研究者詳細 - 鷲尾　隆

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ワシオ　タカシ

鷲尾　隆

WASHIO,Takashi

所属

ビジネスデータサイエンス学部教授

外部リンク

研究分野

情報通信 / 知能情報学

経歴

関西大学商学部教授

2024年10月 - 現在

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論文

Enhancing constituent estimation in nucleic acid mixture models using spectral annealing inference and MS/MS information

Taichi Tomono, Satoshi Hara, Junko Iida, Takashi Washio

Frontiers in Analytical Science 5 2025年2月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Frontiers Media SA

Mass spectrometry (MS) is a powerful analytical technique employed for a variety of applications including drug development, quality assurance, food inspection, and monitoring environmental pollutants. Recently, in the production of actively developed antibody and nucleic acid pharmaceuticals, impurities with various modifications have been generated. These impurities can lead to a decrease in drug stability, pharmacokinetics, and efficacy, making it crucial to distinguish between them. We previously modeled mass spectrometry for each possible number of constituents in a sample, using parameters such as monoisotopic mass and ion counts, and employed stochastic variational inference to determine the optimal parameters and the maximum posterior probability for each model. By comparing the maximum posterior probabilities among models, we selected the optimal number of constituents and inferred their corresponding monoisotopic masses and ion counts. However, MS spectra are sparse and predominantly flat, which can lead to vanishing gradients when using simple optimization techniques. To solve this problem, using MCMC as in our previous studies would take a very long time. To address this difficulty, in this study, we blur the comparative spectra and gradually reduce the blur to prevent vanishing gradients while inferring accurate values. Furthermore, we incorporate MS/MS spectra into the model to increase the amount of information available for inference, thereby improving the accuracy of parameter inference. This modification improved the mass error from an average of 1.348 Da–0.282 Da. Moreover, the required time, even including the processing of additional five MS/MS spectra, was reduced to less than half.

DOI： 10.3389/frans.2025.1494615

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Metabolic syndrome is linked to most cancers incidence.

Naoki Kimoto, Yohei Miyashita, Yutaka Yata, Takeshi Aketa, Masami Yabumoto, Yasushi Sakata, Takashi Washio, Seiji Takashima, Masafumi Kitakaze

Heart and vessels 2024年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Since many people die of either cancers or cardiovascular diseases worldwide, it is important to find the clinical pitfall that provokes cardiovascular diseases and cancer overall. Since metabolic syndrome (MetS) is largely linked to cardiovascular diseases, we have come to consider that MetS, even in its early state, may prime the occurrence of cancers overall. Indeed, the importance of MetS in causing pancreatic cancer has been proved using our large medical database. We analyzed Japanese healthcare and clinical data in 2005, who were followed up until 2020 and we examined the incidence of major cancers. At the enrollment, we examined the presence or absence of MetS judged by either Japanese criteria or NCEP/ATPIII. Of 2.7 million subjects without missing data, 102,930; 200,231; 237,420; 63,435; 76,172; and 2,422 subjects suffered lung, stomach, colon, liver and prostate cancer, respectively, and myelogenous leukemia during follow-up. MetS, defined by Japanese criteria, increased (p < 0.005 each) the incidence of cancer with a hazard ratio (HR) of 1.03-1.47 for lung, stomach, colon, liver, prostate cancers, and myelogenous leukemia. According to Japanese criteria, cancer incidence in the pre-stage MetS group was comparable to the MetS group. The results were almost identical when we defined MetS using NCEP ATP III. Taken together, we conclude that MetS is linked to majority of cancers.

DOI： 10.1007/s00380-024-02474-7

PubMed

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A Bayesian approach for constituent estimation in nucleic acid mixture models

Taichi Tomono, Satoshi Hara, Yusuke Nakai, Kazuma Takahara, Junko Iida, Takashi Washio

Frontiers in Analytical Science 3 2024年1月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Frontiers Media SA

Mass spectrometry (MS) is a powerful analytical method used for various purposes such as drug development, quality assurance, food inspection, and monitoring of pollutants in the environment. In recent years, with the active development of antibodies and nucleic acid-based drugs, impurities with various modifications are produced. These can lead to a decrease in drug stability, pharmacokinetics, and efficacy, making it crucial to differentiate these impurities. Previously, attempts have been made to estimate the monoisotopic mass and ion amounts in the spectrum generated by electrospray ionization (ESI). However, conventional methods could not explicitly estimate the number of constituents, and discrete state evaluations, such as the probability that the number of constituents is k or k+1, were not possible. We propose a method where, for each possible number of constituents in the sample, mass spectrometry is modeled using parameters like monoisotopic mass and ion counts. Using Simulated Annealing, NUTS, and stochastic variational inference, we determine the parameters for each constituent number model and the maximum posterior probability. Finally, by comparing the maximum posterior probabilities between models, we select the optimal number of constituents and estimate the monoisotopic mass and ion counts under that scenario.

DOI： 10.3389/frans.2023.1301602

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Metabolic syndrome is linked to the incidence of pancreatic cancer. 査読国際誌

Yohei Miyashita, Tatsuro Hitsumoto, Hiroki Fukuda, Jiyoong Kim, Shin Ito, Naoki Kimoto, Koko Asakura, Yutaka Yata, Masami Yabumoto, Takashi Washio, Masafumi Kitakaze

EClinicalMedicine 67 102353 2024年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

BACKGROUND: Although previous studies have showed that metabolic syndrome is one of the contributors of pancreatic cancer, there is no clear consensus that early stages of metabolic syndrome are linked to increased incidence of pancreatic cancer. Therefore, we confirmed the linkage between metabolic syndrome and pancreatic cancer, and shown that even early stage of metabolic syndrome is linked to pancreatic cancer in the retrospective observational study. METHODS: We recruited approximately 4.6 million Japanese in 2005 and followed up these subjects for more than 10 years. At the time of the enrollment, after obtaining clinical data with prescribed drugs and examining the presence or absence of metabolic syndrome (MetS), we followed up on these subjects with and without MetS to examine the incidence of pancreatic cancer. The modified criteria of the National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III (NCEP/ATPIII) were used to define MetS. FINDINGS: During the 40.7-month average follow-up period for 2,707,296 subjects with complete data for identifying MetS and important risk factors without pancreatic cancer before the enrollment, 87,857 suffered from pancreatic cancer. Pancreatic cancers occurred in 16,154 of 331,229 subjects (4.9%) in the MetS group and 71,703 of 2,376,067 patients (3.0%) in the non-MetS group (hazard ratio (HR), 1.37; 95% confidence interval [CI], 1.34-1.39; p < 0.0001 after the adjustment with age, smoking and sex). As the number of the constituent factors of MetS increased from one to five, the incidence of pancreatic cancer correspondingly increased (HR: 1.11, 1.23, 1.42, 1.66 and 2.03 using Cox proportional hazard models, p < 0.0001 each). When we defined MetS using the Japanese criteria, the results are in accord with the results using NCEP/ATPIII. Especially pre-metabolic syndrome (pre-MetS) in the Japanese criteria was tightly linked to the incidence of pancreatic cancers. INTERPRETATION: MetS is confirmed to be linked to pancreatic cancer. Although we cannot conclude causality. We also demonstrated the link between pre-MetS and pancreatic cancer. FUNDING: The sponsors of the study were Japanese Heart Foundation and Japan Cardiovascular Research Foundation. This is also partially supported by Grants-in-Aid from the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology of Japan; and Grants-in-Aid from the Japan Agency for Medical Research and Development.

DOI： 10.1016/j.eclinm.2023.102353

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High-precision rapid testing of omicron SARS-CoV-2 variants in clinical samples using AI-nanopore. 査読国際誌

Kaoru Murakami, Shimpei I Kubota, Kumiko Tanaka, Hiroki Tanaka, Keiichiroh Akabane, Rigel Suzuki, Yuta Shinohara, Hiroyasu Takei, Shigeru Hashimoto, Yuki Tanaka, Shintaro Hojyo, Osamu Sakamoto, Norihiko Naono, Takayui Takaai, Kazuki Sato, Yuichi Kojima, Toshiyuki Harada, Takeshi Hattori, Satoshi Fuke, Isao Yokota, Satoshi Konno, Takashi Washio, Takasuke Fukuhara, Takanori Teshima, Masateru Taniguchi, Masaaki Murakami

Lab on a chip 23 ( 22 ) 4909 - 4918 2023年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

A digital platform that can rapidly and accurately diagnose pathogenic viral variants, including SARS-CoV-2, will minimize pandemics, public anxiety, and economic losses. We recently reported an artificial intelligence (AI)-nanopore platform that enables testing for Wuhan SARS-CoV-2 with high sensitivity and specificity within five minutes. However, which parts of the virus are recognized by the platform are unknown. Similarly, whether the platform can detect SARS-CoV-2 variants or the presence of the virus in clinical samples needs further study. Here, we demonstrated the platform can distinguish SARS-CoV-2 variants. Further, it identified mutated Wuhan SARS-CoV-2 expressing spike proteins of the delta and omicron variants, indicating it discriminates spike proteins. Finally, we used the platform to identify omicron variants with a sensitivity and specificity of 100% and 94%, respectively, in saliva specimens from COVID-19 patients. Thus, our results demonstrate the AI-nanopore platform is an effective diagnostic tool for SARS-CoV-2 variants.

DOI： 10.1039/d3lc00572k

PubMed

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In-Silico-Assisted Derivatization of Triarylboranes for the Catalytic Reductive Functionalization of Amino Acids with H2

Yusei Hisata, Takashi Washio, Shinobu Takizawa, Sensuke Ogoshi, Yoichi Hoshimoto

2023年11月

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DOI： 10.26434/chemrxiv-2023-3mwbd

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【ナノポア応用研究の最前線】AIと固体ナノポアセンサによるウイルス検査

有馬彰秀, 筒井真楠, 鷲尾隆, 馬場嘉信, 川合知二

生物工学会誌 101 ( 8 ) 439 - 442 2023年8月

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記述言語：日本語出版者・発行元：(公社)日本生物工学会

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Bayesian Optimization-Assisted Screening to Identify Improved Reaction Conditions for Spiro-Dithiolane Synthesis 査読

Masaru Kondo, Hettiarachchige Dona Piyumi Wathsala, Kazunori Ishikawa, Daisuke Yamashita, Takeshi Miyazaki, Yoji Ohno, Hiroaki Sasai, Takashi Washio, Shinobu Takizawa

Molecules 28 ( 13 ) 5180 - 5180 2023年7月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：MDPI AG

Bayesian optimization (BO)-assisted screening was applied to identify improved reaction conditions toward a hundred-gram scale-up synthesis of 2,3,7,8-tetrathiaspiro[4.4]nonane (1), a key synthetic intermediate of 2,2-bis(mercaptomethyl)propane-1,3-dithiol [tetramercaptan pentaerythritol]. Starting from the initial training set (ITS) consisting of six trials sampled by random screening for BO, suitable parameters were predicted (78% conversion yield of spiro-dithiolane 1) within seven experiments. Moreover, BO-assisted screening with the ITS selected by Latin hypercube sampling (LHS) further improved the yield of 1 to 89% within the eight trials. The established conditions were confirmed to be satisfactory for a hundred grams scale-up synthesis of 1.

DOI： 10.3390/molecules28135180

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Predicting heart failure onset in the general population using a novel data-mining artificial intelligence method 査読

Yohei Miyashita, Tatsuro Hitsumoto, Hiroki Fukuda, Jiyoong Kim, Takashi Washio, Masafumi Kitakaze

Scientific Reports 13 ( 1 ) 2023年3月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC

Abstract

We aimed to identify combinations of clinical factors that predict heart failure (HF) onset using a novel limitless-arity multiple-testing procedure (LAMP). We also determined if increases in numbers of predictive combinations of factors increases the probability of developing HF. We recruited people without HF who received health check-ups in 2010, who were followed annually for 4 years. Using 32,547 people, LAMP was performed to identify combinations of factors of fewer than four factors that could predict the onset of HF. The ability of the method to predict the probability of HF onset based on the number of matching predictive combinations of factors was determined in 275,658 people. We identified 549 combinations of factors for the onset of HF. Then we classified 275,658 people into six groups who had 0, 1–50, 51–100, 101–150, 151–200 or 201–250 predictive combinations of factors for the onset of HF. We found that the probability of HF progressively increased as the number of predictive combinations of factors increased. We identified combinations of variables that predict HF onset. An increased number of matching predictive combinations for the onset of HF increased the probability of HF onset.

DOI： 10.1038/s41598-023-31600-0

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その他リンク： https://www.nature.com/articles/s41598-023-31600-0
Electrochemical Carbon-Ferrier Rearrangement Using a Microflow Reactor and Machine Learning-Assisted Exploration of Suitable Conditions 査読

Eisuke Sato, Gaku Tachiwaki, Mayu Fujii, Koichi Mitsudo, Takashi Washio, Shinobu Takizawa, Seiji Suga

Organic Process Research & Development 2023年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1021/acs.oprd.2c00267

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Bayesian optimization-driven parallel-screening of multiple parameters for the flow synthesis of biaryl compounds 査読

Masaru Kondo, H. D.P. Wathsala, Mohamed S.H. Salem, Kazunori Ishikawa, Satoshi Hara, Takayuki Takaai, Takashi Washio, Hiroaki Sasai, Shinobu Takizawa

Communications Chemistry 5 ( 1 ) 2022年12月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1038/s42004-022-00764-7

Scopus

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Isolation Kernel Estimators 査読

Kai Ming Ting, Takashi Washio, Jonathan Wells, Hang Zhang, Ye Zhu

Knowledge and Information Systems 2022年10月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC

DOI： 10.1007/s10115-022-01765-7

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その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s10115-022-01765-7/fulltext.html
Identification of Bacterial Drug-Resistant Cells by the Convolutional Neural Network in Transmission Electron Microscope Images 査読

Mitsuko Hayashi-Nishino, Kota Aoki, Akihiro Kishimoto, Yuna Takeuchi, Aiko Fukushima, Kazushi Uchida, Tomio Echigo, Yasushi Yagi, Mika Hirose, Kenji Iwasaki, Eitaro Shin’ya, Takashi Washio, Chikara Furusawa, Kunihiko Nishino

Frontiers in Microbiology 13 2022年3月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Frontiers Media SA

The emergence of bacteria that are resistant to antibiotics is common in areas where antibiotics are used widely. The current standard procedure for detecting bacterial drug resistance is based on bacterial growth under antibiotic treatments. Here we describe the morphological changes in enoxacin-resistant Escherichia coli cells and the computational method used to identify these resistant cells in transmission electron microscopy (TEM) images without using antibiotics. Our approach was to create patches from TEM images of enoxacin-sensitive and enoxacin-resistant E. coli strains, use a convolutional neural network for patch classification, and identify the strains on the basis of the classification results. The proposed method was highly accurate in classifying cells, achieving an accuracy rate of 0.94. Using a gradient-weighted class activation mapping to visualize the region of interest, enoxacin-resistant and enoxacin-sensitive cells were characterized by comparing differences in the envelope. Moreover, Pearson’s correlation coefficients suggested that four genes, including lpp, the gene encoding the major outer membrane lipoprotein, were strongly associated with the image features of enoxacin-resistant cells.

DOI： 10.3389/fmicb.2022.839718

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Search strategy for rare microstructure to optimize material properties of filled rubber using machine learning based simulation 査読

Takashi Kojima, Takashi Washio, Satoshi Hara, Masataka Koishi

Computational Materials Science 204 111207 - 111207 2022年3月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Elsevier BV

DOI： 10.1016/j.commatsci.2022.111207

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Bayesian optimization with constraint on passed charge for multiparameter screening of electrochemical reductive carboxylation in a flow microreactor 査読

Yuki Naito, Masaru Kondo, Yuto Nakamura, Naoki Shida, Kazunori Ishikawa, Takashi Washio, Shinobu Takizawa, Mahito Atobe

CHEMICAL COMMUNICATIONS 58 ( 24 ) 3893 - 3896 2022年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1039/d2cc00124a

Web of Science

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Combining machine learning and nanopore construction creates an artificial intelligence nanopore for coronavirus detection 査読

Masateru Taniguchi, Shohei Minami, Chikako Ono, Rina Hamajima, Ayumi Morimura, Shigeto Hamaguchi, Yukihiro Akeda, Yuta Kanai, Takeshi Kobayashi, Wataru Kamitani, Yutaka Terada, Koichiro Suzuki, Nobuaki Hatori, Yoshiaki Yamagishi, Nobuei Washizu, Hiroyasu Takei, Osamu Sakamoto, Norihiko Naono, Kenji Tatematsu, Takashi Washio, Yoshiharu Matsuura, Kazunori Tomono

Nature Communications 12 ( 1 ) 2021年12月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC

<title>Abstract</title>High-throughput, high-accuracy detection of emerging viruses allows for the control of disease outbreaks. Currently, reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) is currently the most-widely used technology to diagnose the presence of SARS-CoV-2. However, RT-PCR requires the extraction of viral RNA from clinical specimens to obtain high sensitivity. Here, we report a method for detecting novel coronaviruses with high sensitivity by using nanopores together with artificial intelligence, a relatively simple procedure that does not require RNA extraction. Our final platform, which we call the artificially intelligent nanopore, consists of machine learning software on a server, a portable high-speed and high-precision current measuring instrument, and scalable, cost-effective semiconducting nanopore modules. We show that artificially intelligent nanopores are successful in accurately identifying four types of coronaviruses similar in size, HCoV-229E, SARS-CoV, MERS-CoV, and SARS-CoV-2. Detection of SARS-CoV-2 in saliva specimen is achieved with a sensitivity of 90% and specificity of 96% with a 5-minute measurement.

DOI： 10.1038/s41467-021-24001-2

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その他リンク： http://www.nature.com/articles/s41467-021-24001-2
Field effect control of translocation dynamics in surround-gate nanopores 査読

Makusu Tsutsui, Sou Ryuzaki, Kazumichi Yokota, Yuhui He, Takashi Washio, Kaoru Tamada, Tomoji Kawai

Communications Materials 2 ( 1 ) 2021年12月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC

<title>Abstract</title>Controlling the fast electrophoresis of nano-objects in solid-state nanopores is a critical issue for achieving electrical analysis of single-particles by ionic current. In particular, it is crucial to slow-down the translocation dynamics of nanoparticles. We herein report that a focused electric field and associated water flow in a surround-gate nanopore can be used to trap and manipulate a nanoscale object. We fine-control the electroosmosis-induced water flow by modulating the wall surface potential via gate voltage. We find that a nanoparticle can be captured in the vicinity of the conduit by balancing the counteracting electrophoretic and hydrodynamic drag forces. By creating a subtle force imbalance, in addition, we also demonstrate a gate-controllable motion of single-particles moving at an extremely slow speed of several tens of nanometers per second. The present method may be useful in single-molecule detection by solid-state nanopores and nanochannels.

DOI： 10.1038/s43246-021-00132-3

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その他リンク： http://www.nature.com/articles/s43246-021-00132-3
Application of an Electrochemical Microflow Reactor for Cyanosilylation: Machine Learning-Assisted Exploration of Suitable Reaction Conditions for Semi-Large-Scale Synthesis 査読

Eisuke Sato, Mayu Fujii, Hiroki Tanaka, Koichi Mitsudo, Masaru Kondo, Shinobu Takizawa, Hiroaki Sasai, Takashi Washio, Kazunori Ishikawa, Seiji Suga

The Journal of Organic Chemistry 86 ( 22 ) 16035 - 16044 2021年11月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：American Chemical Society (ACS)

DOI： 10.1021/acs.joc.1c01242

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Detecting Single Molecule Deoxyribonucleic Acid in a Cell Using a Three‐Dimensionally Integrated Nanopore 査読

Makusu Tsutsui, Kazumichi Yokota, Akihide Arima, Takashi Washio, Yoshinobu Baba, Tomoji Kawai

Small Methods 5 ( 9 ) 2100542 - 2100542 2021年8月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Wiley

DOI： 10.1002/smtd.202100542

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その他リンク： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full-xml/10.1002/smtd.202100542
Analysis on Microstructure–Property Linkages of Filled Rubber Using Machine Learning and Molecular Dynamics Simulations 査読

Takashi Kojima, Takashi Washio, Satoshi Hara, Masataka Koishi, Naoya Amino

Polymers 13 ( 16 ) 2683 - 2683 2021年8月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：MDPI AG

A better understanding of the microstructure–property relationship can be achieved by sampling and analyzing a microstructure leading to a desired material property. During the simulation of filled rubber, this approach includes extracting common aggregates from a complex filler morphology consisting of hundreds of filler particles. However, a method for extracting a core structure that determines the rubber mechanical properties has not been established yet. In this study, we analyzed complex filler morphologies that generated extremely high stress using two machine learning techniques. First, filler morphology was quantified by persistent homology and then vectorized using persistence image as the input data. After that, a binary classification model involving logistic regression analysis was developed by training a dataset consisting of the vectorized morphology and stress-based class. The filler aggregates contributing to the desired mechanical properties were extracted based on the trained regression coefficients. Second, a convolutional neural network was employed to establish a classification model by training a dataset containing the imaged filler morphology and class. The aggregates strongly contributing to stress generation were extracted by a kernel. The aggregates extracted by both models were compared, and their shapes and distributions producing high stress levels were discussed. Finally, we confirmed the effects of the extracted aggregates on the mechanical property, namely the validity of the proposed method for extracting stress-contributing fillers, by performing coarse-grained molecular dynamics simulations.

DOI： 10.3390/polym13162683

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Deep Learning‐Enhanced Nanopore Sensing of Single‐Nanoparticle Translocation Dynamics 査読

Makusu Tsutsui, Takayuki Takaai, Kazumichi Yokota, Tomoji Kawai, Takashi Washio

Small Methods 5 ( 7 ) 2100191 - 2100191 2021年5月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Wiley

DOI： 10.1002/smtd.202100191

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その他リンク： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full-xml/10.1002/smtd.202100191
Classification from positive and unlabeled data based on likelihood invariance for measurement 査読

Takeshi Yoshida, Takashi Washio, Takahito Ohshiro, Masateru Taniguchi

Intelligent Data Analysis 25 ( 1 ) 57 - 79 2021年1月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：IOS Press

We propose novel approaches for classification from positive and unlabeled data (PUC) based on maximum likelihood principle. These are particularly suited to measurement tasks in which the class prior of the target object in each measurement is unknown and significantly different from the class prior used for training, while the likelihood function representing the observation process is invariant over the training and measurement stages. Our PUCs effectively work without estimating the class priors of the unlabeled objects. First, we present a PUC approach called Naive Likelihood PUC (NL-PUC) using the maximum likelihood principle in a nontrivial but rather straightforward manner. The extended version called Enhanced Likelihood PUC (EL-PUC) employs an algorithm iteratively improving the likelihood estimation of the positive class. This is advantageous when the availability of the labeled positive data is limited. These characteristics are demonstrated both theoretically and experimentally. Moreover, the practicality of our PUCs is demonstrated in a real application to single molecule measurement.

DOI： 10.3233/ida-194980

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A Photoswitchable Fluorescent Protein for Hours-Time-Lapse and Sub-Second-Resolved Super-Resolution Imaging. 査読国際誌

Tetsuichi Wazawa, Ryohei Noma, Shusaku Uto, Kazunori Sugiura, Takashi Washio, Takeharu Nagai

Microscopy (Oxford, England) 2021年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Reversibly photoswitchable fluorescent proteins (RSFPs) are a class of fluorescent proteins whose fluorescence can be turned on and off by light irradiation. RSFPs have become essential tools for super-resolution (SR) imaging. Because most SR imaging techniques require high power density illumination, mitigating phototoxicity in cells due to intense light irradiation has been a challenge. Although we previously developed a RSFP named Kohinoor to achieve SR imaging with low phototoxicity, the photoproperties were insufficient to move a step further to explore the cellular dynamics by SR imaging. Here, we show an improved version of RSFP, Kohinoor2.0, which is suitable for SR imaging of cellular processes. Kohinoor2.0 shows a 2.6-fold higher fluorescence intensity, 2.5-fold faster chromophore maturation, and 1.5-fold faster off-switching than Kohinoor. The analysis of the pH-dependence of the visible absorption band revealed that Kohinoor2.0 and Kohinoor were in equilibria among multiple fluorescently-bright and dark states, with the mutations introduced into Kohinoor2.0 bringing about a higher stabilization of the fluorescently-bright states compared to Kohinoor. Using Kohinoor2.0 with our SR imaging technique, SPoD-OnSPAN, we conducted 4-h time-lapse SR imaging of an actin filament network in mammalian cells with a total acquisition time of 480 s without a noticeable indication of phototoxicity. Furthermore, we demonstrated the SR imaging of mitochondria dynamics at a time resolution of 0.5 s, in which the fusion and fission processes were clearly visualized. Thus, Kohinoor2.0 is shown to be an invaluable RSFP for the SR imaging of cellular dynamics.

