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Ⅰ プロフィール

氏名：　下平丕作士　（しもだいら　ひさし）

　　　 Hisashi Shimodaira

最終学歴：　1971年、東京都立大学工学研究科修士課程終了

所属・職位：　文教大学 情報学部 情報システム学科, 教授

学位、資格、表彰等：

1972年　１級建築士

1982年　工学博士(有限要素法に関する研究)

2004年　日本紳士録　第79版（交詢社）に略歴掲載。

　Who’s Who in Science and Engineering, 8th Edition・ 2005 – 2006  および
　 Who’s Who in the World, 22nd Edition・2005  (Marquis Who’s Who) に略歴掲載。

　大学院修士課程における授業科目「アルゴリズム特論」、「画像情報処理演
習」及び「研究指導」について、文部科学省よりマル合の認定を受けた。

2005年　Who’s Who in the World, 23rd Edition・2006  (Marquis Who’s Who) に略歴掲載。

　　　　2000 Outstanding Intellectuals of the 21st Century Awards (International Biogra-
phical Center)　を受賞。

　　　　2000 Outstanding Scientists of the 21st Century Awards (International Biogra-
phical Center)　を受賞。

　　　　Great Minds of the 21st Century Awards (The America Biographical Institute)
を受賞。

　　　　Universal Award of Accomplishment (The America Biographical Institute)
を受賞。

現在興味を持っている分野：

　(1) 画像処理・画像圧縮・ｺﾝﾋﾟｭｰﾀﾋﾞｼﾞｮﾝ
　　　人工知能・計算知能の手法を応用して, より高度な画像認識・理解の手法を実現する
　　ための研究を行っている. また, 画像処理・画像圧縮・ｺﾝﾋﾟｭｰﾀﾋﾞｼﾞｮﾝの分野に最適化手
　　法を応用し, 高精度化(高品質化)と高能率化(計算時間の短縮)を図る研究を行っている.

　(2)最適化手法
　　　勾配法, 直接探索法, ｼﾝﾌﾟﾚｯｸｽ法, ｼﾐｭﾚｰﾃｨﾄﾞｱﾆｰﾘﾝｸﾞ法等の非線形最適化手法を
　　高精度化・高能率化するための研究を行っている.

　(3) 計算知能(遺伝的ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ, 進化的計算, ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ, ﾌｧｼﾞｰ理論)
　　　局所的最適解に落ち込まないで, 確実に短い計算時間で真の最適解を求めることがで
　　きる遺伝的ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑの開発を行っている.

　(4) 人工知能
　　　より高度な画像認識・理解の手法実現するための知識の利用法について研究を行って
　　いる.

　(5) 情報技術論
　　　情報技術を人類・社会の幸福のためにどのように活用していくべきかを研究してい
　　る.

E-mail: shimo-hi@hi-ho.ne.jp

所属学会：IEEE, 電子情報通信学会, 情報処理学会, 人工知能学会, 映像情報ﾒﾃﾞｨｱ学会

　

Ⅱ 教育実績

[文教大学における学部担当科目]

No

担当科目

　　　　　　　　　　　　内　容

1

情報処理概論*

ｺﾝﾋﾟｭｰﾀのﾊｰﾄﾞｳｪｱとｿﾌﾄｳｪｱの基礎

2

情報ﾈｯﾄﾜｰｸ*

ｺﾝﾋﾟｭｰﾀﾈｯﾄﾜｰｸと通信技術の基礎

3

ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑとﾃﾞｰﾀ構造*

ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑとﾃﾞｰﾀ構造の知識とﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞ技術

4

ﾌｧｼﾞｰ理論*

ﾌｧｼﾞｰ理論の基礎と応用例

5

ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ*

多層ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄ, ﾎｯﾌﾟﾌｨｰﾙﾄﾞﾈｯﾄの基礎と応用例

6

生体情報処理*

遺伝的ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑの基礎と応用例

7

人工知能*

人工知能の基礎(探索, 命題論理, １階述語論理, Prolog, ｴｷｽﾊﾟ
ｰﾄｼｽﾃﾑ, ｴｰｼﾞｪﾝﾄｼｽﾃﾑ)

