研究者詳細 - 増山　直輝

写真a

マスヤマ　ナオキ

増山　直輝

MASUYAMA Naoki

担当

大学院情報学研究科基幹情報学専攻准教授
工学部情報工学科

所属

情報学研究院

ホームページ

https://masuyama-lab.github.io/index_ja.html

所属キャンパス

中百舌鳥キャンパス

担当・職階

大学院情報学研究科基幹情報学専攻

准教授 2022年10月 - 継続中
大学院情報学研究科基幹情報学専攻

助教 2022年04月 - 2022年09月
工学部情報工学科

准教授 2022年10月 - 継続中
工学部情報工学科

助教 2022年04月 - 2022年09月

取得学位

Ph.D. (Computer Science) （マラヤ大学（マレーシア））
修士（首都大学東京）

研究分野

情報通信 / 知能情報学 / Artificial Intelligence
情報通信 / 知能情報学

研究キーワード

継続学習
データマイニング
クラスタリング

研究概要

トポロジカルクラスタリング手法による進化型多目的最適化手法の探索能力の改善
継続的学習が可能な人工知能に関する研究

研究歴

トポロジカルクラスタリング手法による進化型多目的最適化手法の探索能力の改善

多目的最適化、トポロジカルクラスタリング個人研究

2019年04月 - 継続中
継続的学習が可能な人工知能に関する研究

個人研究

2017年10月 - 継続中

所属学協会

進化計算学会

2020年10月 - 継続中国内
日本知能情報ファジィ学会

2018年09月 - 継続中国内
米国電気電子学会（IEEE）

2012年04月 - 継続中国外

委員歴（学外）

会計担当日本知能情報ファジィ学会関西支部

2023年04月 - 2025年03月
会計担当日本知能情報ファジィ学会事業委員会

2023年04月 - 2025年03月
会計幹事継続学習と知能の創発研究会

2021年04月 - 継続中
事業委員日本知能情報ファジィ学会

2019年04月 - 継続中

受賞歴

Emerging Research Leader Award

2024年11月 Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
2024年度大阪公立大学若手研究者奨励賞（基礎科学部門）

増山直輝

2024年08月大阪公立大学
Competition 3rd Place

Y. Azuma, T. Kinoshita, N. Masuyama, Y. Nojima

2024年06月 IEEE WCCI (CEC) 2024 Competition on Multi-Objective Black-Box Optimization Benchmarks in Human-Powered Aircraft Design Competition on Multi-Objective Black-Box Optimization Benchmarks in Human-Powered Aircraft Design
Best Paper Award

T. Konishi, N. Masuyama, and Y. Nojima

2023年08月 20th World Congress of the International Fuzzy Systems Association Award Committee Effects of complexity enhancements on the search performance of multiobjective fuzzy genetics-based machine learning
The Springer Best Paper Award - First Prize

2019年09月 International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization

職務経歴（学外）

大阪公立大学大学院情報学研究科基幹情報学専攻

2022年10月 - 継続中
大阪公立大学大学院情報学研究科基幹情報学専攻

2022年04月 - 2022年09月
大阪府立大学工学研究科

2017年10月 - 2022年03月

学歴

マラヤ大学計算機科学・情報技術学部博士課程卒業・修了

2013年03月 - 2016年04月
首都大学東京システムデザイン研究科ヒューマンメカトロニクスシステムコース博士課程前期卒業・修了

- 2012年03月

論文

Privacy-Preserving Continual Federated Clustering via Adaptive Resonance Theory 査読

Masuyama N.

IEEE Access 12 139692 - 139710 2024年09月（ eISSN:2169-3536 ）

　詳細を見る

担当区分：筆頭著者,　責任著者掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/access.2024.3467114
Adaptive Resonance Theory-Based Global Topological Map Building for an Autonomous Mobile Robot 査読

Toda Y.

IEEE Access 12 111371 - 111385 2024年08月（ eISSN:2169-3536 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/access.2024.3442304
Fairness-aware Classifier Design via Multi-objective Fuzzy Genetics-based Machine Learning 査読

Konishi T.

IEEE International Conference on Fuzzy Systems 1 - 8 2024年06月（ ISSN:10987584 ）（ ISBN:9798350319545 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/fuzz-ieee60900.2024.10611911
2段階ファジィ遺伝的機械学習におけるアーカイブ個体群利用の効果検証

