤康生，沖井廣宣，感性工学研究論文集，第9巻巻，2号号，(頁 155 ～ 161)，2009年

  19. Maximum entropy method for diffractive imaging

    Hiroyuki Shiiya and Kazutoshi Gohara，Journal of the Optical Society of America, A，Vol. 25巻，Issue 11号，(頁 2846 ～ 2850)，2008年

  20. Design of an Unsupervised Weight Parameter Estimation Method in Ensemble Learning

    M. Uchida、 Y. Maehara and H. Shioya，Lecture Note in Computer Science，4984巻，4984号，(頁 771 ～ 780)，2008年

  21. アンサンブル学習における符号を保つ重み正規化手法に関する検討

    前原洋祐，内田真人，塩谷浩之，大森隆司，電子情報通信学会　論文誌，D分冊巻，VOL.J89-D号，(頁 2370 ～ 2375)，2006年10月

  22. オンデマンドストリーミング映像を用いた学習支援教材システム

    曽我聰起，塩谷浩之，杉岡一郎，大学情報システム環境研究，Vol. 9巻，Vol 9号，(頁 75 ～ 81)，2006年03月

  23. Generalized Phase Retrieval Algorithm based on Information Measures

    Hiroyuki Shioya and Kazutoshi Gohara，Optics Communications，266巻，266号，(頁 88 ～ 93)，2006年

  24. A System Improving Reinforcement Learning Agen's Policies with Two Types of Mixture Models of Bayesian Networks

    D. Kitakoshi ，H. Shioya and R. Nakano，Journal of Taiwan Intelligent Technologies and Applied Statistics，Volume 3巻，Number 2号，(頁 45 ～ 65)，2005年12月

  25. オンデマンドサービスを利用したコンピュータリテラシーのための学習支援システム

    曽我聰起，塩谷浩之，杉岡一郎，CIEC会誌 『コンピュータ＆エデュケーション』，Vol.18巻，Vol.18号，(頁 136 ～ 144)，2005年06月

  26. 不定性を用いた分布間情報量の拡張形式に関する検討

    内田真人，塩谷浩之，電子情報通信学会論文誌，VOL.J87-A巻，No.4号，(頁 546 ～ 553)，2004年04月

  27. A Study on an Extended Formula of Divergence Measures Using Invariance

    M. Uchida and H. Shioya，Electronics and Communication in Japan: Part3 Fundamental Electronics Science，88巻，4号，(頁 35 ～ 42)，2004年04月

  28. ベイジアンネットを利用した強化学習エージェントの方策改善

    北越大輔，塩谷浩之，栗原正仁，情報処理学会論文誌，Vol. 44巻，No. 11-038号，(頁 2884 ～ 2894)，2003年11月

  29. Analysis of a Method Improving Reinforcement Learning Agent's Policies

    D. Kitakoshi H. Shioya, M. Kurihara，Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics，Vol. 7巻，No. 3号，(頁 276 ～ 282)，2003年10月

  30. Modeling and Analysis of Genetic Algorithms Based on the View Point of Mixture Systems

    J. Imai H. ShioyaM. Kurihara，Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics，Vol. 7巻，No. 3号，(頁 268 ～ 275)，2003年10月

  31. アンサンブル学習における重み付けに関する考察

    内田真人，塩谷浩之，電子情報通信学会論文誌，Vol-J86-D-II巻，No. 7号，(頁 1131 ～ 1134)，2003年07月

  32. 混合システム的視点に基づく遺伝的アルゴリズムのモデリング

    今井順一，塩谷浩之，栗原正仁，情報処理学会論文誌，44巻，SIG7(TOM8)号，(頁 51 ～ 60)，2003年

  33. Modeling and Analysis of Genetic Algorithms Using Neural Network

    J. Imai H. Shioya M. Kurihara，American Institute of Physics，Vol.627巻，(頁 365 ～ 372)，2002年

  34. Pseudo Information Divergence Defined on the Family of Specific Probability Distributions

    H. Shioya and T. Da-te，International Journal of Computing Anticipatory Systems，Vol. 11巻，Vol. 11号，(頁 375 ～ 386)，2002年

  35. On the Conjugate Measure of an Information Divergence using the Hermite-Hadamard Inequality

    Hiroyuki Shioya，Research Group in Mathematical Inequalities and Applications，5(2)巻，Article 4号，(頁 253 ～ 260)，2002年

  36. α-ダイバージェンスを利用した一般化された２乗誤差最小学習

    塩谷，伊達，電子情報通信学会論文誌，J84-D-II巻，No. 12号，(頁 2690 ～ 2695)，2001年12月

  37. An Adaptive Information Retrieval System using a Probabilistic User Model

    K. Saito H. Shioya and T. Da-te，American Institute of Physics，Vol. 573巻，(頁 694 ～ 703)，2001年11月

  38. アンサンブル学習の解析と拡張

    内田，塩谷，伊達，電子情報通信学会論文誌，Vol. J84-D-II巻，No. 7号，(頁 1537 ～ 1542)，2001年07月

  39. 非ベイズ的付加項を用いた多層パーセプトロンの学習

    内田，塩谷，伊達，電子情報通信学会論文誌，Vol. J84 D-II巻，No. 6号，(頁 1572 ～ 1542)，2000年06月

  40. A Document RetrievalSystem using the Maximum Entropy Principle and Fuzzy Requests

    K. Saito H. Shioya and T. Da-te，International Journal of Computing Anticipatory Systems，Vol. 7巻，(頁 153 ～ 167)，2000年

  41. A Treatment Usefulness of Keywords in Fuzzy Requests for an Information Retrieval System with Bayesian Networks

    K. Saito H. Shioya and T. Da-te，International Journal of Uncertainty Fuzziness and Knowledge-based System，No. 7巻，Aug.号，(頁 399 ～ 406)，1999年08月

  42. 最大エントロピー原理を用いた文献検索システムの Bayesian Network による実現

    齋藤健司，塩谷浩之，伊達惇，電子情報通信学会論文誌，J81-D-I,巻，No. 6号，(頁 770 ～ 778)，1998年06月

  43. 凸関数の変換とダイバージェンスの関係不等式

    塩谷浩之，伊達惇，電子情報通信学会論文誌，Vol. J80-A巻，No. 3号，(頁 509 ～ 515)，1997年03月

  44. A generalization of Lin divergence and the derivation of a new information measure

    H. Shioya and T. Da-te，Electronics and Communications in Japan，78巻，8号，(頁 34 ～ 40)，1995年08月

  45. f-divergenceに関する新しい不等式と最大値および学習問題への応用

    塩谷浩之，長岡浩司, 伊達惇，電子情報通信学会論文誌，Vol.J77-A巻，4号，(頁 720 ～ 726)，1994年04月

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