8

コンピュータ推論

命題論理, １階述語論理, Prolog

9

イメージ処理Ⅰ
イメージ処理Ⅱ
イメージ処理応用

画像処理と画像理解の基礎理論、Java言語によるプログラミング実習

10

ﾏﾙﾁﾒﾃﾞｨｱ技術、データ圧縮

データ圧縮、画像圧縮の基礎知識

　* 過去に担当した科目

 

[文教大学における大学院修士課程担当科目]

No

担当科目

　　　　　　　　　　　　内　容

1

アルゴリズム特論

最適化アルゴリズムと画像処理アルゴリズム

2

画像情報処理演習

Java言語による画像処理プログラムの作成

 

[大学院非常勤講師]

No

　　大　学　・　専　攻

　期　間

　担当科目

　　　　内　容

1

東京都立大学大学院工学研究科建築学専攻修士課程非常勤講師

1984 - 1988

構造工学特論

数値計算法, 数値解析法

2

東京都立大学大学院工学研究科建築学専攻修士課程非常勤講師

1991 - 1993

構造工学特論

数値計算法, 数値解析法

　

Ⅲ 研究業績

[研究業績の分野別分類]

No

　　　　　　分　野

　　　　　　　　　　　該　当　論　文

1

画像処理, ｺﾝﾋﾟｭｰﾀﾋﾞｼﾞｮﾝ, 画像圧縮, 画像データベース, CAD

査読付き学術論文：7, 8, 9, 20

査読付き国際会議論文：1, 21, 22, 23, 26, 27, 28, 29, 30, 31

2

最適化手法, 数値解析

査読付き学術論文：1, 2, 3, 4, 5, 6, 20

査読付き国際会議論文：26, 27, 28, 29

著書：1

3

遺伝的アルゴリズム, 進化的計算

査読付き学術論文：17, 18, 19

査読付き国際会議論文：16, 17, 18, 19, 20,
　　21, 22, 23, 24, 25, 26

4

人工知能, 定性推論, 定量推論

査読付き学術論文：10, 15

査読付き国際会議論文：1, 2, 3, 4, 8

著書：3

5

ニューラルネットワーク

査読付き学術論文：11, 12, 13, 14, 16

査読付き国際会議論文：5, 6, 7, 9, 10, 11,
　　12, 13, 14, 15

著書：2

　

[査読付き学術論文]

No

　　　題　名　　

著者

年月

　掲載誌名

　　　　　概　　要　　　　

1

アイソパラメトリックシェル要素に関する考察

単著

1978.4

建築学会論文報告集,
266号,
pp.63ｰ71

８節点四角形要素について， 1) 演算回数が少なくなるような定式化の提案，2)要素剛性マトリックスの積分次数低減の効果とうすいシェルへの適用限界についての検討，3)精度の良い節点応力度の計算方法の提案を行った．

2

６節点アイソパラメトリックシェル要素の剛性マトリックスの数値積分法　積分次数が解の精度・特性に及ぼす影響

単著

1981.11

建築学会論文報告集,
309号,
pp.95ｰ102

６節点三角形要素の剛性マトリックスの積分次数低減の意味を,８節点四角形要素の場合と対比して考察し，数値解析例により数値積分次数が解の精度・特性に及ぼす影響について検討した．

3

アイソパラメトリックシェル要素による直交異方性板・シェルの解析　剛性マトリックスの計算方法, 次数低減積分および解の精度

単著

1982.2

建築学会論文報告集,
312号,
pp.72ｰ83

曲線的に変化する直交異方性を精度良く表現するために，節点で与えた要素特性から積分点における要素特性を求める方法を提案し，剛性マトリックスの積分次数について数値解析例により検討した．

4

アイソパラメトリック要素の剛性マトリックスの数値積分法に関する考察　第１報　平面応力・平面ひずみおよび平面板の曲げにおける低減積分を用いた変位型モデルと混合型モデルの等価性

単著

1982.4

建築学会論文報告集,
314号,
pp.90ｰ101

剛性マトリックスの積分次数低減の効果について理論的に検討し，低減積分によって計算した剛性マトリックスは，Hellinger-ReissnerとHerr-
mannの原理に基く混合型モデルと同一になることを証明し，各種要素について両者が等価であるか否を明らかにした．

5

アイソパラメトリック要素の剛性マトリックスの数値積分法に関する考察　　第２報　平面板の曲げにおけるロッキングと低減積分の効果

単著

1982.11

建築学会論文報告集,
321号,
pp.62ｰ72

剛性マトリックスの積分次数低減の効果について検討し，剛性マトリックスの面外せん断ひずみに関する部分が特異になることが，ロッキングを起こさないための十分条件であることを理論的に証明し，数値解析例によりこれを検証した．

6

Equivalence Betw-
een Mixed Models
and Displacement
Models Using Red-
uced Integration

単著

1985, Jan.