小西豪, 増山直輝, 能島裕介

知能と情報 36 ( 1 ) 565 - 570 2024年02月（ ISSN:13477986 ）（ eISSN:18817203 ）

　詳細を見る

担当区分：責任著者掲載種別：研究論文（学術雑誌）

<p>多目的ファジィ遺伝的機械学習は，進化型多目的最適化により，識別性能最大化とモデルの複雑さ最小化を考慮したファジィ識別器集合を効率的に生成可能である．しかし，多目的ファジィ遺伝的機械学習は，最適化の過程で，複雑さ最小化の方向に強いバイアスを示すため，識別性能の高い識別器が生成されづらい．従来研究では，このバイアスの緩和のため，まず識別性能のみに対する単一目的最適化を行い，次に識別性能と複雑さに対する多目的最適化を行う2段階ファジィ遺伝的機械学習が提案されている．また，2段階ファジィ遺伝的機械学習で，より優れた識別器集合を得るために，アーカイブ個体群の利用が提案されている．しかし，アーカイブ個体群の利用が，2段階ファジィ遺伝的機械学習により得られる識別器集合に与える影響は十分に調査されていない．本研究では，多種多様な実世界データセットによる数値実験を通して，識別器集合に与える影響を調査する．</p>

DOI： 10.3156/jsoft.36.1_565
マルチラベル量質混在データを対象とした適応共鳴理論に基づくクラスタリング手法による識別器の改良

西川毅, 増山直輝, 能島裕介

知能と情報 36 ( 1 ) 543 - 549 2024年02月（ ISSN:13477986 ）（ eISSN:18817203 ）

　詳細を見る

担当区分：責任著者掲載種別：研究論文（学術雑誌）

<p>マルチラベルデータセットを扱うマルチラベル識別問題に対して様々な手法が提案されている．先行研究である適応共鳴理論（Adaptive Resonance Theory，ART）によるクラスタリング手法を基にし，類似度尺度にCorrentropy-Induced Metric（CIM）を用いたCIM-based ART for Multi-Label Mixed Data（CA-MLMD）は，入力データに応じて識別器として使用するノードを自律適応的に生成し，新規データおよびラベル情報を継続的に学習可能な手法である．また，数値属性とカテゴリカル属性の両方を保持する量質混在データセットにも対応している．しかし，従来手法ではカテゴリカル属性の学習において，ノードの周辺に存在する局所的なデータ点群の影響を強く受けるため，識別性能が低下している可能性がある．本研究では，CA-MLMDを基に各ノードの持つカテゴリカル属性を用いた重みを使用し，データ全体のカテゴリカル属性の特徴も加味することで局所的な影響を緩和しながら学習を行うCA-MLMD-weight（CA-MLMD-w）を提案する．また，実世界データセットを用いた数値実験により提案手法の有効性を示す．</p>

DOI： 10.3156/jsoft.36.1_543
Integrating white and black box techniques for interpretable machine learning 査読

E. M. Vernon, N. Masuyama, and Y. Nojima

Proc. of the 9th International Congress on Information and Communication Technology 2024年02月

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌
Integrating White and Black Box Techniques for Interpretable Machine Learning

Vernon E.M.

Lecture Notes in Networks and Systems 1014 LNNS 639 - 649 2024年（ ISSN:23673370 ）（ ISBN:9789819735617 ）

　詳細を見る

DOI： 10.1007/978-981-97-3562-4_51
Importance of Temporal Information in Fish Habitat Assessment Using Multiobjective Fuzzy Genetics-Based Machine Learning

Nojima Y.

2024 International Conference on Fuzzy Theory and Its Applications, iFUZZY 2024 1 - 6 2024年（ ISBN:9798350352788 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/iFUZZY63051.2024.10662874

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ifuzzy/ifuzzy2024.html#NojimaTFM24
Hierarchical Fuzzy Classifier Design Using a Reject Option

Fuerst R.

IEEE International Conference on Fuzzy Systems 1 - 7 2024年（ ISSN:10987584 ）（ ISBN:9798350319545 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/FUZZ-IEEE60900.2024.10612164

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/fuzzIEEE/fuzzIEEE2024.html#FuerstMN24
CNN-LSTM for Heartbeat Sound Classification

Aji N.B.

International Journal on Informatics Visualization 8 ( 2 ) 735 - 741 2024年

　詳細を見る

DOI： 10.62527/joiv.8.2.2115
A Growing Hierarchical Clustering Algorithm via Parameter-free Adaptive Resonance Theory 査読

Tashiro K.

Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks 1 - 6 2024年（ ISBN:9798350359312 ）

　詳細を見る

担当区分：責任著者掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/IJCNN60899.2024.10650253

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ijcnn/ijcnn2024.html#TashiroMN24
A Federated Data-driven Multiobjective Evolutionary Algorithm via Continual Learnable Clustering 査読

Kinoshita T.