DOI： 10.1093/jmicro/dfab001

PubMed

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Odor Sensor System Using Chemosensitive Resistor Array and Machine Learning 査読

Rui Yatabe, Atsushi Shunori, Bartosz Wyszynski, Yosuke Hanai, Atsuo Nakao, Masaya Nakatani, Akio Oki, Hiroaki Oka, Takashi Washio, Kiyoshi Toko

IEEE Sensors Journal 21 ( 2 ) 2077 - 2083 2021年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/JSEN.2020.3016678

Web of Science

Scopus

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Solid-State Nanopore Platform Integrated with Machine Learning for Digital Diagnosis of Virus Infection. 査読国際誌

Akihide Arima, Makusu Tsutsui, Takashi Washio, Yoshinobu Baba, Tomoji Kawai

Analytical chemistry 93 ( 1 ) 215 - 227 2021年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1021/acs.analchem.0c04353

PubMed

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Unsupervised Noise Reduction for Nanochannel Measurement Using Noise2Noise Deep Learning 査読

Takayuki Takaai, Makusu Tsutsui, Takashi Washio

Lecture Notes in Computer Science 44 - 56 2021年

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担当区分：最終著者掲載種別：論文集(書籍)内論文出版者・発行元：Springer International Publishing

DOI： 10.1007/978-3-030-75015-2_5

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Breaking the curse of dimensionality with Isolation Kernel. 査読

Kai Ming Ting, Takashi Washio, Ye Zhu 0002, Yang Xu

CoRR abs/2109.14198 2021年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr2109.html#abs-2109-14198
Isolation Kernel Density Estimation. 査読

Kai Ming Ting, Takashi Washio, Jonathan R. Wells, Hang Zhang

IEEE International Conference on Data Mining(ICDM) 619 - 628 2021年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE

DOI： 10.1109/ICDM51629.2021.00073

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdm/icdm2021.html#TingWWZ21
Isolation kernel: the X factor in efficient and effective large scale online kernel learning. 査読

Kai Ming Ting, Jonathan R. Wells, Takashi Washio

Data Mining and Knowledge Discovery 35 ( 6 ) 2282 - 2312 2021年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s10618-021-00785-1

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Energy-, time-, and labor-saving synthesis of α-ketiminophosphonates: machine-learning-assisted simultaneous multiparameter screening for electrochemical oxidation 査読

Masaru Kondo, Akimasa Sugizaki, Md. Imrul Khalid, H. D. P. Wathsala, Kazunori Ishikawa, Satoshi Hara, Takayuki Takaai, Takashi Washio, Shinobu Takizawa, Hiroaki Sasai

Green Chemistry 23 ( 16 ) 5825 - 5831 2021年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Royal Society of Chemistry (RSC)

A highly efficient synthesis of α-ketiminophosphonates has been established for the electrochemical oxidation of α-amino phosphonates with the utilization of machine-learning-assisted simultaneous multiparameter screening.

DOI： 10.1039/d1gc01583d

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Machine learning-driven electronic identifications of single pathogenic bacteria

Shota Hattori, Rintaro Sekido, Iat Wai Leong, Makusu Tsutsui, Akihide Arima, Masayoshi Tanaka, Kazumichi Yokota, Takashi Washio, Tomoji Kawai, Mina Okochi

Scientific Reports 10 ( 1 ) 2020年12月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC

<title>Abstract</title>
A rapid method for screening pathogens can revolutionize health care by enabling infection control through medication before symptom. Here we report on label-free single-cell identifications of clinically-important pathogenic bacteria by using a polymer-integrated low thickness-to-diameter aspect ratio pore and machine learning-driven resistive pulse analyses. A high-spatiotemporal resolution of this electrical sensor enabled to observe galvanotactic response intrinsic to the microbes during their translocation. We demonstrated discrimination of the cellular motility via signal pattern classifications in a high-dimensional feature space. As the detection-to-decision can be completed within milliseconds, the present technique may be used for real-time screening of pathogenic bacteria for environmental and medical applications.

DOI： 10.1038/s41598-020-72508-3

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その他リンク： http://www.nature.com/articles/s41598-020-72508-3
Synthesis of computer simulation and machine learning for achieving the best material properties of filled rubber

Takashi Kojima, Takashi Washio, Satoshi Hara, Masataka Koishi

Scientific Reports 10 ( 1 ) 2020年12月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC

<title>Abstract</title>Molecular dynamics (MD) simulation is used to analyze the mechanical properties of polymerized and nanoscale filled rubber. Unfortunately, the computation time for a simulation can require several months’ computing power, because the interactions of thousands of filler particles must be calculated. To alleviate this problem, we introduce a surrogate convolutional neural network model to achieve faster and more accurate predictions. The major difficulty when employing machine-learning-based surrogate models is the shortage of training data, contributing to the huge simulation costs. To derive a highly accurate surrogate model using only a small amount of training data, we increase the number of training instances by dividing the large-scale simulation results into 3D images of middle-scale filler morphologies and corresponding regional stresses. The images include fringe regions to reflect the influence of the filler constituents outside the core regions. The resultant surrogate model provides higher prediction accuracy than that trained only by images of the entire region. Afterwards, we extract the fillers that dominate the mechanical properties using the surrogate model and we confirm their validity using MD.

DOI： 10.1038/s41598-020-75038-0

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その他リンク： https://www.nature.com/articles/s41598-020-75038-0
Time-resolved neurotransmitter detection in mouse brain tissue using an artificial intelligence-nanogap

Yuki Komoto, Takahito Ohshiro, Takeshi Yoshida, Etsuko Tarusawa, Takeshi Yagi, Takashi Washio, Masateru Taniguchi

Scientific Reports 10 ( 1 ) 2020年12月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC

DOI： 10.1038/s41598-020-68236-3

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その他リンク： http://www.nature.com/articles/s41598-020-68236-3
Digital Pathology Platform for Respiratory Tract Infection Diagnosis via Multiplex Single-Particle Detections. 国際誌

Akihide Arima, Makusu Tsutsui, Takeshi Yoshida, Kenji Tatematsu, Tomoko Yamazaki, Kazumichi Yokota, Shun'ichi Kuroda, Takashi Washio, Yoshinobu Baba, Tomoji Kawai

ACS sensors 5 ( 11 ) 3398 - 3403 2020年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

The variability of bioparticles remains a key barrier to realizing the competent potential of nanoscale detection into a digital diagnosis of an extraneous object that causes an infectious disease. Here, we report label-free virus identification based on machine-learning classification. Single virus particles were detected using nanopores, and resistive-pulse waveforms were analyzed multilaterally using artificial intelligence. In the discrimination, over 99% accuracy for five different virus species was demonstrated. This advance is accessed through the classification of virus-derived ionic current signal patterns reflecting their intrinsic physical properties in a high-dimensional feature space. Moreover, consideration of viral similarity based on the accuracies indicates the contributing factors in the recognitions. The present findings offer the prospect of a novel surveillance system applicable to detection of multiple viruses including new strains.

DOI： 10.1021/acssensors.0c01564

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An artificial intelligence nanopore platform for SARS-CoV-2 virus detection 査読

Masateru Taniguchi, Shohei Minami, Chikako Ono, Rina Hamajima, Ayumi Morimura, Shigeto Hamaguchi, Yukihiro Akeda, Yuta Kanai, Takeshi Kobayashi, Wataru Kamitani, Yutaka Terada, Koichiro Suzuki, Nobuaki Hatori, Yoshiaki Yamagishi, Nobuei Washizu, Hiroyasu Takei, Osamu Sakamoto, Norihiko Naono, Kenji Tatematsu, Takashi Washio, Yoshiharu Matsuura, Kazunori Tomono

2020年10月

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出版者・発行元：Research Square

<title>Abstract</title>
High-throughput, high-accuracy detection of emerging viruses allows for pandemic prevention and control. Currently, reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) is used to diagnose the presence of SARS-CoV-2. The principle of the test is to detect RNA in the virus using a pair of primers that specifically binds to the base sequence of the viral RNA. However, RT-PCR is a sophisticated technique requiring a time-consuming pretreatment procedure for extracting viral RNA from clinical specimens and to obtain<bold> </bold>high sensitivity. Here, we report a method for detecting novel coronaviruses with high sensitivity using artificial intelligent nanopores utilizing a simple procedure that does not require RNA extraction. Artificial intelligent nanopore platform consists of machine learning software on the servers, portable high-speed and high-precision current measuring instrument, and scalable, cost-effective semiconducting nanopore modules. Here we show that the artificial intelligent nanopores are successful in accurate identification of four types of coronaviruses, HCoV-229E, SARS-CoV, MERS-CoV, and SARS-CoV-2, which are usually extremely difficult to detect. The positive/negative diagnostics of the new coronavirus is achieved with a sensitivity of 95 % and specificity of 92 % with a 5-minute diagnosis. The platform enables high throughput diagnostics with low false negatives for the novel coronavirus.

DOI： 10.21203/rs.3.rs-97218/v1

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その他リンク： https://www.researchsquare.com/article/rs-97218/v1.html
Erratum: Exploration of flow reaction conditions using machine-learning for enantioselective organocatalyzed Rauhut-Currier and [3+2] annulation sequence (Chem. Commun. (2020) 56 (1259-1262) DOI: 10.1039/C9CC08526B)

Masaru Kondo, H. D.P. Wathsala, Makoto Sako, Yutaro Hanatani, Kazunori Ishikawa, Satoshi Hara, Takayuki Takaai, Takashi Washio, Shinobu Takizawa, Hiroaki Sasai

Chemical Communications 56 ( 81 ) 12256 2020年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Royal Society of Chemistry

DOI： 10.1039/d0cc90423f

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Nano-corrugated Nanochannels for In Situ Tracking of Single-Nanoparticle Translocation Dynamics 査読

Makusu Tsutsui, Kazumichi Yokota, Yuhui He, Takashi Washio, Tomoji Kawai

ACS Sensors 5 ( 8 ) 2530 - 2536 2020年8月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：American Chemical Society (ACS)

DOI： 10.1021/acssensors.0c00845

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Artificial Intelligence Uncovered Clinical Factors for Cardiovascular Events in Myocardial Infarction Patients with Glucose Intolerance. 査読国際誌

Kazuhiro Shindo, Hiroki Fukuda, Tatsuro Hitsumoto, Yohei Miyashita, Jiyoong Kim, Shin Ito, Takashi Washio, Masafumi Kitakaze

Cardiovascular drugs and therapy 34 ( 4 ) 535 - 545 2020年8月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

PURPOSE: Glucose intolerance (GI), defined as either prediabetes or diabetes, promotes cardiovascular events in patients with myocardial infarction (MI). Using the pooled clinical data from patients with MI and GI in the completed ABC and PPAR trials, we aimed to identify their clinical risk factors for cardiovascular events. METHODS: Using the limitless-arity multiple testing procedure, an artificial intelligence (AI)-based data mining method, we analyzed 415,328 combinations of < 4 clinical parameters. RESULTS: We identified 242 combinations that predicted the occurrence of hospitalization for (1) percutaneous coronary intervention for stable angina, (2) non-fatal MI, (3) worsening of heart failure (HF), and (4) all causes, and we analyzed combinations in 1476 patients. Among these parameters, the use of proton pump inhibitors (PPIs) or plasma glucose levels > 200 mg/dl after 2 h of a 75 g oral glucose tolerance test were linked to the coronary events of (1, 2). Plasma BNP levels > 200 pg/dl were linked to coronary and cardiac events of (1, 2, 3). Diuretics use, advanced age, and lack of anti-dyslipidemia drugs were linked to cardiovascular events of (1, 3). All of these factors were linked to (4). Importantly, each finding was verified by independently drawn Kaplan-Meier curves, indicating that the determined factors accurately affected cardiovascular events. CONCLUSIONS: In most previous MI patients with GI, progression of GI, PPI use, or high plasma BNP levels were linked to the occurrence of coronary stenosis or recurrent MI. We emphasize that use of AI may comprehensively uncover the hidden risk factors for cardiovascular events.

DOI： 10.1007/s10557-020-06987-x

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Isolation Distributional Kernel: A New Tool for Point & Group Anomaly Detection.

Kai Ming Ting, Bi-Cun Xu, Takashi Washio, Zhi-Hua Zhou

CoRR abs/2009.12196 2020年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr2009.html#abs-2009-12196
Highly biocompatible super-resolution imaging: Spod-onspan

Tetsuichi Wazawa, Takashi Washio, Takeharu Nagai

Neuromethods 154 229 - 244 2020年

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掲載種別：論文集(書籍)内論文

DOI： 10.1007/978-1-0716-0532-5_11

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A comparative study of data-dependent approaches without learning in measuring similarities of data objects.

Sunil Aryal, Kai Ming Ting, Takashi Washio, Gholamreza Haffari

Data Mining and Knowledge Discovery 34 ( 1 ) 124 - 162 2020年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s10618-019-00660-0

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Exploration of flow reaction conditions using machine-learning for enantioselective organocatalyzed Rauhut-Currier and [3+2] annulation sequence 査読

Masaru Kondo, H. D.P. Wathsala, Makoto Sako, Yutaro Hanatani, Kazunori Ishikawa, Satoshi Hara, Takayuki Takaai, Takashi Washio, Shinobu Takizawa, Hiroaki Sasai

Chemical Communications 56 ( 8 ) 1259 - 1262 2020年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1039/c9cc08526b

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Isolation Distributional Kernel: A New Tool for Kernel based Anomaly Detection.

Kai Ming Ting, Bi-Cun Xu, Takashi Washio, Zhi-Hua Zhou

KDD '20: The 26th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD) 198 - 206 2020年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：ACM

DOI： 10.1145/3394486.3403062

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/kdd/kdd2020.html#TingXWZ20
Free-hand gas identification based on transfer function ratios without gas flow control

Gaku Imamura, Kota Shiba, Genki Yoshikawa, Takashi Washio

Scientific Reports 9 ( 1 ) 2019年12月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Gas identification is one of the most important functions of a gas sensor system. To identify gas species from sensing signals without gas flow control such as pumps or mass flow controllers, it is necessary to extract decisive dynamic features from complex sensing signals due to uncontrolled airflow. For that purpose, various analysis methods using system identification techniques have been proposed, whereas a method that is not affected by a gas input pattern has been demanded to enhance the robustness of gas identification. Here we develop a novel gas identification protocol based on a transfer function ratio (TFR) that is intrinsically independent of a gas input pattern. By combining the protocol with MEMS-based sensors—Membrane-type Surface stress Sensors (MSS), we have realized gas identification with a free-hand measurement, in which one can simply hold a small sensor chip near samples. From sensing signals obtained through the free-hand measurement, we have developed highly accurate machine learning models that can identify odors of spices and herbs as well as solvent vapors. Since no bulky gas flow control units are required, this protocol will expand the applicability of gas sensors to portable electronics, leading to practical artificial olfaction.

DOI： 10.1038/s41598-019-46164-1

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Free-hand gas identification based on transfer function ratios without gas flow control

Gaku Imamura, Kota Shiba, Genki Yoshikawa, Takashi Washio

SCIENTIFIC REPORTS 9 2019年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：NATURE PUBLISHING GROUP

Gas identification is one of the most important functions of a gas sensor system. To identify gas species from sensing signals without gas flow control such as pumps or mass flow controllers, it is necessary to extract decisive dynamic features from complex sensing signals due to uncontrolled airflow. For that purpose, various analysis methods using system identification techniques have been proposed, whereas a method that is not affected by a gas input pattern has been demanded to enhance the robustness of gas identification. Here we develop a novel gas identification protocol based on a transfer function ratio (TFR) that is intrinsically independent of a gas input pattern. By combining the protocol with MEMS-based sensors-Membrane-type Surface stress Sensors (MSS), we have realized gas identification with a free-hand measurement, in which one can simply hold a small sensor chip near samples. From sensing signals obtained through the free-hand measurement, we have developed highly accurate machine learning models that can identify odors of spices and herbs as well as solvent vapors. Since no bulky gas flow control units are required, this protocol will expand the applicability of gas sensors to portable electronics, leading to practical artificial olfaction.

DOI： 10.1038/s41598-019-46164-1

Web of Science

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Back-Side Polymer-Coated Solid-State Nanopore Sensors 査読

Iat Wai Leong, Makusu Tsutsui, Tomoko Nakada, Masateru Taniguchi, Takashi Washio, Tomoji Kawai

ACS Omega 4 ( 7 ) 12561 - 12566 2019年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1021/acsomega.9b00946

Web of Science

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High-Precision Single-Molecule Identification Based on Single-Molecule Information within a Noisy Matrix 査読

Masateru Taniguchi, Takahito Ohshiro, Yuki Komoto, Takayuki Takaai, Takeshi Yoshida, Takashi Washio

Journal of Physical Chemistry C 123 ( 25 ) 15867 - 15873 2019年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1021/acs.jpcc.9b03908

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Field-effect transistor array modified by a stationary phase to generate informative signal patterns for machine learning-assisted recognition of gas-phase chemicals 査読

Toshihiro Yoshizumi, Tatsuro Goda, Rui Yatabe, Akio Oki, Akira Matsumoto, Hiroaki Oka, Takashi Washio, Kiyoshi Toko, Yuji Miyahara

Molecular Systems Design and Engineering 4 ( 2 ) 386 - 389 2019年4月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1039/c8me00097b

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ナノポア計測による多項目ウイルス識別

有馬彰秀, 筒井真楠, 殿村渉, 横田一道, 立松健司, 山﨑智子, 黒田俊一, 谷口正輝, 鷲尾隆, 川合知二

応用物理学会学術講演会講演予稿集 2019.1 2513 - 2513 2019年2月

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記述言語：日本語出版者・発行元：公益社団法人応用物理学会

DOI： 10.11470/jsapmeeting.2019.1.0_2513

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Silicon substrate effects on ionic current blockade in solid-state nanopores 査読

Tsutsui, Makusu, Yokota, Kazumichi, Nakada, Tomoko, Arima, Akihide, Tonomura, Wataru, Taniguchi, Masateru, Washio, Takashi, Kawai, Tomoji

Nanoscale 11 4190 - 4197 2019年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1039/C8NR09042D

Web of Science

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Discriminating drug-resistant bacteria using AI analysis on fine current changes from inner ION leakages

Aomi Yoshikawa, Takao Yasui, Taisuke Shimada, Seiji Yamasaki, Kunihiko Nishino, Takeshi Yanagida, Kazuki Nagashima, Takashi Washio, Tomoji Kawai, Yoshinobu Baba

23rd International Conference on Miniaturized Systems for Chemistry and Life Sciences, MicroTAS 2019 852 - 853 2019年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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SPoD-Net: Fast Recovery of Microscopic Images Using Learned ISTA.

Satoshi Hara 0001, Weichih Chen, Takashi Washio, Tetsuichi Wazawa, Takeharu Nagai

Proceedings of The 11th Asian Conference on Machine Learning(ACML) 694 - 709 2019年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：PMLR

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/acml/2019
Multichannel Odor Sensor System using Chemosensitive Resistors and Machine Learning.

Atsushi Shunori, Rui Yatabe, Bartosz Wyszynski, Yosuke Hanai, Atsuo Nakao, Masaya Nakatani, Akio Oki, Hiroaki Oka, Takashi Washio, Kiyoshi Toko

ISOEN 1 - 3 2019年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/ISOEN.2019.8823511

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/isoen/isoen2019.html#ShunoriYWHNNOOW19
A new simple and effective measure for bag-of-word inter-document similarity measurement.

Sunil Aryal, Kai Ming Ting, Takashi Washio, Gholamreza Haffari

CoRR abs/1902.03402 2019年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1902.html#abs-1902-03402
High-throughput single-particle detections using a dual-height-channel-integrated pore 査読

Tonomura, Wataru, Tsutsui, Makusu, Arima, Akihide, Yokota, Kazumichi, Taniguchi, Masateru, Washio, Takashi, Kawai, Tomoji

Lab on a Chip 19 1352 - 1358 2019年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1039/C8LC01371C

Web of Science

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Electric field interference and bimodal particle translocation in nano-integrated multipores 査読

Tsutsui, Makusu, Yokota, Kazumichi, Nakada, Tomoko, Arima, Akihide, Tonomura, Wataru, Taniguchi, Masateru, Washio, Takashi, Kawai, Tomoji

Nanoscale 2019年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1039/C8NR08632J

Web of Science

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Lowest probability mass neighbour algorithms: relaxing the metric constraint in distance-based neighbourhood algorithms.

Kai Ming Ting, Ye Zhu 0002, Mark J. Carman, Yue Zhu, Takashi Washio, Zhi-Hua Zhou

Machine Learning 108 ( 2 ) 331 - 376 2019年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s10994-018-5737-x

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Analysis of cause-effect inference by comparing regression errors.

Patrick Blöbaum, Dominik Janzing, Takashi Washio, Shohei Shimizu, Bernhard Schölkopf

PeerJ Computer Science 5 - 169 2019年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.7717/peerj-cs.169

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/peerj-cs/peerj-cs5.html#BlobaumJWSS19
Identifying multiple viral species at a single particle level using a combination of nanopores and machine leaning approach 査読

Akihide Arima, Makusu Tsutsui, Yoshida Takeshi, Kazumichi Yokota, Wataru Tonomura, Takao Yasui, Taisuke Shimada, Tomoko Yamazaki, Kenji Tatematsu, Shunichi Kuroda, Masateru Taniguchi, Takashi Washio, Tomoji Kawai, Yoshinobu Baba

23rd International Conference on Miniaturized Systems for Chemistry and Life Sciences, MicroTAS 2019 1238 - 1239 2019年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Scopus

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Identifying Single Particles in Air Using a 3D-Integrated Solid-State Pore 査読

Tsutsui, Makusu, Yokota, Kazumichi, Yoshida, Takeshi, Hotehama, Chie, Kowada, Hiroe, Esaki, Yuko, Taniguchi, Masateru, Washio, Takashi, Kawai, Tomoji

ACS Sensors 4 ( 3 ) 748 - 755 2019年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1021/ACSSENSORS.9B00113

Web of Science

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Isolation Kernel: The X Factor in Efficient and Effective Large Scale Online Kernel Learning.

Kai Ming Ting, Jonathan R. Wells, Takashi Washio

CoRR abs/1907.01104 2019年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1907.html#abs-1907-01104
Identifying Single Viruses Using Biorecognition Solid-State Nanopores. 国際誌

Akihide Arima, Ilva Hanun Harlisa, Takeshi Yoshida, Makusu Tsutsui, Masayoshi Tanaka, Kazumichi Yokota, Wataru Tonomura, Jiro Yasuda, Masateru Taniguchi, Takashi Washio, Mina Okochi, Tomoji Kawai

Journal of the American Chemical Society 140 ( 48 ) 16834 - 16841 2018年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Immunosensing is a bioanalytical technique capable of selective detections of pathogens by utilizing highly specific and strong intermolecular interactions between recognition probes and antigens. Here, we exploited the molecular mechanism in artificial nanopores for selective single-virus identifications. We designed hemagglutinin antibody mimicking oligopeptides with a weak affinity to influenza A virus. By functionalizing the pore wall surface with the synthetic peptides, we rendered specificity to virion-nanopore interactions. The ligand binding thereof was found to perturb translocation dynamics of specific viruses in the nanochannel, which facilitated digital typing of influenza by the resistive pulse bluntness. As amino acid sequence degrees of freedom can potentially offer variety of recognition ability to the molecular probes, this peptide nanopore approach can be used as a versatile immunosensor with single-particle sensitivity that promises wide applications in bioanalysis including bacterial and viral screening to infectious disease diagnosis.