Int. Journal
for Numerical
Methods in
Engineering,
Vol.21,No.1,
pp.1-16

剛性マトリックスの積分次数低減の効果について理論的に検討し，低減積分によって計算した剛性マトリックスは，Hellinger-ReissnerとHerr-
mannの原理に基く混合型モデルと同一になることを証明し，各種要素について両者が等価であるか否を明らかにした．

7

Development and
Utilization of
Computer Systems
for Building
Maintenance and
Operation

単著

1992

Microcompu-
ters in Civil
Engineering,
Vol.7,
No.4,
pp.291-306

建物の管理と運用におけるコンピュ－タの利用の現状について述べ，現状の問題点を分析して，今後のレベルアップのための方策として，知識の標準化による作業の自動化，建物プロダクトモデルによる生涯にわたるデ－タベ－スの作成と各種図面等の自動作成等を提案した．

8

ＧＢＤ木の検索性能の改良方法 - 大きな図形を扱うための手法の提案 -

下平丕作士,
大沢　裕,
坂内　正夫

1992.10

情報処理学会論文誌,
Vol.33,
No.10,
pp.1254-1262

ＧＢＤ木において，大きな図形を扱う場合に，その外接長方形を分割して生成したサブ外接長方形を用いて木を構成し，デ－タを重複して持たせることによりその検索性能の向上を図った方法を提案し，数値実験によりその有効性を検証した．

9

建築図面データによるＧＢＤ木の改良方法の性能評価

単著

1993.1

情報処理学会論文誌,
Vol.34,
No.1,
pp.177-181

ＧＢＤ木において，大きな図形を扱う場合に，その外接長方形を分割して生成したサブ外接長方形を用いて木を構成し，デ－タを重複して持たせることによりその検索性能の向上を図った方法を，建築図面デ－タに適用し，数値実験により性能評価を行い,その有効性を検証した．

10

定量的な物理知識に基いた機器の簡便な異常診断方法

単著

1993.9

情報処理学会論文誌,
Vol.34,
No.9,
pp.1871-1881

機器の定常状態を表す変数についての関係式を微分して得られる変数の増分についての定量的な近似式を用いて，定常状態からの変数の変動量を計算する方法を提案し，これを用いて，機器の状態が異常である場合に，測定点の変数の値から異常の原因を推定する簡単で効果的な方法を提案した．

11

ニューラルネットワークにおける誤差逆伝播法の学習性能向上のための重み初期値の設定方法

単著

1994.10

情報処理学会論文誌,
Vol.35,
No.10,
pp.2046-2053

シグモイド関数の傾きの大きい活性領域が入力空間の単位超立方体を覆い，かつ，収束のために適切な大きさになるように，重みの初期値を設定する方法を提案した．数値実験によれば，初期値が不適切であるために収束しない事態をさけることができ，慣用の方法に比べて数分の１の学習回数で収束する．

12

ニューラルネットワークによる時系列予測における相関係数を用いた学習用類似データ選定方法

単著

1995.2

情報処理学会論文誌,
Vol.36,
No.2,
pp.266-274

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測における予測精度の向上を図るために，時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を提案し,数値実験によりその有効性を検証した．

13

ニューラルネットワークによる説明変数をもつ時系列データの予測における学習データの選定方法

単著

1995.10

情報処理学会論文誌,
Vol.37,
No.10,
pp.2400-2408

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測について，先に提案した時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を，説明変数をもつ場合に拡張し，数値実験によりその有効性を検証した．

14

ニューラルネットワークを用いた空調の予熱・予冷時間の予測における学習データの選定方法

単著

1996.2

日本建築学会計画系論文集,
No.480,
pp.39-46

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測について，先に提案した時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を, 空調の予熱・予冷時間の予測に適用し，数値実験により予測精度の検証を行った．

15

A simple and
efficient method
for diagnosing
equipment faults
based on
quantitative
physical knowledge