2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2024 - Proceedings 1 - 6 2024年（ ISBN:9798350308365 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/CEC60901.2024.10611787

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cec/cec2024.html#KinoshitaMN24
Riesz s-energy indicators for diversity assessment of multiobjective evolutionary algorithms 査読

T. Kinoshita, N. Masuyama, and Y. Nojima

Proc. of the 24th International Symposium on Advanced Intelligent Systems 2023年12月

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌
Effects of parent selection schemes on the search performance of multi-modal multi-objective evolutionary algorithm with problem transformation into two-objective subproblems 査読

Y. Nojima, T. Tokusaka, and N. Masuyama

Proc. of the 24th International Symposium on Advanced Intelligent Systems 2023年12月

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌
Class-wise classifier design capable of continual learning using adaptive resonance theory-based topological clustering 査読国際共著

N. Masuyama, Y. Nojima, F. Dawood, and Z. Liu

Applied Sciences 13 ( 21 ) 11980 - 11980 2023年11月

　詳細を見る

担当区分：筆頭著者,　責任著者掲載種別：研究論文（学術雑誌）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.3390/app132111980
Effects of complexity enhancements on the search performance of multiobjective fuzzy genetics-based machine learning 査読

T. Konishi, N. Masuyama, and Y. Nojima

Proc. of the 20th World Congress of the International Fuzzy Systems Association 38 - 45 2023年08月

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌
A decomposition-based multi-modal multi-objective evolutionary algorithm with problem transformation into two-objective subproblems 査読国際共著

Y. Nojima, Y. Fujii, N. Masuyama, Y. Liu, and H. Ishibuchi

GECCO 2023 Companion - Proceedings of the 2023 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 399 - 402 2023年07月（ ISBN:9798400701207 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1145/3583133.3593950
Multi-label classification via adaptive resonance theory-based clustering 査読国際共著

N. Masuyama, Y. Nojima, C. K. Loo, and H. Ishibuchi

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 45 ( 7 ) 8696 - 8712 2023年07月（ ISSN:01628828 ）

　詳細を見る

担当区分：筆頭著者掲載種別：研究論文（学術雑誌）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1109/TPAMI.2022.3230414
System design optimization with mixed subsystems failure dependencies. 査読国際共著

M. A. Mellal, E. Zio, S. Al-Dahidi, N. Masuyama, and Y. Nojima

Reliability Engineering and System Safety 231 109005 - 109005 2023年03月（ ISSN:09518320 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1016/j.ress.2022.109005
Error-output recurrent multi-layer Kernel Reservoir Network for electricity load time series forecasting 査読国際共著

Z. Liu, G. A. Tahir, N. Masuyama, H. A. Kakudi, Z. Fu, and K. Pasupa

Engineering Applications of Artificial Intelligence 117 2023年01月（ ISSN:09521976 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著区分：共著国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1016/j.engappai.2022.105611
Reference Vector Adaptation and Mating Selection Strategy via Adaptive Resonance Theory-Based Clustering for Many-Objective Optimization 査読

T. Kinoshita, N. Masuyama, Y. Liu, Y. Nojima

11 126066 - 126086 2023年

　詳細を見る

担当区分：責任著者掲載種別：研究論文（学術雑誌）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1109/ACCESS.2023.3331747
Fuzzy Classifiers with a Two-Stage Reject Option 査読

Y. Nojima, K. Kawano, H. Shimahara, E. Vernon, N. Masuyama, and H. Ishibuchi

IEEE International Conference on Fuzzy Systems 2023年（ ISSN:10987584 ）（ ISBN:9798350332285 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1109/FUZZ52849.2023.10309729
Adaptive Resonance Theory-Based Topological Clustering with Node Deletion Mechanism for Evolving Stream Data 査読

T. Takebayashi, N. Masuyama, Y. Nojima

Proc. of the International Conference on Machine Learning and Cybernetics 576 - 581 2023年（ ISSN:2160133X ）（ ISBN:9798350303780 ）

　詳細を見る

担当区分：責任著者掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1109/ICMLC58545.2023.10328009
Search process analysis of multiobjective evolutionary algorithms using convergence-diversity diagram 査読

T. Kinoshita, N. Masuyama, and Y. Nojima

Proc. of 2022 Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS and ISIS 2022 1 - 6 2022年12月（ ISBN:9781665499248 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1109/SCISISIS55246.2022.10001961

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/scisisis/scisisis2022.html#KinoshitaMN22
Composition-designed high entropy perovskite oxides for oxygen evolution catalysis 査読

Y. Okazaki, Y. Fujita, H. Murata, I. Yamada, N. Masuyama, Y. Nojima, H. Ikeno, and S. Yagi

Chemistry of Materials 34 ( 24 ) 10973 - 10981 2022年12月（ ISSN:0897-4756 ）（ eISSN:1520-5002 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）国際・国内誌：国際誌

Oxygen evolution reaction (OER) catalysts play an essential role in energy-conversion electrochemical reactions. High-entropy oxides (HEOs) were recently investigated as promising candidates to realize highly active and cost-effective OER catalysts. Since the vast composition space for the HEOs needs considerable efforts to find promising catalysts, the further development beyond simple chemical compositions like equimolar ones has not been achieved yet. In this study, we conducted the fast and efficient design of the perovskite of La(Cr, Mn, Fe, Co, Ni)O3 with high OER catalytic activity using Bayesian optimization and found the relationship between chemical compositions and OER catalytic activities. The multielement perovskites with the optimized compositions exhibited much higher activities than the equimolar LaCr1/5Mn1/5Fe1/5Co1/5Ni1/5O3, which was previously reported as an active catalyst. Bayesian optimization adjusted the concentrations of OER active elements of Fe, Co, and Ni in high contents to enhance the catalytic activities. The optimization also indicates that the OER inactive elements (Cr and Mn) in perovskites even promote the OER activities. These findings suggest the solution of data-based predictions to improve catalytic performances in multielement transition-metal oxides.