DOI： 10.1021/jacs.8b10854

PubMed

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Selective detections of single-viruses using solid-state nanopores. 国際誌

Akihide Arima, Makusu Tsutsui, Ilva Hanun Harlisa, Takeshi Yoshida, Masayoshi Tanaka, Kazumichi Yokota, Wataru Tonomura, Masateru Taniguchi, Mina Okochi, Takashi Washio, Tomoji Kawai

Scientific reports 8 ( 1 ) 16305 - 16305 2018年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Rapid diagnosis of flu before symptom onsets can revolutionize our health through diminishing a risk for serious complication as well as preventing infectious disease outbreak. Sensor sensitivity and selectivity are key to accomplish this goal as the number of virus is quite small at the early stage of infection. Here we report on label-free electrical diagnostics of influenza based on nanopore analytics that distinguishes individual virions by their distinct physical features. We accomplish selective resistive-pulse sensing of single flu virus having negative surface charges in a physiological media by exploiting electroosmotic flow to filter contaminants at the Si3N4 pore orifice. We demonstrate identifications of allotypes with 68% accuracy at the single-virus level via pattern classifications of the ionic current signatures. We also show that this discriminability becomes >95% under a binomial distribution theorem by ensembling the pulse data of >20 virions. This simple mechanism is versatile for point-of-care tests of a wide range of flu types.

DOI： 10.1038/s41598-018-34665-4

PubMed

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ナノポア計測によるウイルス識別

有馬彰秀, 筒井真楠, 殿村渉, 横田一道, 立松健司, 山﨑智子, 黒田俊一, 谷口正輝, 鷲尾隆, 川合知二

応用物理学会学術講演会講演予稿集 2018.2 2648 - 2648 2018年9月

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記述言語：日本語出版者・発行元：公益社団法人応用物理学会

DOI： 10.11470/jsapmeeting.2018.2.0_2648

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Analysis of nanomechanical sensing signals; physical parameter estimation for gas identification

Gaku Imamura, Kota Shiba, Genki Yoshikawa, Takashi Washio

AIP Advances 8 ( 7 ) 2018年7月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Nanomechanical sensors - emerging chemical sensors which detect changes in mechanical properties caused by gas sorption - have been attracting much attention owing to their high sensitivity and versatility. In the data analysis of sensing signals, empirically extracted signal features have been commonly employed to identify the gas species. Such an empiric approach cannot be optimized further without a solid guideline, resulting in a limited identification performance. Therefore, a new analytical protocol based on intrinsic physical properties of a target gas and a receptor material has been highly demanded. In this study, we have developed a parameter estimation protocol based on a theoretical model for a cantilever-type nanomechanical sensor coated with a viscoelastic material. This protocol provides a practical estimation method for intrinsic parameters, which can be used for gas identification. As a demonstration of gas identification based on intrinsic parameters, we focused on the time constant for gas diffusion τs, which reflects the physicochemical interaction between gas species and a receptor material. Based on τs estimated from different receptor materials, we succeeded in the identification of solvent vapors. This parameter estimation protocol not only enables the gas identification based on the intrinsic property of target gases, but also provides a scientific guideline for the selection and optimization of receptor materials for nanomechanical sensors.

DOI： 10.1063/1.5036686

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Analysis of nanomechanical sensing signals; physical parameter estimation for gas identification

Gaku Imamura, Kota Shiba, Genki Yoshikawa, Takashi Washio

AIP ADVANCES 8 ( 7 ) 2018年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：AMER INST PHYSICS

Nanomechanical sensors-emerging chemical sensors which detect changes in mechanical properties caused by gas sorption-have been attracting much attention owing to their high sensitivity and versatility. In the data analysis of sensing signals, empirically extracted signal features have been commonly employed to identify the gas species. Such an empiric approach cannot be optimized further without a solid guideline, resulting in a limited identification performance. Therefore, a new analytical protocol based on intrinsic physical properties of a target gas and a receptor material has been highly demanded. In this study, we have developed a parameter estimation protocol based on a theoretical model for a cantilever-type nanomechanical sensor coated with a viscoelastic material. This protocol provides a practical estimation method for intrinsic parameters, which can be used for gas identification. As a demonstration of gas identification based on intrinsic parameters, we focused on the time constant for gas diffusion tau(s), which reflects the physicochemical interaction between gas species and a receptor material. Based on tau(s) estimated from different receptor materials, we succeeded in the identification of solvent vapors. This parameter estimation protocol not only enables the gas identification based on the intrinsic property of target gases, but also provides a scientific guideline for the selection and optimization of receptor materials for nanomechanical sensors. (C) 2018 Author(s).

DOI： 10.1063/1.5036686

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Highly biocompatible super-resolution fluorescence imaging using the fast photoswitching fluorescent protein Kohinoor and SPoD-ExPAN with L-p-regularized image reconstruction 査読

Wazawa Tetsuichi, Arai Yoshiyuki, Kawahara Yoshinobu, Takauchi Hiroki, Washio Takashi, Nagai Takeharu

MICROSCOPY 67 ( 2 ) 89 - 98 2018年4月

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DOI： 10.1093/jmicro/dfy004

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Identification of Individual Bacterial Cells through the Intermolecular Interactions with Peptide-Functionalized Solid-State Pores. 査読国際誌

Makusu Tsutsui, Masayoshi Tanaka, Takahiro Marui, Kazumichi Yokota, Takeshi Yoshida, Akihide Arima, Wataru Tonomura, Masateru Taniguchi, Takashi Washio, Mina Okochi, Tomoji Kawai

Analytical chemistry 90 ( 3 ) 1511 - 1515 2018年2月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1021/acs.analchem.7b04950

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Analysis of Cause-Effect Inference via Regression Errors.

Patrick Blöbaum, Dominik Janzing, Takashi Washio, Shohei Shimizu, Bernhard Schölkopf

CoRR abs/1802.06698 2018年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1802.html#abs-1802-06698
Learning Graph Representation via Formal Concept Analysis.

Yuka Yoneda, Mahito Sugiyama, Takashi Washio

CoRR abs/1812.03395 2018年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1812.html#abs-1812-03395
A Rare and Critical Condition Search Technique and its Application to Telescope Stray Light Analysis.

Keiichi Kisamori, Takashi Washio, Yoshio Kameda, Ryohei Fujimaki

Proceedings of the 2018 SIAM International Conference on Data Mining(SDM) 567 - 575 2018年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：SIAM

DOI： 10.1137/1.9781611975321.64

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/sdm/sdm2018.html#KisamoriWKF18
Temporal Response of Ionic Current Blockade in Solid-State Nanopores 査読

Tsutsui, Makusu, Yokota, Kazumichi, Arima, Akihide, Tonomura, Wataru, Taniguchi, Masateru, Washio, Takashi, Kawai, Tomoji

ACS Applied Materials & Interfaces 10 ( 40 ) 34751 - 34757 2018年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1021/ACSAMI.8B11819

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Local contrast as an effective means to robust clustering against varying densities.

Bo Chen 0009, Kai Ming Ting, Takashi Washio, Ye Zhu 0002

Machine Learning 107 ( 8-10 ) 1621 - 1645 2018年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s10994-017-5693-x

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Cause-Effect Inference by Comparing Regression Errors.

Patrick Blöbaum, Dominik Janzing, Takashi Washio, Shohei Shimizu, Bernhard Schölkopf

International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS) 900 - 909 2018年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：PMLR

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/aistats/2018
Which Outlier Detector Should I use?

Kai Ming Ting, Sunil Aryal, Takashi Washio

IEEE International Conference on Data Mining(ICDM) 8 - 8 2018年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE Computer Society

DOI： 10.1109/ICDM.2018.00015

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdm/icdm2018.html#TingAW18
Multimodal resistive pulse analysis using a low-aspect-ratio nanopore

Makusu Tsutsui, Takeshi Yoshida, Masayoshi Tanaka, Kazumichi Yokota, Akihide Arima, Wataru Tonomura, Masateru Taniguchi, Mina Okochi, Takashi Washio, Tomoji Kawai

22nd International Conference on Miniaturized Systems for Chemistry and Life Sciences, MicroTAS 2018 2 754 - 757 2018年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Scopus

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Particle Capture in Solid-State Multipores 査読

Tsutsui, Makusu, Yokota, Kazumichi, Nakada, Tomoko, Arima, Akihide, Tonomura, Wataru, Taniguchi, Masateru, Washio, Takashi, Kawai, Tomoji

ACS Sensors 2018年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1021/ACSSENSORS.8B01214

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Discriminating single-bacterial shape using low-aspect-ratio pores. 査読国際誌

Makusu Tsutsui, Takeshi Yoshida, Kazumichi Yokota, Hirotoshi Yasaki, Takao Yasui, Akihide Arima, Wataru Tonomura, Kazuki Nagashima, Takeshi Yanagida, Noritada Kaji, Masateru Taniguchi, Takashi Washio, Yoshinobu Baba, Tomoji Kawai

Scientific reports 7 ( 1 ) 17371 - 17371 2017年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Conventional concepts of resistive pulse analysis is to discriminate particles in liquid by the difference in their size through comparing the amount of ionic current blockage. In sharp contrast, we herein report a proof-of-concept demonstration of the shape sensing capability of solid-state pore sensors by leveraging the synergy between nanopore technology and machine learning. We found ionic current spikes of similar patterns for two bacteria reflecting the closely resembled morphology and size in an ultra-low thickness-to-diameter aspect-ratio pore. We examined the feasibility of a machine learning strategy to pattern-analyse the sub-nanoampere corrugations in each ionic current waveform and identify characteristic electrical signatures signifying nanoscopic differences in the microbial shape, thereby demonstrating discrimination of single-bacterial cells with accuracy up to 90%. This data-analytics-driven microporescopy capability opens new applications of resistive pulse analyses for screening viruses and bacteria by their unique morphologies at a single-particle level.

DOI： 10.1038/s41598-017-17443-6

PubMed

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Data-dependent dissimilarity measure: an effective alternative to geometric distance measures.

Sunil Aryal, Kai Ming Ting, Takashi Washio, Gholamreza Haffari

Knowledge and Information Systems 53 ( 2 ) 479 - 506 2017年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s10115-017-1046-0

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Defying the gravity of learning curve: a characteristic of nearest neighbour anomaly detectors.

Kai Ming Ting, Takashi Washio, Jonathan R. Wells, Sunil Aryal

Machine Learning 106 ( 1 ) 55 - 91 2017年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s10994-016-5586-4

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A novel principle for causal inference in data with small error variance.

Patrick Blöbaum, Shohei Shimizu, Takashi Washio

25th European Symposium on Artificial Neural Networks(ESANN) 2017年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/esann/2017
Machine Learning Independent of Population Distributions for Measurement.

Takashi Washio, Gaku Imamura, Genki Yoshikawa

2017 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics(DSAA) 212 - 221 2017年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE

DOI： 10.1109/DSAA.2017.28

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dsaa/dsaa2017.html#WashioIY17
Quantum-state anomaly detection for arbitrary errors using a machine-learning technique 査読

Satoshi Hara, Takafumi Ono, Ryo Okamoto, Takashi Washio, Shigeki Takeuchi

PHYSICAL REVIEW A 94 ( 4 ) 042341 2016年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1103/PhysRevA.94.042341

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Particle Trajectory-Dependent Ionic Current Blockade in Low-Aspect-Ratio Pores 査読

Makusu Tsutsui, Yuhui He, Kazumichi Yokota, Akihide Arima, Sadato Hongo, Masateru Taniguchi, Takashi Washio, Tomoji Kawai

ACS NANO 10 ( 1 ) 803 - 809 2016年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1021/acsnano.5b05906

Web of Science

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Advances in Knowledge Discovery and Data Mining - 20th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2016, Auckland, New Zealand, April 19-22, 2016, Proceedings, Part I

PAKDD 9651 2016年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-319-31753-3

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Advances in Knowledge Discovery and Data Mining - 20th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2016, Auckland, New Zealand, April 19-22, 2016, Proceedings, Part II

PAKDD (2) 9652 2016年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-319-31750-2

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Error Asymmetry in Causal and Anticausal Regression.

Patrick Blöbaum, Takashi Washio, Shohei Shimizu

CoRR abs/1610.03263 2016年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1610.html#BlobaumWS16
Toxicogenomic prediction with graph-based structured regularization on transcription factor network

Nagata Keisuke, Kawahara Yoshinobu, Washio Takashi, Unami Akira

Fundamental Toxicological Sciences 3 ( 2 ) 39 - 46 2016年

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記述言語：英語出版者・発行元：一般社団法人日本毒性学会

Structured regularization is a mathematical technique which incorporates prior structural knowledge among variables into regression analysis to make a sparse estimation reflecting relationships among them. Abundance of structural information in biology, such as pathways formed by genes, transcripts, and proteins, especially suits well its application. Previously, we reported on the first application of latent group Lasso, a group-based regularization method, in toxicogenomics, with genes regulated by the same transcription factor treated as a group. We revealed that it achieved good predictive performances comparable to Lasso and allowed us to discuss mechanisms behind liver weight gain in rats based on selected groups. Latent group Lasso, however, does not lead to a sparse estimation, due to large group sizes in our analytical setting. In this study, we applied graph-based regularization methods, generalized fused Lasso and graph Lasso, for the same data, with regulatory networks formed by transcription factors and their downstream genes as a graph. These methods are expected to make a sparser estimation since they select variables based on edges. Comparisons showed that graph Lasso generated an accurate, biologically relevant and sparse model that could not have been possible with latent group Lasso and generalized fused Lasso.

DOI： 10.2131/fts.3.39

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その他リンク： http://search.jamas.or.jp/link/ui/2017038113
Data science in Asia (for PAKDD 2016).

James Bailey 0001, Latifur Khan, Takashi Washio

International Journal of Data Science and Analytics 2 ( 3-4 ) 93 - 94 2016年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s41060-016-0035-9

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A Novel Continuous and Structural VAR Modeling Approach and Its Application to Reactor Noise Analysis.

Marina Demeshko, Takashi Washio, Yoshinobu Kawahara, Yuriy Pepyolyshev

ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 7 ( 2 ) 24 - 22 2016年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1145/2710025

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Discriminative and generative models in causal and anticausal settings 査読

Patrick Blöbaum, Shohei Shimizu, Takashi Washio

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 9505 209 - 221 2015年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer Verlag

DOI： 10.1007/978-3-319-28379-1_15

Scopus

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Toxicogenomic prediction with group sparse regularization based on transcription factor network information

Nagata Keisuke, Kawahara Yoshinobu, Washio Takashi, Unami Akira

Fundamental Toxicological Sciences 2 ( 4 ) 161 - 170 2015年

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記述言語：英語出版者・発行元：一般社団法人日本毒性学会

Regression analysis such as linear regression and logistic regression has often been employed to construct toxicogenomic predictive models, which forecast toxicological effects of chemical compounds in human or animals based on gene expression data. While in general these techniques can generate an accurate and sparse model when a regularization term is added to a loss function, they ignore structural relationships behind genes which form vast regulatory networks and interact with each other. Recently, several reports proposed structured sparsity-inducing norms to incorporate prior structural information and make a model reflecting relationships between variables. In this study, assuming that genes regulated by the same transcription factor should be selected together, we applied the latent group Lasso technique on toxicogenomic data with transcription factor networks as prior knowledge. We compared generated classifiers for liver weight gain in rats between the latent group Lasso and Lasso. The latent group Lasso was comparable or superior to the Lasso in terms of predictive performances (balanced accuracy: 74% vs. 72%, sensitivity: 62% vs. 62%, specificity: 86% vs. 83%). Besides, groups selected by the latent group Lasso suggested involvement of Wnt/β-catenin signaling pathway. Such mechanism-related analysis could not have been possible with the Lasso and is one of the advantages of the latent group Lasso.

DOI： 10.2131/fts.2.161

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その他リンク： http://search.jamas.or.jp/link/ui/2016381691
Half-space mass: a maximally robust and efficient data depth method.

Bo Chen 0009, Kai Ming Ting, Takashi Washio, Gholamreza Haffari

Machine Learning 100 ( 2-3 ) 677 - 699 2015年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s10994-015-5524-x

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Business applications and software tools of maximal clique enumeration

Yukinobu Hamuro, Tsuyoshi Ueno, Takashi Washio

Journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers 97 ( 12 ) 1103 - 1109 2014年12月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Institute of Electronics Information Communication Engineers

Scopus

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Toxicity prediction from toxicogenomic data based on class association rule mining 査読

Keisuke Nagata, Takashi Washio, Yoshinobu Kawahara, Akira Unami

Toxicology Reports 1 1133 - 1142 2014年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Elsevier Inc.

DOI： 10.1016/j.toxrep.2014.10.014

Scopus

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連続データと離散データの間の因果関係の同定

鈴木譲, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会研究会資料人工知能基本問題研究会 94 09 2014年7月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

DOI： 10.11517/jsaifpai.94.0_09

CiNii Books

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I025861071
Anomaly detection in reconstructed quantum states using a machine-learning technique 査読

原聡, 小野貴史, 岡本亮, 竹内繁樹, 鷲尾隆

Phys.Rev.A 89 ( 2 ) 022104 2014年2月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1103/PhysRevA.89.022104

Web of Science

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Mp-Dissimilarity: A Data Dependent Dissimilarity Measure.

Sunil Aryal, Kai Ming Ting, Gholamreza Haffari, Takashi Washio

2014 IEEE International Conference on Data Mining(ICDM) 707 - 712 2014年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE Computer Society

DOI： 10.1109/ICDM.2014.33

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdm/icdm2014.html#AryalTHW14
Improving iForest with Relative Mass.

Sunil Aryal, Kai Ming Ting, Jonathan R. Wells, Takashi Washio

Advances in Knowledge Discovery and Data Mining - 18th Pacific-Asia Conference 510 - 521 2014年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-319-06605-9_42

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/pakdd2014-2.html#AryalTWW14
Causal Discovery in a Binary Exclusive-or Skew Acyclic Model: BExSAM.

Takanori Inazumi, Takashi Washio, Shohei Shimizu, Joe Suzuki, Akihiro Yamamoto, Yoshinobu Kawahara

CoRR abs/1401.5636 2014年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1401.html#InazumiWSSYK14
ParceLiNGAM: A Causal Ordering Method Robust Against Latent Confounders.

Tatsuya Tashiro, Shohei Shimizu, Aapo Hyvärinen, Takashi Washio

Neural Computation 26 ( 1 ) 57 - 83 2014年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1162/NECO_a_00533

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/neco/neco26.html#TashiroSHW14
LiNearN: A new approach to nearest neighbour density estimator.

Jonathan R. Wells, Kai Ming Ting, Takashi Washio

Pattern Recognition 47 ( 8 ) 2702 - 2720 2014年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.patcog.2014.01.013

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Learning a common substructure of multiple graphical Gaussian models 査読

Satoshi Hara, Takashi Washio

NEURAL NETWORKS 38 23 - 38 2013年2月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.neunet.2012.11.004

Web of Science

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/nn38.html#HaraW13
Density Power Divergence を用いたロバスト能動回帰学習査読

十河康弘, 植野剛, 河原吉伸, 鷲尾隆

人工知能学会論文誌 28 ( 1 ) 13 - 21 2013年1月

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DOI： 10.1527/tjsai.28.13

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A Novel Structural AR Modeling Approach for a Continuous Time Linear Markov System.

Marina Demeshko, Takashi Washio, Yoshinobu Kawahara

13th IEEE International Conference on Data Mining Workshops 104 - 113 2013年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE Computer Society

DOI： 10.1109/ICDMW.2013.17

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdm/icdmw2013.html#DemeshkoWK13
Efficiently rewriting large multimedia application execution traces with few event sequences.

Christiane Kamdem Kengne, Léon Constantin Fopa, Alexandre Termier, Noha Ibrahim, Marie-Christine Rousset, Takashi Washio, Miguel Santana

The 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD) 1348 - 1356 2013年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：ACM

DOI： 10.1145/2487575.2488211

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/kdd/kdd2013.html#KengneFTIRWS13
ESTIMATION OF CAUSAL STRUCTURES IN LONGITUDINAL DATA USING NON-GAUSSIANITY 査読

Kento Kadowaki, Shohei Shimizu, Takashi Washio

2013 IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON MACHINE LEARNING FOR SIGNAL PROCESSING (MLSP) 2013年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/MLSP.2013.6661912

Web of Science

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Structural analysis of IBR-2 based on continuous time canonicality

Marina Demeshko, Takashi Washio, Yuriy Pepyolyshev

Transactions of the American Nuclear Society 109 ( 2 ) 1445 - 1447 2013年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：American Nuclear Society

Scopus

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Active learning for noisy oracle via density power divergence.

Yasuhiro Sogawa, Tsuyoshi Ueno, Yoshinobu Kawahara, Takashi Washio

Neural Networks 46 133 - 143 2013年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.neunet.2013.05.007

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/nn46.html#SogawaUKW13
潜在交絡変数が存在する場合のベイズ的アプローチによる非ガウス因果構造推定法

田中直樹, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2013 3D15 - 3D15 2013年

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

近年様々な分野で大量の観測データが蓄積されており，因果分析法に対するニーズは高まっている。最近の研究により，データの非ガウス性を利用することで変数間の因果的順序を同定できる場合があることがわかっている。本研究では未観測交絡変数がある場合にその値を離散化してベイズ推定を行い，二変数間の因果順序を同定する手法を提案する。これにより，潜在交絡変数が存在しても頑健な推定することが可能となる。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2013.0_3d15

CiNii Books

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I025962897
経時データにおける非ガウス性を用いた因果構造探索

門脇健人, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2013 3D14 - 3D14 2013年

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

近年，膨大な観測データに潜む因果構造を推定するための統計的手法が必要とされている．本研究では経時データと呼ばれる，時間の推移とともに観測されたデータを用いた因果構造の推定法を提案する．経時データの性質とデータの非ガウス性を利用することで、従来よりも緩い仮定の下で因果構造推定が可能である．更に推定された因果構造に対して時間の経過とともに有意な変化をしている部分を統計的に検出する方法も提案する．

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2013.0_3d14

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I025960543
DEMass: a new density estimator for big data.

Kai Ming Ting, Takashi Washio, Jonathan R. Wells, Fei Tony Liu, Sunil Aryal

Knowledge and Information Systems 35 ( 3 ) 493 - 524 2013年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s10115-013-0612-3

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Separation of stationary and non-stationary sources with a generalized eigenvalue problem 査読

Satoshi Hara, Yoshinobu Kawahara, Takashi Washio, Paul von Buenau, Terumasa Tokunaga, Kiyohumi Yumoto

NEURAL NETWORKS 33 7 - 20 2012年9月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.neunet.2012.04.001

Web of Science

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/nn33.html#HaraKWBTY12
Efficient Graph Sequence Mining Using Reverse Search

INOKUCHI Akihiro, IKUTA Hiroaki, WASHIO Takashi

IEICE transactions on information and systems 95 ( 7 ) 1947 - 1958 2012年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

The mining of frequent subgraphs from labeled graph data has been studied extensively. Furthermore, much attention has recently been paid to frequent pattern mining from graph sequences. A method, called GTRACE, has been proposed to mine frequent patterns from graph sequences under the assumption that changes in graphs are gradual. Although GTRACE mines the frequent patterns efficiently, it still needs substantial computation time to mine the patterns from graph sequences containing large graphs and long sequences. In this paper, we propose a new version of GTRACE that permits efficient mining of frequent patterns based on the principle of a reverse search. The underlying concept of the reverse search is a general scheme for designing efficient algorithms for hard enumeration problems. Our performance study shows that the proposed method is efficient and scalable for mining both long and large graph sequence patterns and is several orders of magnitude faster than the original GTRACE.