単著

1996

Expert Syst-
ems with
Applications
An Internati-
onal Journal,
Vol.10,
No.3/4,
pp.365-372

機器の定常状態を表す変数についての関係式を微分して得られる変数の増分についての定量的な近似式を用いて，機器の状態が異常である場合に，測定点の変数の値から異常の原因を推定する簡単で効果的な方法を提案し，いくつかの応用例によりその有効性について検証した．

16

A Method of
Selecting Similar
Learning Data
Based on Correla-
tion Coefficients
in the Prediction
of Time Series
Using Neural
Networks

単著

1996

Expert Syst-
ems with
Applications
An Internati-
onal Journal,
Vol.10,
No.3/4,
pp.429-434

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測における予測精度の向上を図るために，時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を提案し，性質の異なる３種類のデータを用いた数値実験により，従来法（移動窓データ学習法，全体データ学習法）との性能比較を行った．

17

A Diversity-
Control-Oriented
Genetic Algorithm
(DCGA):
Development and
Initial Results

単著

1999.6

情報処理学会論文誌,
Vol.40,
No.6,
pp.2708-2716

最良の適応度の個体と候補個体とのハミング距離に基づいた確率的選択手法を用いて集団の個体の多様性を維持することにより,局所的最適解を避けて真の最適解に能率良く到達することができる多様性制御指向遺伝的アルゴリズムを提案し,標準的なベンチマーク問題により単純遺伝的アルゴリズムとの性能比較を行い,その有効性を検証した.

18

Methods for Reini-
tializing the Pop-
ulation to Improve
the performance
of a Diversity-
Control-Oriented Genetic Algorithm

単著

2001.12

IEICE Trans. Inf. & Syst.,
Vol.E84-D, No.12,
pp. 1745-1755

先に開発した多様性制御指向遺伝的アルゴリズム(DCGA)においても複雑な問題では,局所最適解に落ち込んで脱出できない場合がある.このような場合に,集団の遺伝子型を再初期化することにより,確実に局所最適解から脱出し真の最適解に到達できる方法を提案し,数値実験によりその有効性を検証した.

19

An Empirical Per-
formance Compari-
son of Niching Me-
thods for Genetic
Algorithms

単著

2002.11

IEICE Trans. Inf. & Syst., Vol.E85-D,
No.11
pp. 1872-1880

遺伝的アルゴリズムにおけるニッチ法では適応度だけでなく個体間の類似性を考慮した選択手法を用いる。既往の主なニッチ法を多峰性関数のグローバル最適値を探索する問題に適用し、数値実験により性能の比較を行った。ニッチ法がこの種の問題に有効であること、確率的クラウディング法が最も性能がよいことを明らかにした。

20

A Shape-from-shading Method of Polyhedral Objects Using Prior Information

単著

2006,

April

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,

Vol.28, No.4,

pp. 612-624

単一の画像について、輝度データから多面体の３次元形状を復元する新しい手法を提案したものである。復元する物体は、画像データ中のノイズのために正確な多面体にはならないが、復元形状の誤差を非線形最適化により最小化することにより、より正確な形状を復元できるよう工夫している。また、探索範囲を狭めるために、先見的情報を利用する手法を提案している。合成画像と実画像について数値実験を行った結果、実画像についても３次元形状をほぼ忠実に復元できることが分かった。

　

[査読付き国際会議論文]

No

　　　題　名　　

著者

年月

　会議論文集名

　　　 　概　　要　　

1

Basic structure
of a building mo-
del for represen-
ting and using
knowledge of bui-
ldings in CAAD
systems

単著

1992, June

ARTIFICIAL
INTELLIGENCE
IN DESIGN '92
(Second Int.
Conference on
Artificial
Intelligence in Design), pp.241-263

オブジェクト指向の手法に基いて，建物の幾何形状に関する知識を表現し，利用するための建物モデルの基本的構成について提案した．提案モデルは，建物の構成要素間の相対的位置関係に基いて構築され，モデの作成・修正の自動化が可能であるなどの特徴がある．

2

A simple and
efficient method
for diagnosing
equipment faults
using equations
representing the
steady state

単著

1993, Nov.