DOI： 10.1021/acs.chemmater.2c02986
Effects of complexity enhancements on the search performance of multiobjective fuzzy genetics-based machine learning 査読

T. Konishi, N. Masuyama, and Y. Nojima

Proc. of 2022 Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS and ISIS 2022 38 - 45 2022年08月（ ISBN:9781665499248 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1109/SCISISIS55246.2022.10002139

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/scisisis/scisisis2022.html#KonishiMN22
Evolutionary multiobjective multi-tasking for fuzzy genetics-based machine learning in multi-label classification 査読国際共著

Y. Omozaki, N. Masuyama, Y. Nojima, and H. Ishibuchi

Proc. of IEEE International Conference on Fuzzy Systems 2022-July 1 - 8 2022年07月（ ISSN:10987584 ）（ ISBN:9781665467100 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1109/FUZZ-IEEE55066.2022.9882681

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/fuzzIEEE/fuzzIEEE2022.html#OmozakiMNI22
Analytical methods to separately evaluate convergence and diversity for multi-objective optimization 査読国際共著

T. Kinoshita, N. Masuyama, Y. Nojima, and H. Ishibuchi

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 13838 LNCS 172 - 186 2022年07月（ ISSN:03029743 ）（ ISBN:9783031265037 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1007/978-3-031-26504-4_13

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/metaheuristics/metaheuristics2022.html#KinoshitaMNI22
Adaptive resonance theory-based clustering for handling mixed data 査読国際共著

N. Masuyama, Y. Nojima, H. Ishibuchi, and Z. Liu

Proc. of 2022 International Joint Conference on Neural Networks 2022-July 1 - 8 2022年07月（ ISBN:9781728186719 ）

　詳細を見る

担当区分：筆頭著者掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1109/IJCNN55064.2022.9892060

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ijcnn/ijcnn2022.html#MasuyamaNIL22
Adaptive resonance theory-based clustering with a divisive hierarchical structure capable of continual learning 査読国際共著

N. Masuyama, N. Amako, Y. Yamada, Y. Nojima, and H. Ishibuch

IEEE Access 10 68042 - 68056 2022年06月

　詳細を見る

担当区分：筆頭著者掲載種別：研究論文（学術雑誌）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1109/ACCESS.2022.3186479
Effects of different optimization formulations in evolutionary reinforcement learning on diverse behavior generation 査読

V. Villin, N. Masuyama, and Y. Nojima

Proc. of 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence 1 - 8 2021年12月（ ISBN:9781728190488 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1109/SSCI50451.2021.9659949

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ssci/ssci2021.html#VillinMN21
Multi-modal multi-objective traveling salesman problem and its evolutionary optimizer 査読国際共著

Y. Liu, L. Xu, Y. Han, N. Masuyama, Y. Nojima, H. Ishibuchi, and G. G. Yen

Proc. of 2021 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 770 - 777 2021年10月（ ISBN:9781665442077 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.1109/SMC52423.2021.9658818

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/smc/smc2021.html#LiuXHMNIY21
クラス別FTCAに基づく識別器設計査読

増山直輝, 坪田一希, 能島裕介, 石渕久生

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌） 33 ( 1 ) 543 - 548 2021年02月

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著区分：共著国際・国内誌：国内誌
クラス不均衡データに対するミシガン型ファジィ遺伝的機械学習査読国際共著

西原光洋, 増山直輝, 能島裕介, 石渕久生

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌） 33 ( 1 ) 537 - 542 2021年02月

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著区分：共著国際・国内誌：国内誌
マルチラベル多目的ファジィ遺伝的機械学習の多数目的最適化への拡張査読国際共著

面崎祐一, 増山直輝, 能島裕介, 石渕久生

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌） 33 ( 1 ) 531 - 536 2021年02月

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著区分：共著国際・国内誌：国内誌
2目的問題に変換する分解ベース進化型マルチモーダル多目的最適化アルゴリズム査読国際共著

藤井祐人, 増山直輝, 能島裕介, 石渕久生

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌） 33 ( 1 ) 537 - 542 2021年02月

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著区分：共著国際・国内誌：国内誌
Adapting reference vectors and scalarizing functions by growing neural gas to handle irregular Pareto fronts 査読国際共著