DOI： 10.1587/transinf.E95.D.1947

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FRISSMiner : Mining Frequent Graph Sequence Patterns Induced by Vertices

INOKUCHI Akihiro, WASHIO Takashi

IEICE transactions on information and systems 95 ( 6 ) 1590 - 1602 2012年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

The mining of a complete set of frequent subgraphs from labeled graph data has been studied extensively. Furthermore, much attention has recently been paid to frequent pattern mining from graph sequences (dynamic graphs or evolving graphs). In this paper, we define a novel subgraph subsequence class called an "induced subgraph subsequence" to enable the efficient mining of a complete set of frequent patterns from graph sequences containing large graphs and long sequences. We also propose an efficient method for mining frequent patterns, called "FRISSs (Frequent Relevant, and Induced Subgraph Subsequences)", from graph sequences. The fundamental performance of the method is evaluated using artificial datasets, and its practicality is confirmed through experiments using a real-world dataset.

DOI： 10.1587/transinf.E95.D.1590

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非ガウス性を用いた線形非巡回なデータ生成過程部分の発見と同定

田代竜也, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2012 4B1R26 - 4B1R26 2012年

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

近年様々な分野で大量の観測データが蓄積されており，データ生成過程の推定手法に対するニーズは高まっている。最近の研究により，データの非ガウス性を利用することでデータ生成過程を同定できる場合があることがわかっている。本研究ではデータ生成過程の推定と同時にモデルがデータに適合しているかを確認する手法を提案する。これにより，モデル適合部分についてのみデータ生成過程を推定することが可能となる。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2012.0_4b1r26

CiNii Books

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I025970995
Robust Active Learning for Linear Regression via Density Power Divergence 査読

Yasuhiro Sogawa, Tsuyoshi Ueno, Yoshinobu Kawahara, Takashi Washio

NEURAL INFORMATION PROCESSING, ICONIP 2012, PT III 7665 594 - 602 2012年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1007/978-3-642-34487-9_72

Web of Science

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Special issue on the best papers of SDM'11.

Chris Clifton, Takashi Washio

Statistical Analysis and Data Mining 5 ( 1 ) 1 - 2 2012年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1002/sam.11136

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Estimation of Causal Orders in a Linear Non-Gaussian Acyclic Model: A Method Robust against Latent Confounders.

Tatsuya Tashiro, Shohei Shimizu, Aapo Hyvärinen, Takashi Washio

Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2012 - 22nd International Conference on Artificial Neural Networks 491 - 498 2012年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-642-33269-2_62

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/icann/2012-1
Weighted Likelihood Policy Search with Model Selection.

Tsuyoshi Ueno, Kohei Hayashi, Takashi Washio, Yoshinobu Kawahara

Advances in Neural Information Processing Systems 25: 26th Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2012. Proceedings of a meeting held December 3-6(NIPS) 2366 - 2374 2012年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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その他リンク： http://papers.nips.cc/paper/4815-weighted-likelihood-policy-search-with-model-selection
Group Sparse Inverse Covariance Selection with a Dual Augmented Lagrangian Method 査読

Satoshi Hara, Takashi Washio

NEURAL INFORMATION PROCESSING, ICONIP 2012, PT III 7665 108 - 115 2012年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Web of Science

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Anomalous Neighborhood Selection 査読

Satoshi Hara, Takashi Washio

12TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING WORKSHOPS (ICDMW 2012) 474 - 480 2012年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/ICDMW.2012.10

Web of Science

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Fast and Accurate PSD Matrix Estimation by Row Reduction.

Hiroshi Kuwajima, Takashi Washio, Ee-Peng Lim

IEICE Transactions on Information & Systems 95-D ( 11 ) 2599 - 2612 2012年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1587/transinf.E95.D.2599

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/ieicet/ieicet95d.html#KuwajimaWL12
Mining Rules for Rewriting States in a Transition-Based Dependency Parser.

Akihiro Inokuchi, Ayumu Yamaoka, Takashi Washio, Yuji Matsumoto 0001, Masayuki Asahara, Masakazu Iwatate, Hideto Kazawa

PRICAI 2012: Trends in Artificial Intelligence - 12th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence(PRICAI) 133 - 145 2012年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-642-32695-0_14

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pricai/pricai2012.html#InokuchiYWMAIK12
Discovering causal structures in binary exclusive-or skew acyclic models

Takanori Inazumi, Takashi Washio, Shohei Shimizu, Joe Suzuki, Akihiro Yamamoto, Yoshinobu Kawahara

CoRR abs/1202.3736 373 - 382 2012年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：AUAI Press

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1202.html#abs-1202-3736
Bootstrap confidence intervals in DirectLiNGAM 査読

Kittitat Thamvitayakul, Shohei Shimizu, Tsuyoshi Ueno, Takashi Washio, Tatsuya Tashiro

12TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING WORKSHOPS (ICDMW 2012) 659 - 668 2012年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/ICDMW.2012.134

Web of Science

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Estimating exogenous variables in data with more variables than observations 査読

Yasuhiro Sogawa, Shohei Shimizu, Teppei Shimamura, Aapo Hyvarinen, Takashi Washio, Seiya Imoto

NEURAL NETWORKS 24 ( 8 ) 875 - 880 2011年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.neunet.2011.05.017

Web of Science

PubMed

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/nn24.html#SogawaSSHWI11
定常時系列データの非ガウス性を用いたARMAモデルによる変数間決定関係の解析

田代竜也, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2011 2E35 - 2E35 2011年

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

定常な多変数時系列データにARMAモデルを適用し、過去変数からの影響を解析する手法はよく知られている。近年、ARMAモデルと構造方程式を組み合わせることで同時変数間の影響も説明可能としたARMA-LiNGAMモデルが提案された。本論文ではデータの非ガウス性を利用したARMA-LiNGAMモデルの推定手法を説明し、従来の推定手法の問題点を指摘したうえでその問題点を解決する推定手法を提案する。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2011.0_2e35

CiNii Books

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I025900145
Analyzing relationships among ARMA processes based on non-Gaussianity of external influences.

Yoshinobu Kawahara, Shohei Shimizu, Takashi Washio

Neurocomputing 74 ( 12-13 ) 2212 - 2221 2011年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.neucom.2011.02.008

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DirectLiNGAM: A Direct Method for Learning a Linear Non-Gaussian Structural Equation Model.

Shohei Shimizu, Takanori Inazumi, Yasuhiro Sogawa, Aapo Hyvärinen, Yoshinobu Kawahara, Takashi Washio, Patrik O. Hoyer, Kenneth Bollen

Journal of Machine Learning Research 12 1225 - 1248 2011年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/jmlr/jmlr12.html#ShimizuISHKWHB11
Density Estimation Based on Mass.

Kai Ming Ting, Takashi Washio, Jonathan R. Wells, Fei Tony Liu

11th IEEE International Conference on Data Mining(ICDM) 715 - 724 2011年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE Computer Society

DOI： 10.1109/ICDM.2011.47

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdm/icdm2011.html#TingWWL11
Prismatic Algorithm for Discrete D.C. Programming Problems

Yoshinobu Kawahara, Takashi Washio

CoRR abs/1108.4217 2011年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1108.html#abs-1108-4217
Common Substructure Learning of Multiple Graphical Gaussian Models 査読

Satoshi Hara, Takashi Washio

MACHINE LEARNING AND KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES, PT II 6912 1 - 16 2011年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1007/978-3-642-23783-6_1

Web of Science

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pkdd/pkdd2011-2.html#HaraW11
Analysis of Residence Time in Shopping using RFID Data –An application of the Kernel Density Estimation to RFID

S. Miayazaki, T. Washio, K. Yada

IEEE International Workshop on Data Mining for Service 2011 (DMS 2011), in conjunction with ICDM 2011, IEEE CS pp.1170-1176 1170 - 1176 2011年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/ICDMW.2011.30

Scopus

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Discovering causal structures in binary exclusive-or skew acyclic models. 査読

Takanori Inazumi, Takashi Washio, Shohei Shimizu, Joe Suzuki, Akihiro Yamamoto, Yoshinobu Kawahara

UAI 2011, Proceedings of the Twenty-Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Barcelona, Spain, July 14-17, 2011 373 - 382 2011年

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出版者・発行元：AUAI Press

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/uai/uai2011.html#conf/uai/InazumiWSSYK11
Special section on data mining and statistical science 査読

Masashi Sugiyama, Tomoyuki Higuchi, Tsuyoshi Ide, Akihiro Inokuchi, Toshihiro Kamishima, Hiroyuki Minami, Shinichi Nakajima, Atsuyoshi Nakamura, Koichi Shinoda, Koji Tsuda, Takashi Washio

IEICE Transactions on Information and Systems E93-D ( 10 ) 2671 2010年10月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Scopus

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An experimental comparison of linear non-Gaussian causal discovery methods and their variants 査読

Yasuhiro Sogawa, Shohei Shimizu, Yoshinobu Kawahara, Takashi Washio

2010 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS IJCNN 2010 2010年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Web of Science

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Best papers from the 12th Pacific-Asia conference on knowledge discovery and data mining (PAKDD2008).

Takashi Washio, Einoshin Suzuki, Kai Ming Ting

Knowledge and Information Systems 25 ( 2 ) 209 - 210 2010年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s10115-010-0346-4

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A new particle filter for high-dimensional state-space models based on intensive and extensive proposal distribution.

Viet Phuong Nguyen, Takashi Washio, Tomoyuki Higuchi

International Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms 2 ( 4 ) 284 - 311 2010年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1504/IJKESDP.2010.037492

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Modelling deposit outflow in financial crises: application to branch management and customer relationship management.

Katsutoshi Yada, Takashi Washio, Yasuharu Ukai

International Journal of Advanced Intelligence Paradigms 2 ( 2/3 ) 254 - 270 2010年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1504/IJAIP.2010.030538

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GTRACE: Mining Frequent Subsequences from Graph Sequences.

Akihiro Inokuchi, Takashi Washio

IEICE Transactions on Information & Systems 93-D ( 10 ) 2792 - 2804 2010年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1587/transinf.E93.D.2792

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/ieicet/ieicet93d.html#InokuchiW10
GroupLiNGAM: Linear non-Gaussian acyclic models for sets of variables

Yoshinobu Kawahara, Kenneth Bollen, Shohei Shimizu, Takashi Washio

CoRR abs/1006.5041 2010年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1006.html#abs-1006-5041
Mining Frequent Graph Sequence Patterns Induced by Vertices.

Akihiro Inokuchi, Takashi Washio

Proceedings of the SIAM International Conference on Data Mining(SDM) 466 - 477 2010年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：SIAM

DOI： 10.1137/1.9781611972801.41

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/sdm/sdm2010.html#InokuchiW10
GTRACE2: Improving Performance Using Labeled Union Graphs.

Akihiro Inokuchi, Takashi Washio

Advances in Knowledge Discovery and Data Mining 178 - 188 2010年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-642-13672-6_18

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/pakdd2010-2.html#InokuchiW10
Graph Classification Based on Optimizing Graph Spectra.

Nguyen Duy Vinh, Akihiro Inokuchi, Takashi Washio

Discovery Science - 13th International Conference 205 - 220 2010年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-642-16184-1_15

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dis/dis2010.html#VinhIW10
Use of Prior Knowledge in a Non-Gaussian Method for Learning Linear Structural Equation Models 査読

Takanori Inazumi, Shohei Shimizu, Takashi Washio

LATENT VARIABLE ANALYSIS AND SIGNAL SEPARATION 6365 221 - 228 2010年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Web of Science

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Stationary Subspace Analysis as a Generalized Eigenvalue Problem 査読

Satoshi Hara, Yoshinobu Kawahara, Takashi Washio, Paul von Buenau

NEURAL INFORMATION PROCESSING: THEORY AND ALGORITHMS, PT I 6443 422 - + 2010年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1007/978-3-642-17537-4_52

Web of Science

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/iconip/iconip2010-1.html#HaraKWB10
Development of data mining platform MUSASHI towards service computing 査読

Kohei Ichikawa, Katsutoshi Yada, Takashi Washio

Proceedings - 2010 IEEE International Conference on Granular Computing, GrC 2010 235 - 240 2010年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE Computer Society

DOI： 10.1109/GrC.2010.168

Scopus

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/grc/grc2010.html#IchikawaYW10
Discovery of Exogenous Variables in Data with More Variables Than Observations.

Yasuhiro Sogawa, Shohei Shimizu, Aapo Hyvärinen, Takashi Washio, Teppei Shimamura, Seiya Imoto

Artificial Neural Networks - ICANN 2010 - 20th International Conference 6352 LNCS ( PART 1 ) 67 - 76 2010年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-642-15819-3_10

Scopus

arXiv

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/icann/2010-1
データの非正規性を活用する因果構造探索法と事前情報の利用

稲積孝紀, 十河泰弘, 清水昌平, 河原吉伸, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2010 1A53 - 1A53 2010年

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

構造方程式モデルと呼ばれる統計モデルを用いた因果構造探索を議論する。従来法はデータ共分散行列の情報しか用いないことが多いため、モデルを一意に同定できない問題があった。最近、データの非正規性を活用することで、この問題を解消できる場合があることがわかってきた。だが、現在の非正規性を使う方法は、データ情報のみを用い、事前情報があっても利用しない。本発表では、事前情報も利用することで探索性能の向上を図る。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2010.0_1a53

CiNii Books

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I025892825
Optimization of Budget Allocation for TV Advertising

Kohei Ichikawa, Katsutoshi Yada, Namiko Nakachi, Takashi Washio

KNOWLEDGE-BASED AND INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, PT II, PROCEEDINGS 5712 270 - + 2009年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Web of Science

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Pruning strategies based on the upper bound of information gain for discriminative subgraph mining

Kouzou Ohara, Masahiro Hara, Kiyoto Takabayashi, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 5465 50 - 60 2009年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1007/978-3-642-01715-5_5

Scopus

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A direct method for estimating a causal ordering in a linear non-Gaussian acyclic model

Shohei Shimizu, Aapo Hyvärinen, Yoshinobu Kawahara, Takashi Washio

Proceedings of the 25th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, UAI 2009 506 - 513 2009年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Scopus

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Special Issue on Data-Mining and Statistical Science.

Takashi Washio

New Generation Computing 27 ( 4 ) 281 - 284 2009年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s00354-009-0065-0

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Modeling Bank Runs in Financial Crises.

Katsutoshi Yada, Takashi Washio, Yasuharu Ukai, Hisao Nagaoka

The Review of Socionetwork Strategies 3 ( 1 ) 19 - 31 2009年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s12626-008-0005-3

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Advances in Machine Learning, First Asian Conference on Machine Learning, ACML 2009, Nanjing, China, November 2-4, 2009. Proceedings

ACML 5828 2009年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-642-05224-8

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New Frontiers in Applied Data Mining, PAKDD 2008 International Workshops, Osaka, Japan, May 20-23, 2008. Revised Selected Papers

PAKDD Workshops 5433 2009年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-642-00399-8

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Optimization of budget allocation for TV advertising

Kohei Ichikawa, Katsutoshi Yada, Namiko Nakachi, Takashi Washio

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 5712 LNAI ( PART 2 ) 270 - 277 2009年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-642-04592-9_34

Scopus

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/kes/kes2009-2.html#IchikawaYNW09
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 12th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2008, Osaka, Japan, May 20-23, 2008 Proceedings

PAKDD 5012 2008年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-540-68125-0

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DryadeParent, An Efficient and Robust Closed Attribute Tree Mining Algorithm.

Alexandre Termier, Marie-Christine Rousset, Michèle Sebag, Kouzou Ohara, Takashi Washio, Hiroshi Motoda

IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 20 ( 3 ) 300 - 320 2008年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/TKDE.2007.190695

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A Fast Method to Mine Frequent Subsequences from Graph Sequence Data.

Akihiro Inokuchi, Takashi Washio

Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2008)(ICDM) 303 - 312 2008年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE Computer Society

DOI： 10.1109/ICDM.2008.106

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdm/icdm2008.html#InokuchiW08
A Bank Run Model in Financial Crises.

Katsutoshi Yada, Takashi Washio, Yasuharu Ukai, Hisao Nagaoka

Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems 703 - 710 2008年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-540-85565-1_87

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/kes/kes2008-2.html#YadaWUN08
Modeling dynamic substate chains among massive states.

Viet Phuong Nguyen, Takashi Washio

Intelligent Data Analysis 12 ( 3 ) 271 - 291 2008年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/ida/ida12.html#NguyenW08
A Range Query Approach for High Dimensional Euclidean Space Based on EDM Estimation.

Kentarou Kido, Hiroshi Kuwajima, Takashi Washio

Proceedings of the SIAM International Conference on Data Mining(SDM) 387 - 398 2008年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：SIAM

DOI： 10.1137/1.9781611972788.35

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/sdm/sdm2008.html#KidoKW08
A Classification Method Based on Subspace Clustering and Association Rules.

Takashi Washio, Koutarou Nakanishi, Hiroshi Motoda

New Generation Computing 25 ( 3 ) 235 - 245 2007年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s00354-007-0015-7

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Communicability Criteria of Law Equations Discovery.

Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Computational Discovery of Scientific Knowledge 98 - 119 2007年

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出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-540-73920-3_5

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dis/book2007.html#WashioM07
Analysis on a relation between enterprise profit and financial state by using data mining techniques

Takashi Washio, Yasuo Shinnou, Katsutoshi Yada, Hiroshi Motoda, Takashi Okada

NEW FRONTIERS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE 4384 305 - 316 2007年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Web of Science

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Analysis of hepatitis dataset by decision tree based on graph-based induction

Warodom Geamsakul, Takashi Matsuda, Tetsuya Yoshida, Kouzou Ohara, Hiroshi Motoda, Takashi Washio, Hideto Yokoi, Katsuhiko Takabayashi

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 3609 5 - 28 2007年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer Verlag

DOI： 10.1007/978-3-540-71009-7_2

Scopus

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Constructing Decision Tree Based on Chunkingless Graph-Based Induction

Kouzou Ohara, Phu Chien Nguyen, Akira Mogi, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Mining Graph Data 203 - 226 2006年4月

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記述言語：英語掲載種別：論文集(書籍)内論文出版者・発行元：John Wiley & Sons, Inc.

DOI： 10.1002/9780470073049.ch9

Scopus

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Constructing Decision Trees for Graph-Structured Data by Chunkingless Graph-Based Induction.

Phu Chien Nguyen, Kouzou Ohara, Akira Mogi, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Advances in Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD) 390 - 399 2006年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/11731139_45

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/pakdd2006.html#NguyenOMMW06
A method to search ARX model orders and its application to sales dynamics analysis

Kenta Fukata, Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Proceedings - IEEE International Conference on Data Mining, ICDM 590 - 595 2006年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

DOI： 10.1109/icdmw.2006.10

Scopus

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Extracting discriminative patterns from graph structured data using constrained search

Kiyoto Takabayashi, Phu Chien Nguyen, Kouzou Ohara, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 4303 64 - 74 2006年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer Verlag

DOI： 10.1007/11961239_6

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離散構造データからの完全探索による知識発見

鷲尾隆

計測と制御 = Journal of the Society of Instrument and Control Engineers 44 ( 5 ) 307 - 312 2005年5月

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記述言語：日本語出版者・発行元：The Society of Instrument and Control Engineers

DOI： 10.11499/sicejl1962.44.307

CiNii Books

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その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00250229404?from=CiNii
Discovering Time Differential Law Equations Containing Hidden State Variables and Chaotic Dynamics.

Takashi Washio, Fuminori Adachi, Hiroshi Motoda

IJCAI-05(IJCAI) 1642 - 1644 2005年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Professional Book Center

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/ijcai/2005
Multi-structure Information Retrieval Method Based on Transformation Invariance.

Fuminori Adachi, Takashi Washio, Atsushi Fujimoto, Hiroshi Motoda, Hidemitsu Hanafusa

New Generation Computing 23 ( 4 ) 291 - 313 2005年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/BF03037635

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SCALETRACK: A System to Discover Dynamic Law Equations Containing Hidden States and Chaos.

Takashi Washio, Fuminori Adachi, Hiroshi Motoda

Discovery Science 253 - 266 2005年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/11563983_22

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dis/dis2005.html#WashioAM05
Efficient Mining of High Branching Factor Attribute Trees.

Alexandre Termier, Marie-Christine Rousset, Michèle Sebag, Kouzou Ohara, Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Proceedings of the 5th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2005)(ICDM) 785 - 788 2005年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE Computer Society

DOI： 10.1109/ICDM.2005.55

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdm/icdm2005.html#TermierRSOWM05
Mining Quantitative Frequent Itemsets Using Adaptive Density-Based Subspace Clustering.

Takashi Washio, Yuki Mitsunaga, Hiroshi Motoda

Proceedings of the 5th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2005)(ICDM) 793 - 796 2005年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE Computer Society

DOI： 10.1109/ICDM.2005.100

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdm/icdm2005.html#WashioMM05
A General Framework for Mining Frequent Subgraphs from Labeled Graphs.

Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Fundamenta Informaticae 66 ( 1-2 ) 53 - 82 2005年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/fuin/fuin66.html#InokuchiWM05
Enhancing the plausibility of law equation discovery through cross check among multiple scale-type-based models.

Takashi Washio, Hiroshi Motoda, Yuji Niwa

Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence 17 ( 1-2 ) 129 - 143 2005年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1080/09528130512331315837

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Memory management of density-based spam detector

Kenichi Yoshida, Fuminori Adachi, Takashi Washio, Hiroshi Motoda, Teruaki Homma, Akihiro Nakashima, Hiromitsu Fujikawa, Katsuyuki Yamazaki

Proceedings - 2005 Symposium on Applications and the Internet, SAINT'2005 370 - 376 2005年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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Deriving Class Association Rules Based on Levelwise Subspace Clustering.

Takashi Washio, Koutarou Nakanishi, Hiroshi Motoda

Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2005, 9th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases(PKDD) 692 - 700 2005年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/11564126_74

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pkdd/pkdd2005.html#WashioNM05
Extracting diagnostic knowledge from hepatitis dataset by Decision Tree Graph-Based Induction

Warodom Geamsakul, Tetsuya Yoshida, Kouzou Ohara, Hiroshi Motoda, Takashi Washio, Hideto Yokoi, Katsuhiko Takabayashi

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 3430 126 - 151 2005年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer Verlag

DOI： 10.1007/11423270_8

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Refining diagnostic knowledge extracted from interferon therapy by graph-based induction

Tetsuya Yoshida, Akira Mogi, Kouzou Ohara, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Proceedings of the 2005 International Conference on Active Media Technology, AMT 2005 2005 63 - 68 2005年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/AMT.2005.1505269

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A framework of numerical basket analysis

Takashi Washio, Atsushi Fujimoto, Hiroshi Motoda

Proceedings - 2005 Symposium on Applications and the Internet Workshops, SAINT2005 2005 340 - 343 2005年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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Mutagenicity Risk Analysis by Using Class Association Rules.

Takashi Washio, Koutarou Nakanishi, Hiroshi Motoda, Takashi Okada

New Frontiers in Artificial Intelligence 436 - 445 2005年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/11780496_46

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/jsai/jsai2005.html#WashioNMO05
Cl-GBI: A Novel Approach for Extracting Typical Patterns from Graph-Structured Data.

Phu Chien Nguyen, Kouzou Ohara, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Advances in Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD) 639 - 649 2005年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/11430919_74

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/pakdd2005.html#NguyenOMW05
Using a Hash-Based Method for Apriori-Based Graph Mining.

Phu Chien Nguyen, Takashi Washio, Kouzou Ohara, Hiroshi Motoda

Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2004, 8th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases(PKDD) 349 - 361 2004年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-540-30116-5_33

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pkdd/pkdd2004.html#NguyenWOM04
Consumer behavior analysis by graph mining technique

Katsutoshi Yada, Hiroshi Motoda, Takashi Washio, Asuka Miyawaki

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 3214 800 - 806 2004年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Springer Verlag

DOI： 10.1007/978-3-540-30133-2_105

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Density-based spam detector.