Proc. of 5th
IEEE
International
Conference on
Tools with
Artificial
Intelligence,
pp.210-214

機器の定常状態を表す変数についての関係式を微分して得られる変数の増分についての定量的な近似式を用いて，定常状態からの変数の変動量を計算する方法を提案し，これを用いて，機器の状態が異常である場合に，測定点の変数の値から異常の原因を推定する簡単で効果的な方法を提案した．

3

A simple and
efficient method
for diagnosing
equipment faults
based on quanti-
tative physical
knowledge

単著

1994, March

Proc. of
Japan/Korea
Joint Confer-
ence on Expert
Systems,
pp.35ｰ40

機器の定常状態を表す変数についての関係式を微分して得られる変数の増分についての定量的な近似式を用いて,機器の状態が異常である場合に，測定点の変数の値から異常の原因を推定する簡単で効果的な方法を提案し,空調設備への適用例によってその有効性を示した．

4

Proposal of an
equipment faults
diagnosis method
based on quanti-
tative models and
its application to air-conditioning
equipment

単著

1994, Oct.

Proc. CIB W70
Int. Symposium
on Strategies
& Technologies
for Maintenan-
ce & Moderniz-
ation of Buil-
dings,
pp.455-462

機器の定常状態を表す変数についての関係式を微分して得られる変数の増分についての定量的な近似式を用いて,機器の状態が異常である場合に，測定点の変数の値から異常の原因を推定する簡単で効果的な方法を提案し,空調設備への適用例によってその有効性を示した．

5

A weight value
initialization
method for impro-
ving learning
performance of the backpropagat-
ion algorithm in
neural networks

単著

1994, Nov.

Proc. 6th
IEEE Int.
Conference on
Tools with
Artificial
Intelligence,
pp.672-675

シグモイド関数の傾きの大きい活性領域が入力空間の単位超立方体を覆い，かつ，収束のために適切な大きさになるように，重みの初期値を設定する方法を提案した．数値実験によれば，初期値が不適切であるために収束しない事態をさけることができ，慣用の方法に比べて数分の１の学習回数で収束する．

6

A Method of Sel-
ecting Similar
Learning Data
Based on Correla-
tion Coefficients
in the Prediction
of Time Series Using Neural Networks

単著

1995, May

Pro. of
Pacific-Asian
Conference on
Expert
Systems,
pp.362ｰ367

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測における予測精度の向上を図るために，時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を提案し,数値実験によりその有効性を検証した．

7

A Method of Sel-
ecting Similar
Learning Data
Based on Correla-
tion Coefficients
in the Prediction
of Time Series Using Neural Networks

単著

1995, June

Proc. 8th Int.
Conference on
Industrial &
Engineering Applications
of Artificial
Intelligence &
Expert Syste-
ms,pp.109-117

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測における予測精度の向上を図るために，時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を提案し,数値実験により従来法との性能比較を行った．

8

A simple and
efficient method
for diagnosing
equipment faults
based on quanti-
tative physical
knowledge

単著

1995, June

Proc. 8th Int.
Conference on
Industrial &
Engineering Applications
of Artificial
Intelligence &
Expert Syste-
ms, pp.771-778

機器の定常状態を表す変数についての関係式を微分して得られる変数の増分についての定量的な近似式を用いて，機器の状態が異常である場合に，測定点の変数の値から異常の原因を推定する簡単で効果的な方法を提案し，空調設備への応用例によりその有効性を検証した．

9

A Method of
Selecting Similar
Learning Data in
the Prediction of
Time Series Using
Neural Networks

単著

1995, Oct.

Proc. Int.
Conference on
Neural
Information
Processing,
Vol.1,
pp.463-468

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測における予測精度の向上を図るために，時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を提案し，数値実験により従来法との性能比較を行った．

10

A Method for
Selecting Similar
Learning Data in
the Prediction of
Time Series with
Explanatory
Variables Using
Neural Networks

単著

1995, Oct.

Proc. Int.
Conference on
Neural
Information
Processing,
Vol.1,
pp.457-462

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測について，先に提案した時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を，説明変数をもつ場合に拡張し，数値実験によりその有効性を検証した.

11

A Method of
Selecting Similar
Learning Data in
the Prediction of
Time Series Using
Neural Networks

単著

1995, Nov.