Y. Liu, H. Ishibuchi, N. Masuyama, and Y. Nojima

IEEE Transactions on Evolutionary Computation 24 ( 3 ) 439 - 453 2020年06月

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著区分：共著国際・国内誌：国際誌
Handling imbalance between convergence and diversity in the decision space in evolutionary multi-modal multi-objective optimization 査読国際共著

Y. Liu, H. Ishibuchi, G. G. Yen,Y. Nojima, and N. Masuyama

IEEE Transactions on Evolutionary Computation 24 ( 3 ) 551 - 565 2020年06月

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著区分：共著国際・国内誌：国際誌
Many-Objective Problems Are Not Always Difficult for Pareto Dominance-Based Evolutionary Algorithms. 査読国際共著

Hisao Ishibuchi, Takashi Matsumoto, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima

ECAI 2020 - 24th European Conference on Artificial Intelligence(ECAI) 291 - 298 2020年（ ISBN:9781643681009 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著区分：共著国際・国内誌：国際誌

DOI： 10.3233/FAIA200105

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ecai/ecai2020.html#IshibuchiMMN20
Adapting Reference Vectors and Scalarizing Functions by Growing Neural Gas to Handle Irregular Pareto Fronts. 査読

Yiping Liu, Hisao Ishibuchi, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima

IEEE Transactions on Evolutionary Computation 24 ( 3 ) 439 - 453 2020年

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/TEVC.2019.2926151
On the Normalization in Evolutionary Multi-Modal Multi-Objective Optimization. 査読

Yiping Liu, Hisao Ishibuchi, Gary G. Yen, Yusuke Nojima, Naoki Masuyama, Yuyan Han

IEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC) 1 - 8 2020年（ ISBN:9781728169293 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/CEC48606.2020.9185899

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cec/cec2020.html#LiuIYNMH20
Multiobjective Fuzzy Genetics-Based Machine Learning for Multi-Label Classification. 査読

Yuichi Omozaki, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima, Hisao Ishibuchi

29th IEEE International Conference on Fuzzy Systems(FUZZ-IEEE) 1 - 8 2020年（ ISBN:9781728169323 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/FUZZ48607.2020.9177804

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/fuzzIEEE/fuzzIEEE2020.html#OmozakiMNI20
Multilayer Clustering Based on Adaptive Resonance Theory for Noisy Environments. 査読

Narito Amako, Naoki Masuyama, Chu Kiong Loo, Yusuke Nojima, Yiping Liu, Hisao Ishibuchi

2020 International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN) 1 - 8 2020年（ ISBN:9781728169262 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/IJCNN48605.2020.9207071

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ijcnn/ijcnn2020.html#AmakoMLNLI20
Multi-label Classification Based on Adaptive Resonance Theory. 査読

Naoki Masuyama, Yusuke Nojima, Chu Kiong Loo, Hisao Ishibuchi

2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence(SSCI) 1913 - 1920 2020年（ ISBN:9781728125473 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/SSCI47803.2020.9308356

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ssci/ssci2020.html#MasuyamaNLI20
Handling Imbalance Between Convergence and Diversity in the Decision Space in Evolutionary Multimodal Multiobjective Optimization. 査読

Yiping Liu, Hisao Ishibuchi, Gary G. Yen, Yusuke Nojima, Naoki Masuyama

IEEE Transactions on Evolutionary Computation 24 ( 3 ) 551 - 565 2020年

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/TEVC.2019.2938557
Effects of Local Mating in Inter-task Crossover on the Performance of Decomposition-based Evolutionary Multiobjective Multitask optimization Algorithms. 査読

Ryuichi Hashimoto, Toshiki Urita, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima, Hisao Ishibuchi

IEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC) 1 - 8 2020年（ ISBN:9781728169293 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/CEC48606.2020.9185871

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cec/cec2020.html#HashimotoUMNI20
Effects of dominance resistant solutions on the performance of evolutionary multi-objective and many-objective algorithms. 査読

Hisao Ishibuchi, Takashi Matsumoto, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima

GECCO '20: Genetic and Evolutionary Computation Conference(GECCO) 507 - 515 2020年（ ISBN:9781450371285 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1145/3377930.3390166

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/gecco/gecco2020.html#IshibuchiMMN20
Divisive Hierarchical Clustering Based on Adaptive Resonance Theory.