Kenichi Yoshida, Fuminori Adachi, Takashi Washio, Hiroshi Motoda, Teruaki Homma, Akihiro Nakashima, Hiromitsu Fujikawa, Katsuyuki Yamazaki

Proceedings of the Tenth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD) 486 - 493 2004年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：ACM

DOI： 10.1145/1014052.1014107

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/kdd/kdd2004.html#YoshidaAWMHNFY04
Adaptive Ripple Down Rules method based on minimum description length principle.

Tetsuya Yoshida, Takuya Wada, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Intelligent Data Analysis 8 ( 3 ) 239 - 265 2004年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/ida/ida8.html#YoshidaWMW04
Density-Based Spam Detector.

Kenichi Yoshida, Fuminori Adachi, Takashi Washio, Hiroshi Motoda, Teruaki Homma, Akihiro Nakashima, Hiromitsu Fujikawa, Katsuyuki Yamazaki

IEICE Transactions on Information & Systems 87-D ( 12 ) 2678 - 2688 2004年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/ieicet/ieicet87d.html#YoshidaAWMHNFY04
データマイニングと学習

鷲尾隆

計測と制御 = Journal of the Society of Instrument and Control Engineers 42 ( 6 ) 480 - 484 2003年6月

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記述言語：日本語出版者・発行元：The Society of Instrument and Control Engineers

DOI： 10.11499/sicejl1962.42.480

CiNii Books

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その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00229788444?from=CiNii
Complete Mining of Frequent Patterns from Graphs: Mining Graph Data.

Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Machine Learning 50 ( 3 ) 321 - 354 2003年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1023/A:1021726221443

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Performance Evaluation of Decision Tree Graph-Based Induction.

Warodom Geamsakul, Takashi Matsuda, Tetsuya Yoshida, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Discovery Science 128 - 140 2003年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-540-39644-4_12

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dis/dis2003.html#GeamsakulMYMW03
Classifier Construction by Graph-Based Induction for Graph-Structured Data.

Warodom Geamsakul, Takashi Matsuda, Tetsuya Yoshida, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Advances in Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD) 52 - 62 2003年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-36175-8_6

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/pakdd2003.html#GeamsakulMYMW03
Development of generic search method based on transformation invariance

Fuminori Adachi, Takashi Washio, Hiroshi Motoda, Atsushi Fujimoto, Hidemitsu Hanafusa

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 2871 486 - 495 2003年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer Verlag

DOI： 10.1007/978-3-540-39592-8_69

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データマイニング－その発展と今後の展望－

鷲尾隆

日本化学会情報化学部会誌 21 ( 2 ) 37 - 37 2003年

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記述言語：日本語出版者・発行元：公益社団法人日本化学会・情報化学部会

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DOI： 10.11546/cicsj.21.37

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Applying data mining to a field quality watchdog task 査読

Satoshi Hori, Hirokazu Taki, Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Electrical Engineering in Japan (English translation of Denki Gakkai Ronbunshi) 140 ( 2 ) 18 - 25 2002年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1002/eej.10034

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観測データからの科学法則式の発見

鷲尾隆

計測と制御 = Journal of the Society of Instrument and Control Engineers 41 ( 5 ) 319 - 324 2002年5月

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記述言語：日本語出版者・発行元：The Society of Instrument and Control Engineers

DOI： 10.11499/sicejl1962.41.319

CiNii Books

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その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00157320235?from=CiNii
Adaptive Ripple Down Rules Method based on Minimum Description Length Principle.

Tetsuya Yoshida, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2002)(ICDM) 530 - 537 2002年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE Computer Society

DOI： 10.1109/ICDM.2002.1183998

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdm/icdm2002.html#YoshidaMW02
Extension of the RDR Method That Can Adapt to Environmental Changes and Acquire Knowledge from Both Experts and Data.

Takuya Wada, Tetsuya Yoshida, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

PRICAI 2002: Trends in Artificial Intelligence(PRICAI) 218 - 227 2002年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-45683-X_25

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pricai/pricai2002.html#WadaYMW02
Case Generation Method for Constructing an RDR Knowledge Base.

Keisei Fujiwara, Tetsuya Yoshida, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

PRICAI 2002: Trends in Artificial Intelligence(PRICAI) 228 - 237 2002年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-45683-X_26

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pricai/pricai2002.html#FujiwaraYMW02
Knowledge Discovery from Structured Data by Beam-Wise Graph-Based Induction.

Takashi Matsuda, Hiroshi Motoda, Tetsuya Yoshida, Takashi Washio

PRICAI 2002: Trends in Artificial Intelligence(PRICAI) 255 - 264 2002年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-45683-X_29

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pricai/pricai2002.html#MatsudaMYW02
Graph-based induction and its applications.

Takashi Matsuda, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Advanced Engineering Informatics 16 ( 2 ) 135 - 143 2002年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/S1474-0346(02)00005-8

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Attribute Generation Based on Association Rules.

Masahiro Terabe, Takashi Washio, Hiroshi Motoda, Osamu Katai, Tetsuo Sawaragi

Knowledge and Information Systems 4 ( 3 ) 329 - 349 2002年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s101150200010

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Mining Patterns from Structured Data by Beam-Wise Graph-Based Induction.

Takashi Matsuda, Hiroshi Motoda, Tetsuya Yoshida, Takashi Washio

Discovery Science 422 - 429 2002年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-36182-0_44

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dis/dis2002.html#MatsudaMYW02
Inductive Thermodynamics from Time Series Data Analysis.

Hiroshi H. Hasegawa, Takashi Washio, Yukari Ishimiya

Progress in Discovery Science 384 - 394 2002年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-45884-0_28

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dsp/dsp2002.html#HasegawaWI02
Toward the Discovery of First Principle Based Scientific Law Equations.

Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Progress in Discovery Science 553 - 564 2002年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-45884-0_42

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dsp/dsp2002.html#WashioM02
一般グラフ構造データに対する Graph-Based Induction とその応用

松田喬, 元田浩, 鷲尾隆

人工知能学会論文誌 = Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence : AI 16 363 - 374 2001年11月

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記述言語：日本語出版者・発行元：The Japanese Society for Artificial Intelligence

A machine learning technique called Graph-Based Induction (GBI) efficiently extracts typical patterns from graph data by stepwise pair expansion (pairwise chunking). In this paper, we introduce Graph-Based Induction for general graph structured data, which can handle directed/undirected, colored/uncolored graphs with/without (self) loop and with colored/uncolored links. We show that its time complexity is almost linear with the size of graph. We, further, show that GBI can effectively be applied to the extraction of typical patterns from DNA sequence data and organnochlorine compound data from which to generate classification rules, and that GBI also works as a feature construction component for other machine learning tools.

DOI： 10.1527/tjsai.16.363

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その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00151428081?from=CiNii
Automatic web-page classification by using machine learning methods

Makoto Tsukada, Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 2198 303 - 313 2001年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer Verlag

DOI： 10.1007/3-540-45490-x_36

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A Description Length-Based Decision Criterion for Default Knowledge in the Ripple Down Rules Method.

Takuya Wada, Tadashi Horiuchi, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Knowledge and Information Systems 3 ( 2 ) 146 - 167 2001年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/PL00011663

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Basket analysis on meningitis data

Takayuki Ikeda, Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 2253 516 - 524 2001年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer Verlag

DOI： 10.1007/3-540-45548-5_72

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Discovering Admissible Simultaneous Equation Models from Observed Data.

Takashi Washio, Hiroshi Motoda, Yuji Niwa

Machine Learning: EMCL 2001(ECML) 539 - 551 2001年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-44795-4_46

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ecml/ecml2001.html#WashioMN01
S3Bagging: Fast Classifier Induction Method with Subsampling and Bagging.

Masahiro Terabe, Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Advances in Intelligent Data Analysis(IDA) 177 - 186 2001年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-44816-0_18

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ida/ida2001.html#TerabeWM01
Knowledge Acquisition from Both Human Expert and Data.

Takuya Wada, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Knowledge Discovery and Data Mining - PAKDD 2001(PAKDD) 550 - 561 2001年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-45357-1_58

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/pakdd2001.html#WadaMW01
Nonequilibrium Thermodynamics from Time Series Data Analysis.

Hiroshi H. Hasegawa, Takashi Washio, Yukari Ishimiya, Takeshi Saito

Discovery Science 304 - 305 2000年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-44418-1_35

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dis/dis2000.html#HasegawaWIS00
Graph-Based Induction for General Graph Structured Data and Its Application to Chemical Compound Data.

Takashi Matsuda, Tadashi Horiuchi, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Discovery Science 99 - 111 2000年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-44418-1_9

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dis/dis2000.html#MatsudaHMW00
Enhancing the Plausibility of Law Equation Discovery.

Takashi Washio, Hiroshi Motoda, Yuji Niwa

Proceedings of the Seventeenth International Conference on Machine Learning (ICML 2000)(ICML) 1127 - 1134 2000年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Morgan Kaufmann

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icml/icml2000.html#WashioMN00
Extension of Graph-Based Induction for General Graph Structured Data.

Takashi Matsuda, Tadashi Horiuchi, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Knowledge Discovery and Data Mining, Current Issues and New Applications(PAKDD) 420 - 431 2000年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-45571-X_49

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/pakdd2000.html#MatsudaHMW00
An Apriori-Based Algorithm for Mining Frequent Substructures from Graph Data.

Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Principles of Data Mining and Knowledge Discovery(PKDD) 13 - 23 2000年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-45372-5_2

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pkdd/pkdd2000.html#InokuchiWM00
Derivation of the Topology Structure from Massive Graph Data.

Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Discovery Science 330 - 332 1999年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-46846-3_35

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dis/dis99.html#InokuchiWM98
Autonomous Recovery Execution in Nuclear Power Plant by the Agent.

Yuji Niwa, Masahiro Terabe, Takashi Washio

Cognition, Technology & Work 1 ( 4 ) 197 - 210 1999年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s101110050017

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"Thermodynamics" from Time Series Data Analysis.

Hiroshi H. Hasegawa, Takashi Washio, Yukari Ishimiya

Discovery Science 326 - 327 1999年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-46846-3_33

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dis/dis99.html#HasegawaWI98
Characterization of Default Knowledge in Ripple Down Rules Method.

Takuya Wada, Tadashi Horiuchi, Hiroshi Motoda, Takashi Washio

Methodologies for Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD) 284 - 295 1999年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-48912-6_40

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/pakdd99.html#WadaHMW99
Basket Analysis for Graph Structured Data.

Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Hiroshi Motoda, Kouhei Kumasawa, Naohide Arai

Methodologies for Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD) 420 - 431 1999年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-48912-6_56

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/pakdd99.html#InokuchiWMKA99
Graph-Based Induction for General Graph Structured Data.

Takashi Matsuda, Tadashi Horiuchi, Hiroshi Motoda, Takashi Washio, Kohei Kumazawa, Naohide Arai

Discovery Science 340 - 342 1999年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-46846-3_39

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dis/dis99.html#MatsudaHMWKA98
Discovering Admissible Model Equations from Observed Data Based on Scale-Types and Identity Constrains.

Takashi Washio, Hiroshi Motoda, Yuji Niwa

Proceedings of the Sixteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI) 772 - 779 1999年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Morgan Kaufmann

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/ijcai/99
A Data Pre-processing Method Using Association Rules of Attributes for Improving Decision Tree.

Masahiro Terabe, Osamu Katai, Tetsuo Sawaragi, Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Methodologies for Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD) 143 - 147 1999年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-48912-6_20

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/pakdd99.html#TerabeKSWM99
Mining Association Rules for Estimation and Prediction.

Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Research and Development in Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD) 417 - 419 1998年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-64383-4_50

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/pakdd98.html#WashioM98
Discovery of first-principle equations based on scale-type-based and data-driven reasoning.

Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Knowledge Based Systems 10 ( 7 ) 403 - 411 1998年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/S0950-7051(98)00034-3

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Development of SDS2: Smart Discovery System for Simultaneous Equation Systems.

Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Discovery Science 352 - 363 1998年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-49292-5_31

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/dis/dis98.html#WashioM98
Flexible Multiple Semicoarsening for Three-Dimensional Singularly Perturbed Problems.

Takashi Washio, Cornelis W. Oosterlee

SIAM Journal on Scientific Computing 19 ( 5 ) 1646 - 1666 1998年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1137/S1064827596305829

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Discovering Admissible Simultaneous Equations of Large Scale Systems.

Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Proceedings of the Fifteenth National Conference on Artificial Intelligence and Tenth Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference(AAAI/IAAI) 189 - 196 1998年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：AAAI Press / The MIT Press

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/aaai/1998
Discovering Admissible Models of Complex Systems Based on Scale-Types and Idemtity Constraints.

Takashi Washio, Hiroshi Motoda

Proceedings of the Fifteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence 810 - 819 1997年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Morgan Kaufmann

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/ijcai/1997
A New Approach to Quantitative and Credible Diagnosis for Multiple Faults of Components and Sensors.

Takashi Washio, Masatake Sakuma, Masaharu Kitamura

Artificial Intelligence 91 ( 1 ) 103 - 130 1997年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/S0004-3702(96)00060-4

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インタフェース評価実験における未知因子推定法

鷲尾隆, 北村正晴

日本人間工学会大会講演集 37 308 - 309 1996年4月

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記述言語：日本語出版者・発行元：Japan Ergonomics Society

DOI： 10.5100/jje.32.Supplement_308

CiNii Books

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A History-Oriented Envisioning Method.

Takashi Washio, Hiroshi Motoda

PRICAI'96: Topics in Artificial Intelligence(PRICAI) 312 - 323 1996年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/3-540-61532-6_27

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pricai/pricai96.html#WashioM96
Worm-Type agents for intelligent operation of large-scale man-machine systems

Takashi Washio, Masaharu Kitamura

Advances in Human Factors/Ergonomics 20 ( C ) 925 - 930 1995年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Elsevier

DOI： 10.1016/S0921-2647(06)80146-2

Scopus

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人間信頼性へのファジィ積分の応用(<特集>信頼性解析・リスク解析へのファジィの応用)

鷲尾隆

日本ファジィ学会誌 5 ( 5 ) 958 - 969 1993年

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記述言語：日本語出版者・発行元：日本知能情報ファジィ学会

DOI： 10.3156/jfuzzy.5.5_958

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MISC

AIと固体ナノポアセンサによるウイルス検査

有馬彰秀, 筒井真楠, 鷲尾隆, 馬場嘉信, 馬場嘉信, 馬場嘉信, 川合知二

生物工学会誌 101 ( 8 ) 2023年

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Measurement Informatics and Its Application in Science 招待

Takashi Washio

Proceedings of SciX2022: SciX (The Great SCIentific eXchange) Conference 2022 ( 342 ) 2022年10月

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担当区分：筆頭著者記述言語：英語掲載種別：会議報告等

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Developments of control system for ion source using machine learning

Y Morita, M Fukuda, T Yorita, H Kanda, K Hatanaka, T Saitou, H Tamura, Y Yasuda, T Washio, Y Nakashima, M Iwasaki, H W Koay, K Takeda, T Hara, T H Chong, H Zhao

Journal of Physics: Conference Series 2244 ( 1 ) 012105 - 012105 2022年4月

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出版者・発行元：IOP Publishing

Abstract

Various factors influence each other in an ion source. Therefore, when operating an ion source, it is necessary to optimize and adjust various parameters. This time, we performed an experiment to automize adjustment that maximizes the brightness of the beam using machine learning. By automatically adjusting 4 parameters, we succeeded in finding a point with a beam brightness of 4.32 × 10-6 mA/(imm mrad)2 in 25 steps. This shows that automatic adjustment using Bayesian optimization is feasible.

DOI： 10.1088/1742-6596/2244/1/012105

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その他リンク： https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/2244/1/012105/pdf
積層集積ナノポアを用いた1細胞内DNAの1分子検出

筒井真楠, 横田一道, 有馬彰秀, 鷲尾隆, 馬場嘉信, 川合知二

応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM) 69th 2022年

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次世代機械・深層学習アルゴリズムを用いた尿リキッドバイオプシーの早期診断技術

夏目敦至, 夏目敦至, 安井隆雄, 安井隆雄, 鷲尾隆, 北野詳太郎, 青木恒介, 市川裕樹, 水沼未雅, 高山和也, 高山和也, 齋藤竜太, 若林俊彦, 馬場嘉信, 馬場嘉信

日本脳腫瘍学会学術集会プログラム・抄録集 39th 2021年

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ナノポアデバイスを用いた単一生体粒子分析

有馬彰秀, 筒井真楠, 吉田剛, 横田一道, 立松健司, 山崎智子, 黒田俊一, 谷口正輝, 鷲尾隆, 川合知二, 馬場嘉信, 馬場嘉信, 馬場嘉信

Molecular Electronics and Bioelectronics 31 ( 2 ) 2020年

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ナノポアデバイスを用いた単一生体粒子分析—応用物理学会有機分子・バイオエレクトロニクス分科会研究会ここまで進んだ有機分子・バイオエレクトロニクス研究

有馬彰秀, 筒井真楠, 吉田剛, 横田一道, 立松健司, 山﨑智子, 黒田俊一, 谷口正輝, 鷲尾隆, 川合知二, 馬場嘉信

Molecular electronics and bioelectronics = 応用物理学会,有機分子・バイオエレクトロニクス分科会会誌 / 応用物理学会有機分子・バイオエレクトロニクス分科会編 31 ( 2 ) 93 - 96 2020年

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記述言語：日本語出版者・発行元：応用物理学会有機分子・バイオエレクトロニクス分科会

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機械学習と分子認識ナノポアを用いた1ウイルス識別

筒井真楠, 有馬彰秀, 吉田剛, 横田一道, 殿村渉, 谷口正輝, 鷲尾隆, 川合知二, HARLISA Ilva Hanun, 田中祐圭, 大河内美奈

応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM) 66th 2019年

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外部摂動イオン電流による薬剤耐性大腸菌の識別

吉川碧海, 安井隆雄, 安井隆雄, 安井隆雄, 嶋田泰介, 嶋田泰介, 山崎聖司, 西野邦彦, 柳田剛, 長嶋一樹, 鷲尾隆, 川合知二, 馬場嘉信, 馬場嘉信, 馬場嘉信

日本化学会春季年会講演予稿集(CD-ROM) 99th 2019年

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ナノバイオデバイスと機械学習の融合による多項目ウイルス識別

有馬彰秀, 有馬彰秀, 筒井真楠, 殿村渉, 横田一道, 安井隆雄, 安井隆雄, 嶋田泰佑, 嶋田泰佑, 山崎智子, 立松健司, 黒田俊一, 谷口正輝, 鷲尾隆, 川合知二, 馬場嘉信, 馬場嘉信, 馬場嘉信

化学とマイクロ・ナノシステム学会研究会講演要旨集 39th 2019年

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フラジェリン認識ペプチド修飾ポアセンサによる大腸菌の個別計測

大河内美奈, 大河内美奈, 田中祐圭, 田中祐圭, 丸井貴皓, 丸井貴皓, 筒井真楠, 筒井真楠, 横田一道, 横田一道, 鷲尾隆, 鷲尾隆, 谷口正輝, 谷口正輝

電気化学秋季大会講演要旨集(CD-ROM) 2018 2018年

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フラジェリン認識ペプチドを修飾したポアセンサによる微生物の検出

大河内美奈, 大河内美奈, 田中祐圭, 田中祐圭, 丸井貴皓, 丸井貴皓, 筒井真楠, 筒井真楠, 横田一道, 横田一道, 鷲尾隆, 鷲尾隆, 谷口正輝, 谷口正輝, 河合知二, 河合知二

化学とマイクロ・ナノシステム学会研究会講演要旨集 37th 2018年

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Recursive BC を用いた超解像顕微鏡の画像推定手法

木戸俊輔, 鷲尾隆, 和沢鉄一, 永井健治

人工知能学会全国大会論文集 2018 ( 0 ) 3L203 - 3L203 2018年

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

我々はSPoD-ExPAN超解像顕微鏡の画像推定に，Recursive Bayesian Computationを用いることを提案する。この推定手法は勾配法のような最適性評価関数の微分可能性を必要とせず、かつより大域的に最適な画像を得ることができると考えられる。本稿では、Recursive Bayesian Computation をカーネル密度推定を用いて実装する。また、推定に正則化を導入し、その推定精度を正則化を行わない場合と比較検証する。

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ナノポア計測と機械学習によるインフルエンザウイルス識別

筒井真楠, 有馬彰秀, 吉田剛, 横田一道, 殿村渉, 谷口正輝, 鷲尾隆, 川合知二, ILVA Harlisa, 田中祐圭, 大河内美奈

日本化学会春季年会講演予稿集(CD-ROM) 98th 2018年

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低アスペクト比ポアセンサと機械学習法による1粒子形状識別 (M&BE研究会有機分子・バイオエレクトロニクスの最新動向と応用展開)

筒井真楠, 谷口正輝, 鷲尾隆, 川合知二

Molecular electronics and bioelectronics = 応用物理学会,有機分子・バイオエレクトロニクス分科会会誌 28 ( 2 ) 65 - 68 2017年5月

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記述言語：日本語出版者・発行元：応用物理学会有機分子・バイオエレクトロニクス分科会

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ナノポアと機械学習による1細菌の識別 : 物理計測と機械学習で分子認識能を創る

谷口正輝, 鷲尾隆, 川合知二

化学 = Chemistry 72 ( 2 ) 33 - 38 2017年2月

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記述言語：日本語出版者・発行元：化学同人

CiNii Books

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微生物結合ペプチドを修飾したポアセンサにおけるイオン電流の応答解析

服部翔太, イルファハヌンハルリサ, 丸井貴皓, 田中祐圭, 大河内美奈, 有馬彰秀, 筒井真楠, 谷口正輝, 鷲尾隆, 川合知二

化学工学会年会研究発表講演要旨集(CD-ROM) 82nd 2017年

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微生物判別デバイスの開発に向けたペプチド探索

服部翔太, 服部翔太, 田中祐圭, 田中祐圭, 有馬彰秀, 有馬彰秀, 筒井真楠, 筒井真楠, 谷口正輝, 谷口正輝, 鷲尾隆, 鷲尾隆, 川合知二, 川合知二, 大河内美奈, 大河内美奈

化学とマイクロ・ナノシステム学会研究会講演要旨集 35th 2017年

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遺伝子工学的に開発した蛍光プローブによる細胞生理機能超解像イメージング

和沢鉄一, 新井由之, 河原吉伸, 中野雅裕, 松田知己, 鷲尾隆, 永井健治

人工知能学会全国大会論文集 2017 ( 0 ) 2I4OS10b4 - 2I4OS10b4 2017年

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

近年の超解像蛍光顕微鏡技術開発により、電子顕微鏡に頼らずに細胞内の微細構造の可視化が可能になった。しかし、細胞挙動の理解を今後進めるには、細胞内の構造のみならず、情報伝達物質の動き、温度、酵素反応等の生理パラメータを超解像イメージングで計測し、そこから潜在的要因の検出や状態の推定をすることが必要になってくる。本論文では、蛍光プローブ開発と生理機能超解像イメージングへ向けた取り組みについて発表する。

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PC chairs’ preface

James Bailey, Latifur Khan, Takashi Washio

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 9652 v 2016年

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記述言語：英語出版者・発行元：Springer Verlag

Scopus

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機械学習による情報論的量子状態の異常検知(<特集>データ中心科学)

鷲尾隆, Takashi Washio, 大阪大学産業科学研究所, The Institute of Scientific and Industrial Research Osaka University

人工知能 = journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence 30 ( 2 ) 217 - 223 2015年3月

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会 ; 2014-

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1004/00001792/
変化点検知とスパース推定に基づくポートフォリオ選択

岡滉, 河原吉伸, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 29 1 - 4 2015年

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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ビッグデータからのモデリング (ビッグデータ活用で変わる私たちの未来特集号)

鷲尾隆

システム・制御・情報 = Systems, control and information : システム制御情報学会誌 58 ( 1 ) 3 - 8 2014年

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記述言語：日本語出版者・発行元：システム制御情報学会

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構造正則化学習を用いた混雑シーンにおける異常検知

掃部健, 河原吉伸, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 28 1 - 4 2014年

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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26pBB-6 量子状態データマイニング(量子エレクトロニクス(量子光学・微小共振器・近接場光学),領域1(原子・分子,量子エレクトロニクス,放射線物理))

小野貴史, 岡本亮, 竹内繁樹, 原聡, 鷲尾隆

日本物理学会講演概要集 68 ( 2 ) 147 - 147 2013年8月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人日本物理学会

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最小カットを用いた構造正則化主成分分析 (特集「Big data と機械学習・データサイエンス」および一般)

杉本和正, 鷲尾隆, 河原吉伸

人工知能基本問題研究会 88 109 - 112 2013年1月

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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最小カットによる構造情報を用いた主成分分析

杉本和正, 河原吉伸, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 27 1 - 4 2013年

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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重み付き最尤推定に基づく方策探索法

植野剛, 林浩平, 鷲尾隆, 河原吉伸

電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning 112 ( 279 ) 165 - 170 2012年10月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

直接方策探索法(Direct Policy Search:DPS)に基づく強化学習は,大規模,かつ複雑なマルコフ決定過程に対する解法として近年,注目を集めている.DPSはこれまで様々な実問題に応用され,目覚しい成果を挙げているが,方策モデルの選択法に関してはこれまでほとんど議論されてこなかった.本研究では,方策を重み付き最尤推定法により学習する新しい手法,weighted likelihood policy search(WLPS)法を提案する.WLPSはDPSの統計推論問題として自然な解釈を与え,統計学習分野で確立されているモデル選択に関する方法論を直接,DPSに適用することを可能にする.本研究では,情報量基準の考えを方策探索に応用し,重み付き尤度を規範とした方策モデルの選択法を提案する.