Proc. of 7th
IEEE Int.
Conference on
Tools with
Artificial
Intelligence,
pp.106-112

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測における予測精度の向上を図るために，時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を提案し，数値実験により従来法との性能比較を行った．

12

A Method of
Selecting Similar
Learning Data in
the Prediction of
Time Series Using
Neural Networks

単著

1995, Nov.

Proc. of IEEE
Int. Conferen-
ce on Neural
Networks,
pp.1170-1175

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測における予測精度の向上を図るために，時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を提案し，３種類の性質の異なるデータを用いた数値実験により，従来法（移動窓データ学習法，全体データ学習法）との性能比較を行った．

13

A Method of
Selecting Similar
Learning Data in
the Prediction of
Time Series with
Explanatory
Variables Using
Neural Networks

単著

1995, Nov.

Proc. of IEEE
Int. Conferen-
ce on Neural
Networks,
pp.1176-1181

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測について，先に提案した時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を，説明変数をもつ場合に拡張し，数値実験により従来法との性能比較を行った．

14

A Method of
Selecting Similar
Learning Data in
the Prediction of
Time Series Using
Neural Networks

単著

1996, Feb.

Proc. of Third
World Congress
on Expert
Systems,
pp. 978-985

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測における予測精度の向上を図るために，時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を提案し，性質の異なる３種類のデータを用いた数値実験により，従来法（移動窓データ学習法，全体データ学習法）との性能比較を行った．

15

A Method of
Selecting Similar
Learning Data in
the Prediction of
Time Series with
Explanatory
Variables Using
Neural Networks

単著

1996, June

Proc. 9th Int.
Conference on
Industrial &
Engineering Applications
of Artificial
Intelligence &
Expert Syste-
ms,pp.599-604

多層ニューラルネットワークを用いた時系列データの予測について，先に提案した時系列データの相関係数によって重み付けした距離を用いて学習データを選定する方法を, 空調の予熱・予冷時間の予測に適用し，数値実験により予測精度の検証を行った．

16

A New Genetic
Algorithm Using
Large Mutation
Rates and
Population-Elitist
Selection (GALME)

単著

1996, Nov.

Proc. of 8th
IEEE Int.
Conference on
Tools with
Artificial
Intelligence,
pp. 25-32

遺伝的アルゴリズムを関数の最適化に用いた場合の性能を向上させるために，大きな突然変異率と集団エリート選択を用いた新しいアルゴリズムを提案し,数値実験によりその有効性を検証した．

17

DCGA: A Diversity
Control Oriented
Genetic Algorithm

単著

1997, Sept.

Proc. of
Second Int.
Conference on
Genetic Algorithms
in Engineering
Systems,
pp.444-449

最良の適応度の個体と候補個体とのハミング距離に基づいた確率的選択手法を用いて集団の個体の多様性を維持することにより,局所的最適解を避けて真の最適解に能率良く到達することができる多様性制御指向遺伝的アルゴリズムを提案し,数値実験によりその有効性を検証した.

18

DCGA: A Diversity
Control Oriented
Genetic Algorithm

単著

1997, Nov.

Proc. of 9th
IEEE Int.
Conference on
Tools with
Artificial
Intelligence,
pp367-374

最良の適応度の個体と候補個体とのハミング距離に基づいた確率的選択手法を用いて集団の個体の多様性を維持することにより,局所的最適解を避けて真の最適解に能率良く到達することができる多様性制御指向遺伝的アルゴリズムを提案し,標準的なベンチマーク問題により単純遺伝的アルゴリズムとの性能比較を行い,その有効性を検証した.

19

A Diversity-
Control-Oriented
Genetic Algorithm
(DCGA):
Development and
Experimental
Results

単著

1999, July

Proc. of
Genetic and
Evolutionary
Computation
Conference,
pp.603-611

最良の適応度の個体と候補個体とのハミング距離に基づいた確率的選択手法を用いて集団の個体の多様性を維持することにより,局所的最適解を避けて真の最適解に能率良く到達することができる多様性制御指向遺伝的アルゴリズムを提案し,複雑な多峰性関数と大規模な巡回セールスマン問題により,その有効性を検証した.

20

A Diversity-
Control-Oriented
Genetic Algorithm
(DCGA): Performa-
nce in Function
Optimization

単著

2000, July

Proc. of
Genetic and
Evolutionary
Computation
Conference
p.366

先に提案した多様性制御指向遺伝的アルゴリズム(DCGA)を様々な関数の最適化に適用し,性能評価を行った.