Yuna Yamada, Naoki Masuyama, Narito Amako, Yusuke Nojima, Chu Kiong Loo, Hisao Ishibuchi

International Symposium on Community-centric Systems(CcS) 1 - 6 2020年（ ISBN:9781728187419 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/CcS49175.2020.9231474

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ccs3/ccs2020.html#YamadaMANLI20
未知クラスの継続的な学習を可能とするファジィ遺伝的機械学習手法査読

入江勇斗，増山直輝，能島裕介，石渕久生

知能と情報雑誌日本知能情報ファジィ学会 2019年11月

　詳細を見る

共著区分：共著
進化型多目的マルチタスク最適化手法におけるタスク間交叉時の親個体が探索性能に与える影響

橋本龍一，増山直輝，能島裕介，石渕久生

知能と情報雑誌日本知能情報ファジィ学会 2019年11月

　詳細を見る

共著区分：共著
Topological Clustering via Adaptive Resonance Theory with Information Theoretic Learning 査読

Naoki Masuyama, Chu Kiong Loo, Hisao Ishibuchi, Naoyuki Kubota, Yusuke Nojima, and Yiping Liu

IEEE Access 雑誌 7 ( 1 ) 76920 - 76936 2019年06月

　詳細を見る

共著区分：共著
Topological Clustering via Adaptive Resonance Theory with Information Theoretic Learning 査読

Masuyama N.

IEEE Access 7 ( 1 ) 76920 - 76936 2019年06月

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/ACCESS.2019.2921832
A Kernel Bayesian Adaptive Resonance Theory with A Topological Structure 査読

Naoki Masuyama, Chu Kiong Loo, and Stefan Wermter

International Journal of Neural Systems 雑誌 29 ( 5 ) 2019年01月

　詳細を見る

共著区分：共著
A Kernel Bayesian Adaptive Resonance Theory with a Topological Structure 査読

International Journal of Neural Systems 29 ( 5 ) 1850052-1 - 1850052-20 2019年01月

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1142/S0129065718500521
Two-Layered Weight Vector Specification in Decomposition-Based Multi-Objective Algorithms for Many-Objective Optimization Problems. 査読

Hisao Ishibuchi, Ryo Imada, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima

IEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC) 2434 - 2441 2019年（ ISBN:9781728121536 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/CEC.2019.8790344

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cec/cec2019.html#IshibuchiIMN19
Optimal Distributions of Solutions for Hypervolume Maximization on Triangular and Inverted Triangular Pareto Fronts of Four-Objective Problems. 査読

Hisao Ishibuchi, Takashi Matsumoto, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima

IEEE Symposium Series on Computational Intelligence(SSCI) 1857 - 1864 2019年（ ISBN:9781728124858 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/SSCI44817.2019.9003032

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ssci/ssci2019.html#IshibuchiMMN19
Fast Topological Adaptive Resonance Theory Based on Correntropy Induced Metric. 査読

Naoki Masuyama, Narito Amako, Yusuke Nojima, Yiping Liu, Chu Kiong Loo, Hisao Ishibuchi

IEEE Symposium Series on Computational Intelligence(SSCI) 2215 - 2221 2019年（ ISBN:9781728124858 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/SSCI44817.2019.9003098

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ssci/ssci2019.html#MasuyamaANLLI19
Effect of Solution Information Sharing between Tasks on the Search Ability of Evolutionary Multiobjective Multitasking Algorithms. 査読

Ryuichi Hashimoto, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima, Hisao Ishibuchi

IEEE Symposium Series on Computational Intelligence(SSCI) 2671 - 2678 2019年（ ISBN:9781728124858 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/SSCI44817.2019.9002984

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ssci/ssci2019.html#HashimotoMNI19
Constrained multiobjective distance minimization problems. 査読

Yusuke Nojima, Takafumi Fukase, Yiping Liu, Naoki Masuyama, Hisao Ishibuchi

Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference(GECCO) 586 - 594 2019年（ ISBN:9781450361118 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1145/3321707.3321878

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/gecco/gecco2019.html#NojimaFLMI19
Comparison of Hypervolume, IGD and IGD+ from the Viewpoint of Optimal Distributions of Solutions. 査読

Hisao Ishibuchi, Ryo Imada, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima

Evolutionary Multi-Criterion Optimization - 10th International Conference(EMO) 332 - 345 2019年（ ISBN:9783030125974 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1007/978-3-030-12598-1_27

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/emo/emo2019.html#IshibuchiIMN19
A Multiobjective Test Suite with Hexagon Pareto Fronts and Various Feasible Regions. 査読

Takashi Matsumoto, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima, Hisao Ishibuchi

IEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC) 2058 - 2065 2019年（ ISBN:9781728121536 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/CEC.2019.8790277

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cec/cec2019.html#MatsumotoMNI19
Searching for Local Pareto Optimal Solutions: A Case Study on Polygon-Based Problems. 査読

Yiping Liu, Hisao Ishibuchi, Yusuke Nojima, Naoki Masuyama, Yuyan Han

IEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC) 896 - 903 2019年（ ISBN:9781728121536 ）

　詳細を見る

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/CEC.2019.8790066

その他URL： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cec/cec2019.html#LiuINMH19
Effects of the Number of Constraints on the Performance of Multi-Objective Evolutionary Algorithms 査読