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異常箇所同定のためのグラフィカルモデルの学習

原聡, 鷲尾隆

電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning 112 ( 279 ) 17 - 22 2012年10月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

異常箇所同定はシステムの故障診断などにおいて重要な問題である.本稿ではグラフィカルモデルに基づく異常箇所同定のための新たなグラフィカルモデル推定法を提案する.提案法では精度行列の各行・列の変化に制約を加える正則化項を導入し,Alternating Direction Methodを用いてアルゴリズムを構築した.また,実データを用いた実験において,提案法により異常箇所同定の精度が向上することを確認した.

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特集「離散構造処理系-知能情報処理を支えるアルゴリズムの技法」にあたって

鷲尾隆, Takashi Washio, 大阪大学産業科学研究所:JST ERATO湊離散構造処理系プロジェクト

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 27 ( 3 ) 231 - 231 2012年5月

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記述言語：日本語

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劣モジュラ性に基づく知能情報処理への新展開(<特集>離散構造処理系-知能情報処理を支えるアルゴリズムの技法)

河原吉伸, 永野清仁, 鷲尾隆, Yoshinobu Kawahara, Kiyohito Nagano, Takashi Washio, 大阪大学産業科学研究所:科学技術振興機構さきがけ, 大阪大学産業科学研究所:科学技術振興機構JST ERATO湊離散構造処理系プロジェクト, The Institute of Scientific and Industrial Research (ISIR) Osaka University:Japan Science and Technology Agency (JST), Institute of Industrial Science The University of Tokyo, The Institute of Scientific and Industrial Research (ISIR) Osaka University:Japan Science and Technology Agency (JST)

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 27 ( 3 ) 252 - 260 2012年5月

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1004/00007980/
多様体上の経路積分型制御 (人工知能学会全国大会(第26回)文化,科学技術と未来) -- (機械学習)

植野剛, 河原吉伸, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 26 1 - 4 2012年

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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DAL-ADMMアルゴリズムによるスパース共分散選択 (人工知能学会全国大会(第26回)文化,科学技術と未来) -- (機械学習)

原聡, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 26 1 - 4 2012年

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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Bootstrapping confidence intervals in linear non-Gaussian causal model (人工知能学会全国大会(第26回)文化,科学技術と未来) -- (機械学習)

Thamvitayakul Kittitat, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 26 1 - 3 2012年

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記述言語：英語出版者・発行元：人工知能学会

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2012.0_4b1r24

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乱択アルゴリズムを用いた特徴選択 (人工知能学会全国大会(第26回)文化,科学技術と未来) -- (機械学習)

杉本和正, 河原吉伸, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 26 1 - 4 2012年

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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関数モデル上の統計的因果推論研究の現状—State-of-the-art Statistical Causal Inference on Functional Models—特集「ベイジアンネットワークとその応用」および一般

鷲尾隆, 稲積孝紀, 清水昌平

人工知能基本問題研究会 83 63 - 70 2011年11月

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記述言語：日本語出版者・発行元：東京 : 人工知能学会

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I023433809
離散DC計画問題のためのプリズム法とその応用 (情報論的学習理論と機械学習)

河原吉伸, 鷲尾隆

電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 111 ( 275 ) 93 - 98 2011年11月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

本稿では,2つの劣モジュラ関数の差で表される評価関数の最小化のための厳密解法を提案する.提案するアルゴリズムは,分枝限定法の枠組みの中で,本問題の構造の特殊性を利用したものである.任意の集合関数最適化はこの問題へと定式化する事が可能であり,機械学習で扱われる多くの問題においても広く適用可能である.本稿では,特に特徴選択へ適用した場合の数値例を示す.

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分割表の独立性に基づく二値データ生成過程の推定法 (情報論的学習理論と機械学習)

稲積孝紀, 鷲尾隆, 清水昌平, 鈴木譲, 山本章博, 河原吉伸

電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 111 ( 275 ) 155 - 162 2011年11月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

我々は先行研究として,すべての観測変数が二値を取るデータセットからそのデータ生成過程を一意に同定する推定法を提案した.しかし,この先行研究において用いられる推定指標は統計的に最適な推定を保証するものではない.本稿では,この点について統計的により適切な推定指標を提案する.この指標は観測データから作られる分割表の独立性を直接評価するものであり,先行研究に比して精度の向上が期待できる.実験により,我々はこの推定指標がより良い性能を示すことを確認した.

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クラスタ構造を有するグラフィカル・ガウシアン・モデルの構造推定 (情報論的学習理論と機械学習)

原聡, 鷲尾隆

電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 111 ( 275 ) 19 - 24 2011年11月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

グラフィカル・モデルの構造推定は確率変数間の依存関係を解明する上で重要な問題である.近年,スパース正則化を用いて高次元データに内在する依存関係を推定する手法の研究が活発になされている.本稿ではクラスタ構造を有するグラフィカル・ガウシアン・モデル(GGM)の構造推定手法を提案する.我々は従来のGGM推定手法(l_1正則化最尤法)がグラフ・ラプラシアンのトレースノルム正則化として解釈できることを示し,それに基づいてクラスタ構造を考慮した新たな正則化手法を提案する.また,数値実験において提案法の有効性を確認する.

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離散データの因果の同定 : 2値から、多値への一般化について—情報論的学習理論と機械学習

鈴木譲, 清水昌平, 鷲尾隆

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 111 ( 275 ) 207 - 212 2011年11月

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記述言語：日本語出版者・発行元：東京 : 電子情報通信学会

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I023346021
情報爆発時代の高次元データマイニング

鷲尾隆

電子情報通信学会誌 = The journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers 94 ( 8 ) 679 - 683 2011年8月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

「情報爆発」によって生み出されるデータを,有益な知識源として利用しようというニーズは大きい.しかし,その膨大さゆえにそのままでは有効活用が困難である場合が多い.そこで,膨大なデータを分析し,利用可能な知識を抽出するデータマイニング技術の開発が必要不可欠となっている.特に,多数の項目で表される事例の集まりである高次元データを対象とした場合,次元やデータの増加に対してスケーラブルな処理が問題となるのみならず,高次元データに特有な分析精度や効率を低下させる次元の呪いと呼ばれる効果が知られている.本稿ではこの問題とその対応技術ついて概説する.

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複数グラフィカル・ガウシアン・モデルの共通部分構造の学習

原聡, 鷲尾隆

電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning 110 ( 476 ) 177 - 181 2011年3月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

確率変数間の依存構造はデータの背後にある生成過程と密接に関連している.そのため,変数間の依存構造の推定はデータマイニングにおける重要な問題となっている.特に,複数の異なる環境下で収集されたデータが一部の変数間に共通した依存構造を持つ場合,背後に環境条件によらないより本質的な依存関係が存在する可能性が示唆される.本研究では,グラフィカル・ガウシアン・モデル(GGM)について複数のGGM間で共有される部分構造を推定する手法を提案する.提案法は従来のGGMの構造推定手法の自然な拡張となっており,ブロック座標降下法により効率的に解を得ることができる.数値実験により,提案法が従来法と同等のGGM構造推定精度を有しつつ,高い精度で共通部分構造を推定できることを確認した.

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ANALYZING RELATIONSHIPS BETWEEN CTARMA AND ARMA MODELS

Demeshko Marina, Washio Takashi, Kawahara Yoshinobu

人工知能学会全国大会論文集 25 1 - 4 2011年

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記述言語：英語出版者・発行元：人工知能学会

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複数データセットからのガウシアングラフィカルモデルの同時構造推定

原聡, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 25 1 - 4 2011年

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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Analyzing Optimal Marketing Strategies Over Customers' Networks

Liu Qixin, Kawahara Yoshinobu, Washio Takashi

人工知能学会全国大会論文集 25 1 - 4 2011年

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記述言語：英語出版者・発行元：人工知能学会

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二値データに対するデータ生成過程の推定

稲積孝紀, 鷲尾隆, 清水昌平

人工知能学会全国大会論文集 25 1 - 4 2011年

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

近年、大量の観測データからそのデータがどのような生成過程によって生成されたかを知りたいというニーズが高まっている。そして最近、データが連続変数の場合はデータの非正規性を利用することで生成過程を同定できる場合があることがわかってきた。本発表ではデータが二値変数の場合における新しいデータ生成過程のモデルBSAM (Boolean Skew Acyclic Model)とその推定アルゴリズムを提案する。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2011.0_2e36

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DNAシーケンスアラインメント手法を応用したスーパーマーケットにおける顧客動線分類に関する研究

市川昊平, IP Edward Hak-Sing, 矢田勝俊, 鷲尾隆

人工知能学会知識ベースシステム研究会資料 91st 2011年

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変数間因果関係に関するリレーショナルデータマイニングへの取り組み

鷲尾隆

電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning 110 ( 76 ) 5 - 5 2010年6月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

対象に関する多数の変数や属性を容易に同時測定することができる時代となり,どの変数が他のどの変数に影響してデータが生成されたか,あるいは要素間のどのような関係が次にどのような関係を生んだか,即ちデータ生成過程を体系的に把握して対象を理解したい,というニーズが高まっている.長い間,この目的にはグラフィカルモデリングや時系列データ解析など技術が使われてきたが,近年,新たな技術展開が見られている.我々の研究室ではグラフマイニングや統計的因果推論,最適化アルゴリズムなどの研究を通じて,多数の変数や要素間のデータ生成因果の解析に基づき,データ生成過程やそこに埋め込まれた複雑な関係を理解するリレーショナルデータマイニング手法の開発に取り組んでいる.ここでは,これらの研究の取り組みと具体的応用解析例を紹介し,データ生成過程の理解を目標とするリレーショナルデータマイニングの可能性を展望する.

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高次元確率空間における高精度期待値ベイズ推定の検討

松田衆治, HON Nguyen Ha, 鷲尾隆, 河原吉伸, 清水昌平, 猪口明博

人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM) 24th ROMBUNNO.1A1-4 - 4 2010年

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

高次元確率空間においては、次元の呪いにより有限個数データの標本分布がその母集団分布を的確に反映しない。また、同じく確率密度関数によっては、確率空間内の非常に限られた範囲でしか有意な大きさをとらない場合が多い。本報では、これらの効果により、期待値のベイズ推定が大きなバイアスを持つことを示し、どのような場合に機械学習やデータマイニングに大きな影響を与えるかを理論的考察と実験によって明らかにする。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2010.0_1a14

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統計的大規模因果推論の課題と非ガウス性に基づく挑戦 (特集「ベイジアン・ネットワークと応用」および一般)

鷲尾隆, 清水昌平, 河原吉伸

人工知能基本問題研究会 75 33 - 36 2009年11月

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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独立成分分析を用いた外生的発現遺伝子同定解析

十河泰弘, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 23 1 - 4 2009年

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

本研究では，データの非ガウス性を利用する独立成分分析を用いて，様々な外的刺激に対する遺伝子発現データについて，それぞれ外性的に発現している遺伝子の同定を行い考察を行う．

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2009.0_2c13

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Preface: Featured section on data-mining and statistical science

Tomoyuki Higuchi, Takashi Washio

ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS 60 ( 4 ) 697 - 698 2008年12月

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記述言語：英語

DOI： 10.1007/s10463-008-0208-y

Web of Science

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一流国際会議発表のための研究戦略とは?(<特集>国際会議に通すための英語論文執筆)

鷲尾隆, Takashi Washio, The Institute for Scientific and Industrial Research Osaka University

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 23 ( 3 ) 362 - 366 2008年5月

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1004/00006982/
大規模次元観測時系列のダイナミクスモデルに関する研究

/ 鷲尾隆, 鷲尾隆

全国大会講演論文集 70 239 - 240 2008年3月

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記述言語：日本語

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データインテンシブコンピューティング : その1 離散構造マイニング(<レクチャーシリーズ>知能コンピューティングとその周辺(第1回))

鷲尾隆, Takashi Washio, The Institute of Scientific and Industrial Research (ISIR) Osaka University.

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 22 ( 2 ) 263 - 271 2007年3月

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1004/00006719/
論文特集:「データマイニングと統計数理」

鷲尾隆, Takashi Washio, The Institute of Scientific and Industrial Research (ISIR) Osaka University.

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 22 ( 2 ) 272 - 272 2007年3月

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記述言語：日本語

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知識発見から知識体系発見へ(<特集>編集委員2007年の抱負)

鷲尾隆, Takashi Washio

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 22 ( 1 ) 22 - 22 2007年1月

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記述言語：日本語

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DryadeによるGene Network DAGデータからの飽和頻出木マイニング

ターミエアレックサンドル, 鷲尾隆, 樋口知之, 玉田嘉紀, 井元清哉, 大原剛三, 元田浩

人工知能学会全国大会論文集 6 ( 0 ) 7 - 7 2006年

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

本研究ではバイオインフォマティクスのデータから飽和頻出木をマイニングすることを試みる。対象データの構造はDAGなので、我々のツリーマイニングアルゴリズムDryadeをＤＡＧに適用可能なように改良した。実験でこの効果を確かめる。

DOI： 10.11517/pjsai.JSAI06.0.7.0

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グラフベｰスデｰタマイニングの基礎と現状

鷲尾隆

情報処理 46 ( 1 ) 20 - 26 2005年1月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会

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[第1回]データマイニング実用化 : 概観と展望(連載 : データマイニング実践家達の声)

鷲尾隆, Takashi Washio, The Institute of Scientific and Industrial Research Osaka University

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 19 ( 3 ) 373 - 375 2004年5月

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1004/00006019/
「特別論文」データマイニング研究の動向とパタ-ン認識適用への課題 : 分野間で切嵯琢磨しましょう

鷲尾隆

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 103 ( 295 ) 115 - 120 2003年9月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

データマイニングは,最近急速にクローズアップされてきている技術である.しかし,それは特定の決まった手法を指すのではなく,データ解析を行う様々な要素技術の総体である.このことがデータマイニングの概念を分かり難くし,パターン認識のような他の分野との技術的融合の障害になっていると思われる。この論説では,データマイニング研究の現状や最近の動向,課題を概観し,それをパターン認識技術と融合する際に,双方の分野の概念の相違から来る問題について考察する.

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尺度制約による複雑系，社会系のモデリングとその応用の提案

丹羽雄二, 鷲尾隆, 元田浩

ヒューマンインターフェース学会研究報告集 vol.4,No.2,pp.1-8 ( 2 ) 1 - 8 2002年

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記述言語：日本語出版者・発行元：Human Interface Society

Current difficulty to formulate complex systems may be resolved by introducing scale constraints thanks to the development of advanced information technology. This paper concerns the identification of the first principle equation that governs complex system beviour by applying machine learning and trial study of the relationship between the public affinity and earthquake risk. The basic research of the discovery of the first principle equation has been made in the area of artificial intelligence, a kind of engineering. This outcome was extended to socio-psychology. Thus the framework is considered to be a symbiosis of natural and cultural sciences.

DOI： 10.11184/hisrm.4.2_1

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その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/10015804463?from=CiNii
データマイニングコンテスト：ビジネスにおけるデータマイニングの現在・未来

鷲尾隆

情報処理 42 ( 5 ) 467 - 471 2001年5月

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1001/00063806/
法則式発見理論での数理モデル(<特集>「21世紀のAIのための数理モデル」)

鷲尾隆, Takashi Washio, Institute of Scientific and Industrial Research Osaka University

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 16 ( 2 ) 245 - 248 2001年3月

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1004/00005190/
2308 設計知識に注目した設計の推論モデルの提案(第 4 報) : 設計の推論モデルの計算機上への実装と検証

野間口大, 妻屋彰, 吉岡真治, 鷲尾隆, 武田英明, 村上存, 冨山哲男

設計工学・システム部門講演会講演論文集 2001 ( 0 ) 285 - 288 2001年

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人日本機械学会

Since design knowledge plays a crucial role in design process, we are conducting research on design reasoning model that takes notice of design knowledge. To make a design reasoning model, we have already proposed a reasoning framework of design and analyzed basic operations for the framework, and then propose a synthesis language for describing design operational knowledge. In this paper, we propose our implementation of this model, and verify it to compare design processes replayed in the system with ones of actual design sessions.

DOI： 10.1299/jsmedsd.2001.10.285

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2307 設計知識に注目した設計の推論モデルの提案(第 3 報) : 設計行為に関する知識を記述するシンセシス言語の提案

吉岡真治, 武田英明, 鷲尾隆, 冨山哲男

設計工学・システム部門講演会講演論文集 2001 ( 0 ) 281 - 284 2001年

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記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人日本機械学会

Since design knowledge plays a crucial role in design process, we are conducting research on design reasoning model that takes notice of design knowledge. To make a design reasoning model, we have already proposed a reasoning framework of design and analyzed basic operations for the framework. However, since these operations are just fragments of whole design process, it is necessary to describe design operational knowledge that can control the entire reasoning operations by constructing the sequence of these fragments. So, in this paper, we propose a synthesis language for describing design operational knowledge.

DOI： 10.1299/jsmedsd.2001.10.281

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構造化データに関するマイニング技術の変遷と展望

鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI 14 93 - 96 2000年7月

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記述言語：日本語出版者・発行元：人工知能学会

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法則式発見理論での数理モデル

鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI 14 32 - 33 2000年7月

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記述言語：日本語

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物理法則に基づく外的駆動型因果性の導出

鷲尾隆, Takashi Washio, マサチューセッツ工科大学原子炉研究所, Nuclear Reactor Laboratory Massachusetts Institute of Technology

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 5 ( 4 ) 482 - 491 1990年7月

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記述言語：日本語

This paper proposes methods to derive the exogenously-driven causality of a physical system based on the intrinsic assumptions of evolutional causality and functional causality of each of the system's internal physical laws. The exogenously-driven causality of a physical system has previously been considered as being a feature of the entire system. The work reported here demonstrates that a major portion of the knowledge can be deriven from the intrinsic causal assumptions associated with each elementary physical law in the system description without requiring any information on external mechanisms. First, heuristics to extract the system-independent causal assumptions of each physical law are proposed. Second, a knowledge representation that describes the quantitative and causal assumptions of each physical law is established. This representation consists of 'assumptive structural equations'. Third, a method to derive candidate exogenous variables, causal structures, and mythical causality of the system is demonstrated based on the assumptive structural equations. Fourth, algebraic rules to derive various equations involving the knowledge of exogenously-driven causality of the system are shown. This methodology should be of use in simulation, design planning, and diagnosis of physical systems.

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共同研究・競争的資金等の研究課題

事前知識制約及び弱学習を用いた一般化状態空間モデルの深層・機械学習手法開発

研究課題/領域番号：23H00471 2023年4月 - 2026年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A)

鷲尾隆, 永井健治, 山崎啓介

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配分額：46670000円（直接経費：35900000円、間接経費：10770000円）

現状の深層・機械学習は、対象の観測データから対象系と観測系を切り分けたモデル学習を行うことが難く、対象系のメカニズムや観測系の影響を適切に理解できない事が多い。本研究では、対象の時間発展を表す状態モデルとその状態の観測モデルからなる一般化状態空間モデルや、観測結果から状態の逆推定を行う状態モデル、観測モデル各々の復元モデルを切り分けて学習可能な、深層・機械学習の一般的原理・技術を開発し、生体観測・人流解析など実問題で有効性を検証することを目的にしている。
今年度は研究項目「(A)幅広い深層・機械学習モデルへの状態(復元)及び観測(復元)モデルの組込み原理の確立」において、(i)状態モデルや観測モデルの性質に関する事前知識を導入し、潜在状態変数と両モデルを切り分けて教師有り・教師無し学習する原理、(ⅱ)対象系や観測系の何れかの条件が異なる複数種データから各系の違いを認識して、潜在状態変数と両モデルを切り分けて弱教師有り学習する原理を開発した。また、研究項目「(B)幅広い学習目的関数(損失関数やリスク関数)の設計原理の確立」において、対象の観測結果と外部入力情報から状態空間モデルを学習するための目的関数の設計原理を開発した。また、これらの計算機実装アルゴリズムの検討、有効性検証を行うための実問題の検討も実施した。
研究項目(A)では、計測系やセンサーが有する性質から観測モデルに関する制約を導き、それに基づいて状態モデルと観測モデルを学習する方法、およびそれら各々の復元モデルを学習する方法を得た。研究項目(B)では観測モデルの制約を損失関数に反映して高精度なモデル学習を行う方法を得た。

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教師ラベル無しビッグデータからの高速高精度分類器学習手法の探求

研究課題/領域番号：20K21815 2020年7月 - 2023年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業挑戦的研究(萌芽)

鷲尾隆

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配分額：6370000円（直接経費：4900000円、間接経費：1470000円）

近年、ビッグデータから分類器や回帰式を学習するニーズが増しているが、データ収集の制約やコストから教師信号が得られないことが問題となっている。従来、この問題に対し、教師ラベル付少数事例集合とラベル無事例集合を用いる半教師あり学習や、正事例集合とラベル無し事例集合を用いるPUC手法など、部分的に教師ラベルや目的変数値が与えられる場合に適用可能な手法が研究されてきた。これに対し近年、教師ラベルが陽に与えられない場合について、正負例割合の異なる２つのラベル無し事例集合から分類器を学習するUUC手法や、事例間の目的変数値の大小関係のみが知られた事例集合と目的変数値が知られていない大量事例集合から回帰式を学習する非結合回帰手法が提案されている。しかし、何れも事例集合中の正負例の割合や目的変数値の分布など、教師信号の分布が予め知られていることを前提としている。現実のビッグデータでは教師信号の分布が知られていることは少なく、これらの手法を実適用する上で障害となっている。さらに、真の教師ラベルや目的変数値が全く得られない条件で、如何に学習した分類器や回帰式の精度や不確実性を評価するかも問題である。
そこで本研究では、(1)教師ラベルや目的変数値が知られていないデータから教師信号の分布を推定する手法の研究、(2)教師分布の情報が与えられなくても学習可能な手法の研究、さらに(3)教師信号無しに学習した分類器や回帰式の精度・不確実性を評価する手法の研究に取り組んでいる。令和２年度までに(1)及び(2)の手法の開発を行っており、令和３年度はさらにより幅広い機械学習・深層学習手法を利用可能な(2)の手法を行った。(3)についてもコロナ禍の状況下で研究が十分進まず、一部、積み残しとなった。

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非線形性に基づく大規模因果推論原理・手法の研究

研究課題/領域番号：17K00305 2017年4月 - 2020年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C)