21

Optimization of
Image Processing
by Genetic and
Evolutionary
Computation: How to Realize Still Better Performance

単著

2000, Nov.

Proc. of IAPR
Workshop on
Machine Vision
Applications
(MVA2000),
pp.582-587

画像処理(エッジの検出,幾何学的図形の検出,領域分割,形状の表現,特徴抽出,分類,オブジェクト認識等)における最適化に遺伝的進化的計算を用いた既往の研究に関して,適用方法,精度(品質),計算時間等について調べて現状の問題点を考察し, さらに良い性能を実現するための方策を提案した.

22

Strategies for
Optimizing Image
Processing by
Genetic and
Evolutionary
Computation

単著

2000, Nov.

Proc. of
IEEE Int.
Conference on
Tools with
Artificial
Intelligence,
pp.151-154

画像処理(エッジの検出,幾何学的図形の検出,領域分割,形状の表現,特徴抽出,分類,オブジェクト認識等)における最適化に遺伝的進化的計算を用いた既往の研究に関して,適用方法,精度(品質),計算時間等について調べ,現状の問題点とその解決策について検討した.

23

Strategies for
Optimizing Image
Processing by
Genetic and
Evolutionary
Computation

単著

2000, Dec.

Proc. of IEEE
Int. Symposium
on Multimedia
Software
Engineering,
pp.315-320

画像処理(エッジの検出,幾何学的図形の検出,領域分割,形状の表現,特徴抽出,分類,オブジェクト認識等)における最適化に遺伝的進化的計算を用いた既往の研究に関して,適用方法,精度(品質),計算時間等について調べ,現状の問題点とその解決策について検討した.

24

A Diversity-
Control-Oriented
Genetic Algorithm
(DCGA): Performa-
nce in Function
Optimization

単著

2001, May

Proc. of the
Congress on
Evolutionary
Computation
(CEC)

先に提案した多様性制御指向遺伝的アルゴリズム(DCGA)を様々な関数の最適化に適用して性能評価を行い,その問題点について検討した.

25

Methods for Rein-
itializing the
Population to
Improve the
performance
of a Diversity-
Control-Oriented Genetic Algorithm

単著

2001,
July

Proc. of the
Genetic and
Evolutionary
Computation
Conference
(GECCO),
pp.576-583

先に開発した多様性制御指向遺伝的アルゴリズム(DCGA)においても複雑な問題では,局所最適解に落ち込んで脱出できない場合がある.このような場合に,集団の遺伝子型を再初期化することにより,確実に局所最適解から脱出し真の最適解に到達できる方法を提案し,数値実験によりその有効性を検証した.

26

Design of GenLOT
Filters with
Global Optimization Algorithms

単著

2002,
Nov.

Proc. IEEE
Int. Symposium
on Intelligent
Signal
Processing and
Communication
Systems
(ISPACS 2002)
pp.514-518

GenLOT(一般化重複直交変換)は画像圧縮等に利用される直交変換の一種である。GenLOTの設計手法を確立するために、DIRECT(直接探索法の一種)と決定論的クラウディングGA(遺伝的アルゴリズムの一種)という２種類の大域的最適化手法の性能を数値実験により比較したものである。

27

Design of GenLOT
Filters with Nonlinear Optimization
Algorithms: Performance Comparison in
a Single Design
Objective

単著

2003,
Jan.

Proc. Int.
Workshop
on Advanced
Image
Technology
(IWAIT2003)

GenLOT(一般化重複直交変換)は画像圧縮等に利用される直交変換の一種である。GenLOTの設計手法を確立するために、符号化利得を最大にする設計例における、６種類の最適化手法の性能を数値実験により比較したものである。対象とした手法は、DIRECT(直接探索法の一種)と決定論的クラウディングGA、適応擬似焼きなまし法(ASA)、パターン探索法、シンプレックス法、ｲﾝﾌﾟﾘｼｯﾄﾌｨﾙﾀﾘﾝｸﾞ法である。

28

Optimal Design of Generalized
Lapped Orthogonal
Transforms: Multiobjective
Optimization Techniques and
Experimental Results

単著

2003,

Dec.