[6] Yuki Tanigaki, Naoki Masuyama, and Yusuke Nojima

International Journal of Computer Science and Network Security 18 ( 12 ) 221 - 231 2018年12月

　詳細を見る

共著区分：共著
Diagnosing Metabolic Syndrome using Genetically Optimised Bayesian ARTMAP 査読

Habeebah Adamu Kakudi, Chu Kiong Loo, Foong Ming Moy, and Naoki Masuyama

IEEE Access 雑誌 7 ( 1 ) 8437 - 8453 2018年11月

　詳細を見る

共著区分：共著
Recurrent Kernel Extreme Reservoir Machine for Time Series Prediction 査読

Zongying Liu, Chu Kiong Loo, Naoki Masuyama, and Kitsuchart Pasupa

IEEE Access 雑誌 6 19583 - 19596 2018年04月

　詳細を見る

共著区分：共著
Kernel Bayesian ART and ARTMAP 査読

Naoki Masuyama, Chu Kiong Loo, and Farhan Dawood

Neural Networks 雑誌 98 76 - 86 2017年11月

　詳細を見る

共著区分：共著
Personality affected robotic emotional model with associative memory for human-robot interaction 査読

Naoki Masuyama, Chu Kiong Loo, and Manjeevan Seera

Neurocomputing 雑誌 272 213 - 225 2017年07月

　詳細を見る

共著区分：共著
Quantum-Inspired Multidirectional Associative Memory with a Self-Convergent Iterative Learning 査読

Naoki Masuyama, Chu Kiong Loo, Manjeevan Seera, and Naoyuki Kubota

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 雑誌 29 ( 4 ) 1058 - 1068 2017年02月

　詳細を見る

共著区分：共著
Application of Emotion Affected Associative Memory based on Mood Congruency Effects for a Humanoid 査読

Naoki Masuyama, Md. Nazrul Islam, Manjeevan Seera, and Chu Kiong Loo

Neural Computing and Applications 雑誌 28 ( 4 ) 737 - 752 2015年11月

　詳細を見る

共著区分：共著
Quantum-Inspired Bidirectional Associative Memory for Human-Robot Communication 査読

Naoki Masuyama, Chu Kiong Loo, and Naoyuki Kubota

International Journal of Humanoid Robotics 雑誌 11 ( 2 ) 2014年05月

　詳細を見る

共著区分：共著

▼全件表示

書籍等出版物

Fast Multi-scale Batch-Learning Growing Neural Gas

T. Obo, N.Kubota, Y. Toda, N. Masuyama（担当：共著）

2024年07月（ ISBN:9783031582578 ）

　詳細を見る

Recently, various types of unsupervised learning methods have been applied to data mining tasks. The main objectives of unsupervised learning are feature extraction, clustering, and the topological mapping of a dataset to find important information efficiently. In general, a topology is represented by the set of nodes and edges. For example, Growing Neural Gas (GNG) can obtain a topological structure by connecting an edge between the first and second nearest nodes with each sample data. Furthermore, Growing When Required (GWR), batch-learning GNG (BL-GNG), multi-scale BL-GNG (MS-BL-GNG), and others have been proposed to improve the learning speed and convergence property. In the above methods, we need many data sampling times sufficient to conduct the clustering and topological mapping simultaneously. However, it is difficult for standard GNG to enhance the learning speed drastically because a node is added to a current network after errors with sampling data are accumulated many times. Therefore, we have proposed new growing methods to enhance the learning speed of MS-BL-GNG drastically. In this method, a sample data is added as a new node directly to a current network according to the node addition probability calculated by the distance with the third nearest node in addition to the first and second nearest nodes at maximal. Based on this idea, we have proposed the overall methodology of multi-scale batch-leaning from the viewpoints of learning and growing procedures, that is called Fast GNG in short. In this paper, we discuss the effectiveness of Fast GNG through benchmark comparison. Furthermore, we discuss the future research direction of Fast GNG.

DOI： 10.1007/978-3-031-58257-8_2

講演・口頭発表等

Adaptive Resonance Theory-based Topological Clustering and its Applications 招待国際会議

N. Masuyama

2024 Joint 13th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 25th International Symposium on Advanced Intelligent Systems 2024年10月 2024 Joint 13th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 25th International Symposium on Advanced Intelligent Systems

　詳細を見る

会議種別：口頭発表（招待・特別）
機械学習セミナー「クラスタリングの基礎」招待

増山直輝

2024年09月日立造船株式会社

　詳細を見る

会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
アーカイブ個体群を用いた2段階ファジィ遺伝的機械学習の検討国内会議