鷲尾隆

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配分額：4680000円（直接経費：3600000円、間接経費：1080000円）

ビッグデータから統計的因果推論により大規模な対象のメカニズムを把握するニーズが増大している。しかし、線形で非ガウスノイズを有する大規模系でしか、実用的解析原理・手法は知られていない。この課題に対し本提案研究では、（１）非線形系の多数の観測変数間の因果関係を高精度推定する新原理の確立、（２）新原理の拡張による高精度、高速な大規模系の統計的因果推論手法の開発、（３）大規模人工データによる基本性能検証、（４）実データによる実際的性能検証を行い、広範な大規模非線形系に関する実用的原理・手法を開発した。さらに成果を主要国際会議や主要国際ジャーナルで発表し、統計的因果推論のブレークスルー手法を広めた。

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機械学習と最先端計測技術の融合深化による新たな計測・解析手法の展開

2016年 - 2021年

科学技術振興機構戦略的な研究開発の推進戦略的創造研究推進事業 CREST

鷲尾隆

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最先端の計測・デバイス技術と融合した新たな機械学習技術を確立・深化し、従来限界を超える現象・精度の計測実現を目指します。特に計測を念頭とし、データ特徴量抽出手法、事前知識を活かす少数データ推定手法、複数情報源統合推定手法、計測過程を反映した機械学習手法などを開発します。具体的テストベッドとして、先端的ナノギャップナノポアによる高効率、低コストな第4世代DNAシーケンシング技術の確立を取り上げます。

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離散構造処理系の基盤アルゴリズムの研究

研究課題/領域番号：15H05711 2015年5月 - 2020年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(S)

湊真一, 有村博紀, 瀧川一学, 宇野毅明, 堀山貴史, 津田宏治, 鷲尾隆

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配分額：134420000円（直接経費：103400000円、間接経費：31020000円）

研究成果の概要（和文）：本研究では，離散構造処理系のコアとなる基盤アルゴリズムを構築し，高性能な基盤ソフトウェアを応用分野の研究者や技術者に提供することを目指した．主な成果の例として，①全国都道府県の隣接ブロック組合せの総数（約1098億通り）を初めて明らかにし，(独)統計センターから国民にデータを公開した，②異分野横断の交流から難関国際会議（AAAI,WWW,KDD,INFOCOM,AISTATS,SDM他）に採択される研究成果を多数生み出した，等が挙げられる．

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超高次元データ解析アルゴリズムに基づく呼気診断センサのハード・ソフト双方向開発

研究課題/領域番号：15H03588 2015年4月 - 2018年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

吉川元起, 鷲尾隆, 柴弘太

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配分額：14820000円（直接経費：11400000円、間接経費：3420000円）

呼気などのように、多くの成分が混合された複雑なニオイを的確に識別するためには、化学選択性の異なる複数のセンサからなるハードウェアと、そこから得られる超多次元データを解析するソフトウェアの両面の最適化が重要となる。本研究では、センサの感応膜材料を中心にセンサシステム要素の開発を進めると同時に、データの基本的な解析方法についても詳細な検討を行った。さらに、超多次元データを機械学習によって解析し、その結果を元にセンサの最適化を行うことによって、複雑なニオイの判別精度を大きく向上させることができることを実証した。このように本研究では、センサをハード・ソフト双方向で最適化する指針の確立に成功した。

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モデルマイニング：超高次元大規模データからの局所モデル探索列挙手法の探求

研究課題/領域番号：26540116 2014年4月 - 2016年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業挑戦的萌芽研究

鷲尾隆, 清水昌平, 河原吉伸

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配分額：3510000円（直接経費：2700000円、間接経費：810000円）

超高次元大規模データから各サブプロセスを表すモデルを高速探索するモデルマイニング原理を探求し、医療等への実験適用を通じたアルゴリズム検討を目的とした。その結果、大規模データから高速、高精度なモデルマイングが可能なランダムサブサンプリングとアンサンブルモデリングの原理を確立し、それを実装する半空間データ質量や類似性尺度の手法を得た。またそれらを医療分野に適用し、臨床患者データから新しい心疾患生起メカニズムモデルを発掘することに成功した。以上の成果を、機械学習の世界トップ論文誌であるMachine Learningやデータマイニングの世界トップ国際会議であるICDM及び医学主要論文誌に発表した。

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超高次元データ空間における統計的推定・シミュレーション原理の開発と応用展開

研究課題/領域番号：25240036 2013年4月 - 2017年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A)

鷲尾隆, 伊庭幸人, Michael E.Houle, 清水昌平, 河原吉伸, 猪口明博

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配分額：45760000円（直接経費：35200000円、間接経費：10560000円）

本研究では、(1)超高次元にロバストな統計的推定・シナリオ生成の一般的原理、(2)超高次元データからの統計的推定手法、(3)超高次元状態空間における確率的シナリオ生成手法、(4)開発推定手法・シミュレーション手法の応用、(5)新たな国際的研究コミュニティーの構築を目指した。
この結果、類似性尺度や密度の評価、ロバスト推定、シナリオ探索、検索・クラスタリング、分類、異常検知、希少シナリオ高効率生成、高頻出パターン導出規則抽出の手法を開発した。そしてこれらを適用した生体高分子の運動シミュレーション手法を開発した。研究活動においては、国際会議２件、国際ワークショップ・セミナー７回を開催した。

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ベイジアンネットワークの構造学習で、離散と連続の属性が混在する場合

研究課題/領域番号：24500172 2012年4月 - 2016年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C)

鈴木譲, 鷲尾隆, 狩野裕

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配分額：5070000円（直接経費：3900000円、間接経費：1170000円）

離散と連続の変数が混在している場合の、ベイジアンネットワークの構造学習について、検討した。従来は、連続変数は正規分布であるとか、離散変数の間に連続変数がおかれてはならないという制約があった。本研究では、そうした制約をおかず、一致性といって、サンプル数が大きくなった場合に、正しい構造を推定するという有効な性質を証明することに成功している。特に、相互情報量の推定や、独立性の検定などで、離散や連続という敷居をおかずに処理できる方式を提案することができた。そのような応用は、今後も数多く出てくるものと思われる。

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医薬副作用に特徴的な化学構造マイニングと早期シグナル検出

研究課題/領域番号：24240025 2012年4月 - 2016年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A)

岡田孝, 猪口明博, 鷲尾隆

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配分額：37440000円（直接経費：28800000円、間接経費：8640000円）

医薬品の有効成分をもとに副作用解析を行うためのPharmCompoデータベースを開発した．塩の除去やプロドラッグの変換を行うとともに，ATC分類コードを付与している．ATC分類樹の中で，特徴的に副作用の多発する分類ノードや成分ノードを検出するアルゴリズムを開発した．JADER副作用報告データベースに対し，アナフィラキシーショックなど7種の副作用についてこのアルゴリズムを適用し，副作用が多発する特徴的な医薬品分類や，個別の医薬品を検出した．さらにそれらノード群での構造の視察による種構造の発見および構造精錬により，それぞれの副作用に対する構造アラートを提案することができた．

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強化学習モデルによるヒトの潜在的な心理状態の予測に基づく共適応ＢＭＩ

研究課題/領域番号：24300093 2012年4月 - 2015年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

川鍋一晃, 兼村厚範, 植野剛, 鷲尾隆

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配分額：17940000円（直接経費：13800000円、間接経費：4140000円）

ヒトの潜在的な心理状態に応じた柔軟なフィードバック・スキームを提供するリアルタイム共適応BMIアルゴリズムの確立をめざして、BMIデコーダ構築するための強化学習法と心理状態推定のための脳情報表現法を研究開発し、ランプによるBMIフィードバック装置を用いて評価実験を行った。前者については、重み付尤度に基づき、心理状態の次元数とその間の遷移則などに関する最適状態変数モデルの決定、適切な方策モデルの設計、およびそのもとでの強化学習を同時に行う枠組みを確立した。一方後者については、標準的な特徴量抽出法であるCSPを脳信号の被験者間の違いや非定常性に対してロバストにするための様々な一般化を提案した。

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希少・特殊条件における事象・シナリオ生起の確率的シミュレーションモデルの学習

研究課題/領域番号：24650069 2012年4月 - 2014年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業挑戦的萌芽研究

鷲尾隆, 伊庭幸人, 清水昌平, 河原吉伸

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配分額：3770000円（直接経費：2900000円、間接経費：870000円）

従来，データや背景知識を反映する確率モデル学習の研究が盛んに行われてきたが，希少・特殊な条件下での条件付き確率モデル学習法の研究は非常に少なかった．本研究では，既知のデータ・背景知識から希少または特殊な条件下での事象やシナリオ生起の条件付き確率シミュレーションモデルを効率的かつ高精度に学習する原理の確立を行った．更に稀な巨大災害発生シナリオなどのシミュレーションへの実験的適用を通じ，希少・特殊な事象やシナリオの確率的推定・予測の新たな方法論を提示した。

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予測・因果・不完全データ解析とサイエンスの基礎

研究課題/領域番号：22300096 2010年4月 - 2014年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

狩野裕, 出口康夫, 鷲尾隆, 濱崎俊光, 高木祥司, 杉本知之, 高井啓二, 内藤貫太, 清水昌平, 片山翔太, 山本倫生

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配分額：17810000円（直接経費：13700000円、間接経費：4110000円）

不完全データの統計解析問題は理論と応用の両面において重要な課題であり，特に，ランダムでない欠測(NMAR)への対処方法が長年の課題となっている．加えて，欠測値問題は統計的因果推論を議論する際の重要なフレームワークを与えている．いくつかの顕著な研究成果は，2重中途打ち切りデータに対する新しい推測方法の開発，LiNGAMによる潜在交絡変数が存在する場合の因果推測法の提案，shared-parameterモデルを用いた新たな統計的推測方法の提案，制約のあるEMアルゴリズムの開発などである．

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超高次元データに関する統計的推定原理確立と大規模データマイニングへの適用

研究課題/領域番号：22300054 2010年 - 2012年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

鷲尾隆, 樋口知之, 猪口明博, 河原吉伸, 清水昌平, 中野慎也

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配分額：17290000円（直接経費：13300000円、間接経費：3990000円）

次元の呪い効果を分析し、超高次元データが中心から[r,r+ε]の距離に分布する「球面集中効果」、超高次元空間の局所に確率が集中する「確率密度集中効果」、超高次元データが広大な体積内に分布する「スパース化効果」等を特徴付けし、前者2効果を打ち消す人工的歪みをデータ・状態分布に与える高精度、ロバストな推定法を提案した。

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高次元観測データからの大規模対象状態に関する未来予測と管理戦略策定手法の開発

研究課題/領域番号：21013032 2009年 - 2010年

日本学術振興会科学研究費助成事業特定領域研究

鷲尾隆

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配分額：4800000円（直接経費：4800000円）

本最終年度は,集約された巨視ダイナミクスと粒子シミュレーション最適化に基づいて、(A)操作可能なパラメータによる目標状態へ対象系を導く管理戦略を導出する方法の検討・確立と、(B)前年度最後の予備的実適用を通じて明らかになった当初技術(1)各粒子周りの局所ダイナミクスを逐次導出して次元の呪いの問題を回避しつつ効率的かつ適切に修正すべき状態変数組を探索する下法、(2)各粒子の選択状態変数組について局所ダイナミクスから逐次状態を修正予測する方法、(3)多数粒子の予測状態軌跡を巨視的に集約する方法の問題点克服に取り組んだ。まず、(B)については、粒子群から確率密度推定する際の近似を修正することで、計算量を抑えたまま高い推定精度を確保する方法を確立し、(1)(2)(3)何れの問題点をも解決することに成功した。(A)については、本改良・拡張した手法をRFIDタグチップによる大規模スーパーマーケットの商業物流・人間移動ユビキタス追跡システムデータに適川し、大規模変数次元時系列観測データから得られるダイナミクスモデルに関して妥当な未来予測と有効な管理戦略が策定できるかを例題を通じて評価した。数値実験を繰り返し、管理戦略策定方法の構築と改良を進め、実問題に適川可能な方法論を確立し、当該実問題で有効性を実証した。特にこれを通じ、従来手法で直接推定が不可能であった大規模スーパー店舗における顧客の各売場毎の滞在時間と商品購入確率を高精度推定することを可能にする手法を得た。

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不完全データからの大規模半正定行列推定手法の探究と量子情報計算実験推定への応用

研究課題/領域番号：21650029 2009年 - 2010年

日本学術振興会科学研究費助成事業挑戦的萌芽研究

鷲尾隆

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配分額：3000000円（直接経費：3000000円）

本研究では,大規模半正定行列で表わされる不完全データから数学的に許容される完全な半正定行列を高精度,高効率に推定する手法を探求した.本最終年度は、(1)前年度に開発した手法を観測誤差と欠測を含むデータに適用し性能検証を実施し、(2)その手法を量子情報計算実験結果データに適用し、量子情報計算装置の実験動作と理論予想との合致判定法の提供を試みた。
(1)開発手法の観測誤差と欠測を含むデータへの適用による性能検証
容易に得られる大量データの例として、米国のNational Oceanographic Data Centerにおいて公開されている南太平洋領域の巨視的な海洋波動に関する人工衛星リモートセンシング時系列データを取り上げた。人工的に約半分を削除したデータから波高の推定を行い、原波高データと照合して予測精度の検証を行った。その結果、従来の統計的最尤推定で得た結果に比して、約3倍の精度向上を得ることができた。
2)量子情報計算実験結果への適用による実験動作と理論予想との合致判定法の開発
まず、量子情報計算シミュレータを構築し、人工的に実験環境の変化、実験パラメータの変化を導入したシミュレーションデータを作成した。このデータに以上により開発と性能確認が終了した推定手法を適用した。その結果、導入した種々の変化を妥当に反映する推定結果を得た。次に、量子情報計算実験の実データへの当該手法の適用を実施し、実験条件の変化を反映した推定が行えることを確認した。

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大規模変数次元データの因果構造マイニング手法開発と遺伝子機能関係知識ベースの作成

研究課題/領域番号：19200013 2007年 - 2009年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A)

鷲尾隆, 狩野裕, 井元清哉, 大原剛三, ターミエアレックサンドル, 猪口明博, 清水昌平, 河原吉伸, 猪口明博

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配分額：38480000円（直接経費：29600000円、間接経費：8880000円）

科学者は多数遺伝子の発現強度変数測定データ(大規模変数次元データ)から、遺伝子発現間の因果関係を把握し、各遺伝子の機能を解き明かそうとする。しかし、人手では数十～数百個もの変数間の因果関係を見出すのは困難である。ところが、最新の計算機データ解析技術でも20～30変数間の因果関係解析しかできない。そこでこ、本研究では新たな統計的因果解析原理を開発し、計算機を用いて数十～数百個の変数間の因果関係を明らかにする手法を確立した。さらに、この手法を用いて科学者が参照可能な遺伝子発現機能関係知識ベースの構築を行った。

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大規模次元観測時系列からのダイナミクス知識体系化と理解支援手法の開発

研究課題/領域番号：19024048 2007年 - 2008年

日本学術振興会科学研究費助成事業特定領域研究

鷲尾隆, 矢田勝俊, 大原剛三, 猪口明博

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配分額：6100000円（直接経費：6100000円）

本研究では, 大規模次元で表わされる状態が時間的に変化する対象系を観測したデータから, 対象の状態遷移規則を表す知識体系とそれを理解支援する技術を確立し, ICチップなどによる商業用物流・人間移動のユビキタス追跡分析・監視システムを実現する基礎原理を得ることを目的とした.
今年度は, 前年度の手法適用を通じて問題が明らかになった,(1)個々の状態遷移規則同士の因果関係が従うべき数理的, 確率的, 物理的制約を用い, 対象の有意味な状態遷移に関する知識体系を同定する技術の開発, 及び(2)そこから特定部分状態関係を含む状態遷移規則やその規則同士の特徴的関係を把握する技術の問題点を克服する改良, 拡張に取り組んだ. 前者に関しては対象システムが取る可能性のある多くの状態候補を計算し, それら状態を確率的に統合して対象の状態とその状態遷移を推定する原理が, 特に大規模次元状態空間内で高精度, 高効率に動作する技術を開発した. 後者については, 更に特に実状態である可能性の高い状態を導く特徴的な遷移を把握し, 結果の理解容易性と同時で状態推定精度を高める方法を開発した.
以上のために, 大阪大学の研究代表者(鷲尾)と関西大学の連携研究者(矢田)間の定期的検討会を持って緊密に連携し, 更に改良・拡張した手法を実データに適用して, 大規模変数次元時系列観測データのダイナミクスに関して総合的な知識体系を得, そのユーザー理解支援を十分に実現可能な技術改良, 拡張を行った. また, この研究過程において, 2名の大阪大学産業科学研究所の研究者(大原, 猪口)から, 主にデータ処理や実験検証の面で連携研究者として協力を得た.

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生理活性群に対する化学構造モチーフ知識ベースの作成

研究課題/領域番号：18200010 2006年 - 2008年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A)

岡田孝, 高橋由雅, 鷲尾隆, 藤島悟志, 鷲尾隆, 藤島悟志, 沼尾正行

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配分額：42900000円（直接経費：33000000円、間接経費：9900000円）

生理活性化合物の特徴的な構造をBAS (Basic Active Structure)と名付け,GPCR活性を中心とする多くの活性群から発掘することに成功した.活性の種類としてはopamine, 5-HT, adrenaline, adenosine, histamine, benzodiazepine, endothelinに関するagonist, antagonistならびにラットの血液毒性からの結果を,知識ベースBASiC (BASs in Chemicals)としてInternet上に公開した(http://www.dm-lab.ws/BASiC/).さらに,マイニングを効率的に遂行するために, BAS精錬システムを始め,多くのソフトウェア群を開発することができた.

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大規模次元時系列の知識発掘・モデル化原理確立と商業ユビキタスデータによる検証

研究課題/領域番号：18049052 2006年

日本学術振興会科学研究費助成事業特定領域研究

鷲尾隆, 大原剛三

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配分額：2900000円（直接経費：2900000円）

近年の情報ネットワークやセンシング技術の発展により,社会的インフラから逐次出力される重要情報が大規模次元時系列となっている.しかし,従来の統計やデータマイニングで対象とし得る時系列変数は数十次元止まりであった.本研究では,時間軸方向を含めた部分共起分析により,一般的計算機を用いて数万〜数百万次元の時系列からの知識発掘やモデル化を行う基本原理の確立を行った.また,ICタグにより得られる代表的大規模次元時系列である商業物流・人間移動ユビキタス追跡データによる実適用性検証を行った.
具体的には,従来の統計やデータマイニングの時系列データ解析では,複数時刻のベクトルやトランザクションの関係を決定的または確率的関数Fでモデル化したのに対して,本研究では部分ベクトルや部分トランザクション間の関係Rkを用い,それらを多数総合するE(R1, R2,…, RN)により全体関係を表す方法を提案した.また大規模次元データから効率的かつ完全に部分的関係を導くため,部分共起分析を時間方向に拡張適用した.これにより,一般的計算機を用いて数万〜数百万次元時系列の解析が可能となった.
更に重要社会インフラであるICチップによる商業用物流・人間移動のユビキタス追跡分析・監視システムを取り上げ,出力される膨大な製品や人間に起こる事象や時間,位置などの大規模次元時系列データへ提案手法を適用し,良好なモデリング性能,知識発掘性能を確認した.
本研究により,雑誌論文を含む16件の発表成果と著書1件,特許出願1件の成果を得た.

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数値相関ルール高速完全探索手法の開発と薬品処方規則発見への適用評価

研究課題/領域番号：17650042 2005年 - 2007年

日本学術振興会科学研究費助成事業萌芽研究

鷲尾隆, 大原剛三, 猪口明博, 元田浩

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配分額：3300000円（直接経費：3300000円）

これまで得た原理、アルゴリズムの拡張と実データ適用評価を行なうため、次の3課題を実施した。
1)定量的相関ルール探索原理の拡張
これまでの評価結果に基づき、更なる性能の向上を目指した探索原理の拡張検討を行った。
2)定量的相関ルール探索アルゴリズムの拡張・改良
上記原理の拡張に伴い、探索アルゴリズムの更なる拡張・改良、計算機実装とその性能評価を継続的に行なった。
3)上記アルゴリズムの医療治療データを用いた適用評価
以上で実装された探索アルゴリズムを医療分野の治療データに適用し、実解析を行なった。そして解析結果に基づき、当該アルゴリズムと実装プログラムの速度、得られたルールの質の評価を行った。更に、医療に留まらず、社会アンケート調査、マーケティング分野データへの適用も行なった。これら追加評価実験では、特定分野に限定されない開発手法の一般的有効性の検証を行うことができた。更に、専門医師や社会科学、マーケティング分野の専門家からレビューを受け、発掘された数値相関ルールが、十分に各分野の専門知識の増強、新たな知見の発見に資することを確認した。

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計算物理学とデータマイニングの融合による結晶学への現実的・効率的アプローチ

研究課題/領域番号：17650039 2005年 - 2006年

日本学術振興会科学研究費助成事業萌芽研究

TU BAO HO, 鷲尾隆, 河崎さおり, 三谷忠興, HIEU Chi Dam, 尾崎泰助, DAM Hieu Chi

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配分額：3500000円（直接経費：3500000円）

本プロジェクトは、情報科学的観点及び概念を材料科学研究に導入し、材料の解析・設計から新規材料開発に至る材料科学研究プロセスの新しい枠組みを提案することをスコープとした。今回、新たな材料科学研究手法の具体的なプロトタイプを行い、その拡張性の検討を行うことを通じて、提案した枠組みが研究手法に転換をもたらす革新的アプローチであることを実証した。本研究プロジェクトでは、結晶学研究に対し最大エントロピー法に物理学の予備的知識の導入、粉末回折スペクトルから極めて正確に結晶の電子密度を予測するスキームの確立、フラーレン材料を対象とする分子性結晶構造解析への適用性の実証、について段階的に取り組み、いくつかの材料研究において成功を収めた。金属ドープフラーレン材料に関しては、高温・高圧下のフラーレンベースネットワーク材料の構造決定に成功した。新規材料設計の研究においては、物理の第一原理計算手法を用いて、ナノテクノロジーに有望なカーボンナノチューブを研究の対象として取り上げ、新規であるカーボンナノチューブに吸着した金属クラスターの電子状態を明らかにし、優れたその触媒機能性のメカニズムを解明した。一方、この研究を支援する情報科学、特にデータマイニング分野では、カーネル手法、データ・発見プロセスおよび規則の可視化、ルール帰納法、最適化に関する基礎研究上の諸課題について、材料科学における実証・応用とともに成果をあげた。材料科学研究においては、既存の計算物理学の適用に加え、本研究を拡張し、大量・複雑なデータに潜在する関係性を発見することで知見を獲得し、材料の構造解析など計算力が要求されるプロセスを準自動化する等、新規材料設計・開発への効率的で効果的な支援手法の確立が期待される。

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3次元グラフ構造マイニング手法とそれに基づく生理活性分子部位同定システムの開発

研究課題/領域番号：16300045 2004年 - 2006年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

鷲尾隆, 大原剛三, 元田浩

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配分額：14400000円（直接経費：14400000円）

申請者等は,世界最高水準の高速2次元グラフ構造データマイニング手法を確立しているが,座標系や距離などの数値データ及び3次元トポロジーを正確かつ効率的に扱うための3次元グラフ構造データマイニングに必須な原理の確立を第一の目的とした.次に重要な生理活性を決定する分子構造部を同定する上で必要となる,分野特有のデータ特性や処理に適した手法への適応や技術統合を第二の目的とし,更にそれらを基に生理活性分子部位同定システムの開発を行うことを第三の目的として研究に取り組んだ.
次にその成果を踏まえ,最終目的である生理活性分子部位同定システムの開発を行った.この中では,前年度までに検討,開発した手法を必要に応じて修正,拡張して目的達成を図った.システム開発は,以下の2段階で行った.
(i)当初は以下の各研究テーマ毎に分かれた機能に絞り込んだプロトタイプシステムを開発し,
個別の機能の検証,改良を行った.
・3次元グラフ構造の部分分子部位の分かりやすい表示機能
前年度までに得た化学分子の3次元グラフ構造部位の表示について,研究協力者である化学者や医師などの専門家の意見を反映させ,分かりやすいデータマイニング結果の表示プロトタイプサブシステムを開発した.
・化学分子軌道計算結果との関連付け機能
前年度までに得た3次元グラフ構造データマイニングと化学分子軌道計算を結び付ける方法を導入したプロトタイプサブシステム,研究協力者である化学者の支援を受けながら開発した.
・大規模高分子の上位3次元構造のマイニング機能
3次元グラフ構造データマイニング手法を上位構造の生理活性部分部位同定にも適用拡張したプロトタイプサブシステムを開発した.
(ii)以上の各機能の十分な作り込みを行った後に,それらを統合した実用に耐えうる生理活性分子部位同定システムの統合構築を行った.
以上により本年度は、雑誌論文を含む12件の発表、著書1件、特許出願1件の成果を得た.

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複雑な知識構造を有すデータからの有意属性の帰納的構築手法の開発

研究課題/領域番号：16300046 2004年 - 2005年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

元田浩, 鷲尾隆, 吉田哲也, 大原剛三

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配分額：13800000円（直接経費：13800000円）

従来のデータマイニングでは,データ表現に用いられている属性をそのまま使用して知識を発掘してきた.複数の属性が組み合わさって意味を表すような部分構造を構築しながら知識を発掘する手法は,未だに,機械学習技術の盲点となっており,有効な手法が見出されていない.本研究では,マイニング処理において属性構築を同時に行う,オンラインでの有意属性の帰納的構築手法を開発し,人工データや実世界データで性能を検証した.具体的には,情報の一般的な表現法として,グラフ表現を採用し,その中から有意の塊(部分構造)をチャンキングという概念を用いて逐次的に構築し,構築した属性を用いて決定木を構築する方法を提案した.チャンキング過程で重なりのある部分構造を探索できないという最大の問題を仮想チャンキングという概念を導入して回避し全部分グラフの探索が可能であることを示した.また,部分グラフ包含関係の単調性を利用しないため,単調性を利用している他の手法では抽出できない部分グラフを正しく抽出できることも確認した.さらに,探索した部分グラフの数え落としがないことが保証されているため,情報利得など頻度を用いた種々の評価指標に誤差が混入しなくなり,属性構築手法としての信頼性も向上した.部分グラフの探索は決定木構築過程で再帰的に呼ばれオンラインで属性が構築される.単純なチャンキングに比べて,仮想チャンキングを用いることにより,構築される属性の質が向上し,決定木のサイズも.未知データに対する予測能力も大幅に向上した.慢性肝炎データに適用し,特定のパタンを示す複数の検査値の時間変化を一纏まりにして,新しい属性と考えることにより,満足すべき精度で,肝硬変を予測できることを示すことができ,属性構築を内蔵したグラフ構造データ向けの決定木構築手法が開発できたものと考える.

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単塩基多型と医薬品化学構造からの高次元データマイニングによる薬効評価

研究課題/領域番号：14208032 2002年 - 2005年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A)

岡田孝, 一石英一郎, 鷲尾隆, 雄山真弓

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配分額：31980000円（直接経費：24600000円、間接経費：7380000円）

本研究では,医薬品化学構造と患者の特異性を示す単塩基多型(SNP),さらに治療効果の測定に至るまでのすべての段階でデータを収集し,またこのような高次元データを解析するためのマイニング技術を確立することを目的とした.以下に本研究の主要成果の概要を項目に分けて示す.
1.グラフとして表現される医薬品構造から線形フラグメント属性を多数生成し,さらにマイニングを効率的に行うために,相関をもとに有効な属性を選択する方法を確立した.
2.高次元のマイニングで有効なカスケードモデルの方法を発展させ,ルール群の組織化,冗長なルールの除去を可能とし,さらに付加相関とリッジ情報によるルール理解法を完成させた.
3.上記の方法を使用して,ドーパミン受容体のアゴニストおよびアンタゴニストに対するファーマコフォアを発見することに成功した.
4.インスリン抵抗性糖尿病患者を対象にDNAマイクロアレイを用いて,候補SNPとその遺伝子発現をリンクさせ機能的(臨床上有用)なSNPを同定する作業に成功した.さらに,遺伝子発現量が大きく変化する対象を調査することにより,運動刺激,胃粘膜へのピロリ菌刺激,retinoicacidによる抗ガン作用において,重要な遺伝子の発見に成功した.
5.レセプターとリガンドの相互作用およびRNAへの転写におけるSNPの影響を予測するためのinsilico技術を発展させた.
6.老人病院の診療記録と肝臓における医薬品代謝で重要なCYP450のSNPを統合的に調査して,医薬品問の相互作用が医療の質に重要な影響を与えていることを確認した.
7.数値相関ルールを抽出するためのマイニング技術,さらにそれらを分類のために用いる方法を確立した.
8.診療効果を測定するための簡便な生理心理学的測定法として,脈波測定が多方面に有効であることを確認した.

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多様な形式データからの特徴抽出に基づく一元的検索手法の開発

研究課題/領域番号：14658102 2002年 - 2004年

日本学術振興会科学研究費助成事業萌芽研究

鷲尾隆, 元田浩, 吉田哲也

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配分額：3400000円（直接経費：3400000円）

本年度の研究実績は以下の通りである。
1.データ形式を超えた検索手法の開発
前年度までに,画像情報など二次元配列データに関して,二次元のビット配列形式を解いて単なるビット配列に変換し,共通のデータフォーマットを有する特徴量に変換する手法を開発したが,最終年度は画像に限らず,テキスト文書を含む一般の非暗号化バイナリーデータに関して,データから形式依存のビット配列情報を捨象し,残された情報を数学的な不変量に縮約して特徴量に変換する手法を確立した。ビット配列情報から規則順序形式を捨象し一般的なビット配列に変換した.更に数学的不変量を抽出し,検索の手がかりとなる特徴ベクトルを構成した.また,最終年度はデータ形式を超えた高速検索を可能にするべく,被検索データのデータ構造と検索アルゴリズムの開発を行った.特徴ベクトルから高速に情報検索することができるように,いずれの特徴ベクトルがいずれのデータから得られたものであるかを紐付けする逆引きファイルを構成した.そして,検索時には実データを見ることなく逆引きファイル情報を参照することで,高速な検索を可能とした。これにより,種々の構造を有するデータ形式に適用可能な高速検索手法を得た.
2.検索システムのプロトタイプ作成による性能評価と手法修正
上記で新たに開発した手法やアルゴリズムをデータサーバ計算機にプログラムとして実装した.性能評価として検索精度及び速度を評価した.その結果,前年度には二次元配列データなどの構造データに関しては数分単位の検索時間が必要とされるたが,最終年度は上記の手法開発により大幅な高速化が図られ,数秒で構造データの検索が可能になった.更に二次元配列構造に限らず,テキストや系列構造,木構造,グラフ構造など,多様な構造データに関して検索性能を検証し,いずれに関しても所与の性質,類似性を持った構造データを高速に検索できることを確認した.
以上により,本研究の当初の目的である既存のデータ形式に留まらず将来新たに生み出されるであろうデータ形式にも対応しうる,データ内容に共通した不変な数学的特徴を抽出する原理,それによって類似性を判定する原理,及びそれらに基づく検索手法が得られた.

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「情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現」の推進と評価

研究課題/領域番号：13131101 2001年 - 2004年

日本学術振興会科学研究費助成事業特定領域研究

元田浩, 有川節夫, 沼尾正行, 山口高平, 津本周作, 鷲尾隆

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配分額：36600000円（直接経費：36600000円）

研究実績は以下のとおり.
1.総括班会議,計画研究代表者会議を召集し,各計画研究の進捗度を評価し,必要な助言を与え,対策を講じた.総括班会議は2回,計画研究代表者会議は1回開催した.総括班会議では領域の全体計画を,代表者会議では各計画間にまたがる技術的な細部を議論した。
2.各計画研究の共通データ解析の進捗状況を把握・評価・助言し必要な対策を講じ成果を実証することを目的に,複数グループ間の会議,共同作業を計34回実施した.
3.情報処理学会,人工知能学会,電子情報通信学会の関連する研究会との合同研究会にてアクティブマイニングの特集を企画(平成16年12月4〜7日)し,本特定領域の全計画研究から成果を発表した.
4.人工知能学会誌にアクティブマイニング特集を企画し,Vol.20,No.2に掲載した.また,SpringerよりLecture Note on Artificial Intelligence LNAI3430にてActive Miningの編書を出版した.
5.第3回アクティブマイニングに関する国際ワークショップ(平成16年6月)を開催し,本特定領域研究から多数の成果を発表した.まだ知識獲得に関する国際ワークショップを開催し,そこでもアクティブマイニングの成果を発表した.
6.今年度の共通データ解析結果を別に報告書にまとめ刊行した(平成16年12月).さらに,4年間の成果をまとめた報告書を最終成果報告書として刊行した(平成17年3月).また,4年間の成果報告会を兼ねた公開シンポジウムを淡路夢舞台国際会議場にて,本特定領域研究の研究者が全員参加の下に開催した(平成17年2月).

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構造データからのアクティブマイニング

研究課題/領域番号：13131206 2001年 - 2004年

日本学術振興会科学研究費助成事業特定領域研究

元田浩, 鷲尾隆, 大原剛三, TUBAO Ho, 矢田勝俊, 吉田哲也

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配分額：64800000円（直接経費：64800000円）

研究実績は以下のとおり.
1.グラフ構造データからの決定木構築プログラムDT-GBIでの探索過程に領域知識の制約(指定したパターンを含む,含まない)を導入した.
2.ペアを仮想ノードとして扱い,チャンキングをせず探索する新グラフマイニング手法Cl-GBIを開発した.適切なパラメータ設定により完全探索が可能になり,GBIの数え落としの問題点などを解決した.
3.上記Cl-GBIを組み込んだ決定木構築プログラムDT-ClGBIを開発し,肝炎データセットで性能を評価した.
4.数値データを伴うデータから,数値を記号離散化することなしに相関の高い数値区間を自動抽出する原理を確立し,それに基づく数値相関規則導出手法を開発した.
5.ユーザ指向データマイニングシステムD2MSの肝炎患者に関するルールの理解容易性向上を確認し,多数のルールから統計的に有意なものを選定する手法とルール学習において領域知識を表現の制約に加える手法を提案した,
6.科学データマイニングとしてゲノムおよび結晶データを並行して解析した.前者に関しては,SVMによるタンパク質の2次構造におけるβターンの予測手法を拡張しγターンを予測した.後者に関しては,粉末回折データから結晶構造を同定する手法を遺伝的アルゴリズムに基づき開発した.
7.意味的まとまりを捉えたパッセージの集合として文書を表し,トレランス・ラフ集合モデルによるソフトマッチを導入し,意味を反映した相関ルールを得る手法を開発した.
8.グラフマイニング手法AGMを消費者行動データに適用し,アクティブマイニングによる実証実験を行い新しいデータを収集した.アルコール市場分析から得られた知見に基づき,実際の店舗で店頭プロモーションを行った結果,対象商品の売り上げ増加,関連商品の同時購入頻度の増加を検証することができた.

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環境変化に追従する可塑性型知識獲得システムの開発

研究課題/領域番号：13558034 2001年 - 2003年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

元田浩, 佐藤健, 吉田哲也, 鷲尾隆, 寺邊正大

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配分額：13600000円（直接経費：13600000円）

知識ベースシステムは専門家の高度な知識を問題解決に有効に活用するための実用的な手法を提供してきたが,知識獲得の困難さはいまだに解消していない.技術革新の激しい今日,既存の知識は急速に価値を失い,無用になった知識を保持しておくことの弊害も顕在化し,知識の獲得と保守管理を別々に扱う従来型の発想はもはや通用しない.一方,機械学習技術の進展およびデータマイニングの浸透により,知識源として専門家の頭脳だけではなく,蓄積された事例を積極的に活用するメリットも顕在化している.このような状況の変化に直面し,知識獲得技術も新たな局面を迎えている.本研究では,認知科学的知見を導入した既存知識の洗練という新しい考えに基づく専門家からの知識獲得と機械学習の成果であるデータからの帰納学習法を統合した,新しい知識獲得手法を提案し,その効果を実データで実証した.具体的には1)知識がどのようにして獲得・格納されたかを知る必要がなく,かつ,追加された知識によって知識ベース中にすでに格納されている知識の整合性を崩さないことを理論的に保証し,2)継続的な変化に対応した頻繁な知識の更新と削除によっても知識の整合性保持を保証し,知識ベースの可読性劣化を最小限に抑え,3)蓄積された事例の積極的活用により専門家への心理的負担を激減させた,環境変化に追従する可塑性型知識獲得システムを開発した.実装システムを多数の異なった領域の知識獲得に適用し,所望の性能がでることを検証した.これにより,例えば,システム開発の初期のみに専門家から知識獲得し,データが蓄積されるとデータから直接帰納推論して学習器を逐次構築し,かつ周囲の環境が変化した場合もシステム開発者はどの知識を削除すべきかに悩むことなく不要な知識を自動的に削除してくれる知識獲得システムの構築環境を提供できたものと考える.

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グラフ構造データマイニング手法とそれに基づく活性部分分子構造同定システムの構築

研究課題/領域番号：12480088 2000年 - 2002年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

鷲尾隆, 吉田哲也, 岡田孝, 元田浩, 堀内匡

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配分額：15400000円（直接経費：15400000円）

初年度には主としてグラフ構造データマイニング手法の理論的枠組みを検討し,更に実問題に対する潜在的有効性検証の立場から活性部分分子構造同定プロトタイプシステムの構築を行った.まず,計算機内のグラフ構造データ表現形式の検討と特徴的グラフパターン抽出の探索原理を検討した.次に,過去の技術から取り入れ可能な要素の調査を行った.そして,化学分野固有の過去の提案技術の中から取り入れ可能な技術要素の調査い,調査結果の反映した活性部分分子構造同定プロトタイプシステムの構築を行った.最後に,活性部分分子構造同定プロトタイプシステムの評価として,発ガン性や変異原性を有する可能性のある化学物質の小規模データにつき活性を特徴づける部分分子構造の抽出性能の評価を行った.
次年度にはグラフ構造データマイニング手法の枠組みを,高速化,省メモリー化及び機能の多様化の観点から拡張し,活性部分分子構造同定実証システムの構築を行った.まず,グラフ構造データマイニングアルゴリズムの高速化,省メモリー化のためのアルゴリズムを考案した.更に,化学工学の関連研究から高速な部分分子構造同定に資する技術調査を実施し,それとの比較において実証システムが有すべき機能設計が得らた.そしてこれらの調査結果を取り入れ,グラフ構造データマイニングの基本原理とアルゴリズムを改良し,大量のグラフ構造データから特徴的なパターンを高速かつ少ない計算機メモリーでマイニング可能な枠組みに拡張した.これらに基づき,た活性部分分子構造同定実証システムを構築した.
最終年度は,前年度までに構築した実証システムの成果を基に,更に望ましいグラフ構造データマイニング機能の検討を行い,実現可能なものについてアルゴリズム検討とシステムヘの追加を行った.そして,拡張した実証システムについて,化学工学の観点からの実用性の最終評価,及び計算理論の観点からの広い分野への一般的適用性について最終評価した.この結果,化学工学分野において大量の分子構造データのマイニングが可能であり,実産業への適用も十分に可能であるとの見通しを得た.現在,本成果を実製品化すべく,産業界との協力体制を構築する活動を実施中である.

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データ発掘のための統合機械学習環境の開発

研究課題/領域番号：11694159 1999年 - 2001年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

元田浩, 吉田哲也, 鷲尾隆, 堀内匡

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配分額：8700000円（直接経費：8700000円）

急速に蓄積されつつある大量情報の中から真に有用な情報を知識として迅速に抽出するための新しい技術,解析手法の開発が急務となっている.本研究ではこのような目的を達成する上で不可欠な要素技術である,元データから不要な属性を削除する属性選択,知識発見の質を落とさずデータ量を削減する事例選択,より効果的な属性を既存の属性を基に新たに生成する属性構築に関し,新しい手法を提案・実装し,それらを統合した機械学習・データ発掘のためのワークベンチを構築し多様なデータを迅速に評価し得る環境を整備した.属性選択に関しては,指標として,距離尺度,不確実性尺度,依存性尺度,整合性尺度,誤差尺度を,探索手法として,ヒューリスティックス手法,完全探索法,ランダム法を検討し,属性選択手法の選択に関する戦略を策定した.この過程で,不整合性を指標とする分岐限定法を用いた効率的な完全探索法ABBを提案した.事例選択に関してはランダムサンプリングとコミッティー学習を組み合わせた新しいデータ削減手法S$^3$ Baggingを提案し,データ量を1/10に削減可能との見通しを得た.属性構築に関してはグラフ構造データからペアの逐次拡張により特徴的なパターンを発見するGBI法を属性構築に用い分類器の入力とする多戦略学習法と相関規則の結果から新しい属性を構築する方法を提案し,その有効性を検証した.本研究の成果として得られた機械学習のワークベンチにより,データの性質に応じて最も効果的な属性を選択し,不要な属性を排除するなどの前処理を行なうことが可能になり,質の高い知識を発掘できるようになったものと考える.

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オントロジーの基礎理論とその開発環境に関する研究

研究課題/領域番号：11480076 1999年 - 2001年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

溝口理一郎, 瀬田和久, 來村徳信, 池田満, 鷲尾隆, 元田浩

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配分額：13200000円（直接経費：13200000円）

本研究は次世代知識処理システムの基盤となるオントロジーの設計・開発に関する基礎理論とそれに基づくオントロジー構築支援環境を開発することを目的として行われた.具体的には,(1)意味リンクのオントロジー的意味論,identityの理論,関係概念に関する基礎的検討などのオントロジー構築に関わる基礎理論の整備,(2)領域知識と問題解決知識を峻別するドメインオントロジーとタスクオントロジーの理論的検討,及びドメインロールとタスクロールに基づくオントロジー開発方法論の開発,そして(3)開発方法論を支援するコンピュータ環境の設計と開発,を行った.また,石油精製プラントという具体的な対象を設定して実規模のオントロジーを設計し,理論と環境を評価した.
本研究はオントロジーに関する基礎から構築支援環境までの具体的な面を含む包括的な研究を行うところに特長がある.実社会の専門家に受け入れられるオントロジーを一つ開発し,理論と環境を評価することも目的としている.現在までにいくつかのオントロジー理論は散見されるがしっかりと裏付けのある理論とそれに基づく構築方法論は得られていない.本研究は研究代表者のこれまでの実問題を指向した知識処理基盤研究に関する実績に基づいて周囲の要請に応える試みであると言うこともできる.技術的な面について言えば,オントロジーに関わる最も重要な課題と考えられている,具体的なオントロジーを開発するために不可欠なクラス認定や関係同定に直接貢献する理論とガイドラインを得ることを目指した.視野を広く取って知識処理研究全体の立場からみれば,「内容」の核となるオントロジーを形式的に記述することを通して,これまでアドホックな傾向があった内容指向研究に,積み重ねができる基盤技術を提供することができた.

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複雑な知識構造を有す体系からの有意属性の構成的帰納基盤技術の研究

研究課題/領域番号：11878062 1999年 - 2000年

日本学術振興会科学研究費助成事業萌芽的研究

元田浩, 堀内匡, 鷲尾隆

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配分額：2100000円（直接経費：2100000円）

研究実績は以下のとおり.
1.混在属性に関する類似性尺度の検討
数値属性,離散属性,名義属性のように性質の違った属性が混在した場合のデータの間の類似性を評価する手法を検討した.本来性質の違うもの同志の差を一般的に比較することは無理であるが,領域に依存した重み付けをすることによって単一の数値に写像する簡便な手法が実用的であることを示した.
2.帰納的属性構成法の提案と評価
複雑な構造体として与えられるデータは,基礎となる属性を組合わせて部分構造が形成され,これらがさらに再帰的に組み合わされて全体構造が形成されているものとみなすことができる.グラフに基づく帰納推論の手法は,一般グラフで表現される複雑な構造体に内在する部分構造を多頻度部分グラフとして発見することができる.この性質を帰納的属性構成に適用し,階層構造を有す部分構造を自動的に抽出し,新たな属性とする手法を提案した.その効果を変異源性の化合物の同定に適用し評価したところ,従来から知られている,親水性やエネルギー順位などの数値的な指標に劣らず,変異源性を同定するに有効な属性として機能することを確認した.
3.帰納的属性構成法統合機械学習環境の構築
上の結果を踏まえて前年度に設計した帰納的属性構成法を統合した機械学習環境を構築した.

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ユーザの癖を学び計算機操作性を自動的に向上させるインターフェイスに関する研究

研究課題/領域番号：09480065 1997年 - 1999年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

元田浩, 堀内匡, 鷲尾隆, 溝口理一郎

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配分額：12300000円（直接経費：12300000円）

計算機が真に使いやすい道具となり、ユーザのよきパートナーとなるためにはユーザーの意図を理解し、一人一人の癖を学び、ユーザの習熟度に応じた使用感にあった応答をしてくれるような、計算機側からの歩み寄りが必要となる。このような目標を実現する第一歩として、ユーザが加古に実施した計算機の操作に関する経験から次に操作するであろうコマンドを予測したり、一連の操作をまとめたマクロコマンドを自動的に学習する新しい機械学習法を開発し、それを組み込んだインターフェイスを試作、評価した。とくに、コマンド予測精度を向上するためにはコンテクトの絞り込みが重要で一次元のコマンド系列データのみならず、プロセスI/Oデータをも併用した、木構造データの採用が不可欠となり、それに適した「逐次ペアのチャンキング」の原理に基づく新しい実時間学習法を考案、実装した。人工データ、実データの両者で評価した結果、十分実用に耐える予測精度と実時間性を達成できることを確認した。とくに、実データを用いた複数のユーザによる評価では、最初は学習が十分でないため予測精度は悪いが、学習が進むにつれてシステムの予測精度は向上し、各ユーザの習熟度に応じた性能を示すように成長することを検証した。さらに、木構造データから分類器を学習する部分を独立させ、一般的なグラフ構造データから特徴的なパターンを抽出するプログラムとした。有向・無向グラフの両者を扱え、ノード、リンクには複数の種類を許し、かつループ構造(自己ループを含む)も許す汎用的なグラフ構造を対象とするもので、計算量はグラフのサイズに比例するだけである。大規模問題にも適用可能であり、商用サイトのWWWブラウジングログデータからの特徴的なパターン発掘と有機塩素化合物の発がん性作用に特徴的な部分構造の発見に適用し、良好な結果を得た。

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知識の世代交代が容易な可塑性型知識ベースの構築方法に関する研究

研究課題/領域番号：09878068 1997年 - 1998年

日本学術振興会科学研究費助成事業萌芽的研究

元田浩, 堀内匡, 鷲尾隆

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配分額：1900000円（直接経費：1900000円）

本年度は,知識ベース構築理論の一層の改良に加えて,複数の専門家による知識獲得と大規模化に対する諸課題を検討した.
1. 前年度に構築した理論を改良した.推論結果が求まらなかった場合に使用する暗黙解が,知識の獲得速度や知識ベースの大きさにどのような効果があるかを検討し,最適な暗黙解を選定するための規範を最小記述長原理に基づいて導出し,その効果を15種類の性質の異なるデータセットで検証した.提案した規範を用いることにより,知識更新が容易で,整合性の保持が保証された知識獲得性能のよいコンパクトな知識ベースが構築されることを確認した.
2. 前年度に試作したプロトタイプシステムを改良した.データの属性値の種類を増やし,名辞属性の他に数値属性も扱えるようにした.簡単なユーザインターフェイスを加え,大規模化への対応と結果の視覚化を充実させた.
3. 結論が複数ある場合への拡張や複数の専門家による独立した知識更新が可能となるような理論上の拡張を検討し,実用化システムの開発を目指した将来の研究課題をまとめた.

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