小西豪，増山直輝，能島裕介

第39回ファジィシステムシンポジウム講演論文集 2023年09月

　詳細を見る

会議種別：口頭発表（一般）
応共鳴理論に基づく階層的トポロジカルクラスタリングにおけるクラスタリング性能向上方法の検討国内会議

鳥越大貴，田代一貴，増山直輝，能島裕介，伊藤諒適，三宅寿英，馬野元秀

第39回ファジィシステムシンポジウム講演論文集 2023年09月

　詳細を見る

会議種別：口頭発表（一般）
ε-局所差分プライバシを考慮した適応共鳴理論に基づく連合クラスタリング手法の検討国内会議

上田裕也，増山直輝，能島裕介

第39回ファジィシステムシンポジウム講演論文集 2023年09月

　詳細を見る

会議種別：口頭発表（一般）
制約付き問題のための適応的問題分割ベース進化型多目的最適化アルゴリズムの検討国内会議

木下貴登，増山直輝，能島裕介

第39回ファジィシステムシンポジウム講演論文集 2023年09月

　詳細を見る

会議種別：口頭発表（一般）
Overview of techniques for rule extraction from neural networks 国内会議

ベーノンエリック，増山直輝，能島裕介

第39回ファジィシステムシンポジウム講演論文集 2023年09月

　詳細を見る

会議種別：口頭発表（一般）
実世界多目的最適化問題のためのRiesz discrete s-Energy によるConvergence-Diversity Diagramの拡張国内会議

木下貴登，増山直輝，能島裕介

第24回進化計算研究会講演論文集 2023年09月

　詳細を見る

会議種別：口頭発表（一般）

▼全件表示

産学官連携可能研究（シーズ）概要

クラスタリングによるデータマイニング関連

科研費獲得実績

実問題解析に基づく進化型多目的最適化アルゴリズムおよびベンチマーク問題の開発

基盤研究(B) 2025年
継続的な知識の学習と忘却を両立する適応的クラスタリング手法の開発

基盤研究(C) 2024年
実問題解析に基づく進化型多目的最適化アルゴリズムおよびベンチマーク問題の開発

基盤研究(B) 2024年

担当授業科目

情報工学演習3

2024年度週間授業大学
情報工学演習1

2024年度週間授業大学
基幹情報学特別研究2

2024年度集中講義大学院
基幹情報学特別研究1

2024年度集中講義大学院
情報リテラシー

2024年度週間授業大学院
情報リテラシー

2024年度週間授業大学院
工学研究の最先端

2024年度集中講義大学院
計算知能特論

2023年度週間授業
計算知能

2023年度週間授業
意思決定理論

2023年度週間授業
情報工学基礎演習2

2023年度週間授業
情報工学演習II

2023年度週間授業
情報工学演習I

2021年度
情報工学演習III

2021年度
電気電子系学類総論II

2021年度
電気電子系学類総論II

2021年度
意思決定理論

2021年度
情報工学演習II

2021年度
社会における電気・電子・情報

2021年度
計算知能

2021年度

▼全件表示

所属院生等の論文発表集計

2023年度

学部・学域生発表数：4件所属大学院生発表数：7件

社会貢献活動　⇒ 社会貢献実績一覧へ

大阪府立天王寺高等学校スーパーサイエンスハイスクール（SSH）事業

役割：助言･指導

種別：研究指導,　行政・教育機関等との連携事業

大阪府立天王寺高校SSH 大阪府生徒研究発表会（第1部）〜大阪サイエンスデイ〜 2024年10月

　詳細を見る

SDGs：
テクノラボツアー

役割：講師

種別：講演会

大阪公立大学大学院工学研究科 2023年09月

　詳細を見る

SDGs：
夢ナビライブ2021 Web in Autumn

役割：講師

種別：講演会

株式会社フロムページ夢ナビライブ2021 Web in Autumn 2021年10月

　詳細を見る

SDGs：
模擬講義（西宮東高校）

役割：講師

種別：出張講義

大阪府立大学大学院工学研究科模擬講義（西宮東高校） 2019年10月

　詳細を見る

SDGs：

担当・職階

担当・職階

取得学位

取得学位

研究分野

研究分野

研究キーワード

研究キーワード

研究概要

研究概要

研究歴

研究歴

所属学協会

所属学協会

委員歴（学外）

委員歴（学外）

受賞歴

受賞歴

職務経歴（学外）

職務経歴（学外）

学歴

学歴

論文

論文

書籍等出版物

書籍等出版物

講演・口頭発表等

講演・口頭発表等

産学官連携可能研究（シーズ）概要

産学官連携可能研究（シーズ）概要

科研費獲得実績

科研費獲得実績

担当授業科目

担当授業科目

所属院生等の論文発表集計

所属院生等の論文発表集計

社会貢献活動 ⇒ 社会貢献実績一覧へ

社会貢献活動 ⇒ 社会貢献実績一覧へ

社会貢献活動　⇒ 社会貢献実績一覧へ

社会貢献活動　⇒ 社会貢献実績一覧へ