Proc. of 2003
IEEE Int.
Symposium on
Multimedia
Software
Engineering
(ISMSE2003),
pp.102-109

GenLOT(一般化重複直交変換)は画像圧縮等に利用される直交変換の一種である。論文は、GenLOT の設計のための多目的最適化手法について検討したものである。最適化アルゴリズムとしてパターン探索法と直接探索法の一種であるDIRECTを、多目的最適化方法として重みつき線形結合法とmin-max法を用いた。これらの方法を用いてよい最適値を得るための手法を提案した。数値実験の結果、提案手法を用いることにより、様々な多目的最適値を確実に探索することができることが分かった。

29

Optimal Design of Generalized
Lapped
Orthogonal
Transforms:
Multiobjective
Optimization
Techniques and
Experimental
Results

単著

2003,

Dec.

Proc. 2003
IEEE Int.
Symposium on
Intelligent
Signal
Processing and
Communication
Systems,
(ISPACS 2003),
pp.460-465

GenLOT(一般化重複直交変換)は画像圧縮等に利用される直交変換の一種である。論文は、GenLOT の設計のための多目的最適化手法について検討したものである。最適化アルゴリズムとしてパターン探索法と直接探索法の一種であるDIRECTを、多目的最適化方法として重みつき線形結合法とmin-max法を用いた。これらの方法を用いてよい最適値を得るための手法を提案した。数値実験の結果、提案手法を用いることにより、様々な多目的最適値を確実に探索することができることが分かった。

30

A New Approach to Recovering the 3D Shape of Polyhedrons from a Single View

単著

2004,

Feb.

Proc. of the
tenth
Korea-Japan
workshop on
frontiers of
computer
vision
(FCV2004),
pp.254-259

単一の画像について、輝度データから多面体の３次元形状を復元する新しい手法を提案したものである。復元する物体は、画像データ中のノイズのために正確な多面体にはならないが、復元形状の誤差を非線形最適化により最小化することにより、より正確な形状を復元できるよう工夫している。合成画像について数値実験を行った結果、ノイズがかなり大きい場合にも３次元形状をほぼ忠実に復元できることが分かった。

31

A New Approach to Recovering the 3D Shape of Polyhedrons from a Single View

単著

2004,

July

画像の認識・理解シンポジウム

(MIRU2004),

Vol.2, pp.73-78

単一の画像について、輝度データから多面体の３次元形状を復元する新しい手法を提案したものである。復元する物体は、画像データ中のノイズのために正確な多面体にはならないが、復元形状の誤差を非線形最適化により最小化することにより、より正確な形状を復元できるよう工夫している。合成画像について数値実験を行った結果、ノイズがかなり大きい場合にも３次元形状をほぼ忠実に復元できることが分かった。

　

[著書]

No

　　　題　名

共著者

年

　発行所

　　　　　概　要

1

建築構造物の応力解析に関する最近の発展

和泉正哲
他

1987

日本建築
学会

大次元連立１次方程式の解法(39頁),
アイソパラメトリックシェル要素によるシェル構造解析(33頁)

2

EXPERT SYSTEMS,
Vol.4

C. T.
Leondes
他

2001,
Oct.

ACADEMIC
PRESS

36. Time-Series Prediction, pp.1259-1313. ニューラルネットワークを用いて時系列予測を行う最新の手法について説明したものである.多層パーセプトロン,FIR多層パーセプトロン,およびリカレントネットワークを用いる方法に関して,学習データの選択手法、学習アルゴリズム,適用例と予測精度について説明している.

3

EXPERT SYSTEMS,
Vol.5

C. T.
Leondes
他

2001,
Oct.

ACADEMIC
PRESS

44. Model-Based Process
Fault Diagnosis, pp.1577-
1640. モデルに基づいてプロセスの異常診断を行う最新の手法について説明したものである.定性モデル,ファジーモデル,および近似的定量モデルを用いる方法に関して,モデルの構築と異常の原因を推論する手法について説明している.

　

Ⅳ 学会等への貢献

No

　　学　協　会　名

　　　　　　対　象, 役　職

　期　間

1

日本建築学会

情報システム利用シンポジュウム,
論文審査委員

1987 - 1990

2

日本建築学会

論文報告集, 論文査読委員

1990 - 1996

3

IEEE

5th Int. Conference on Tools with
Artificial Intelligence, 論文査読委員

1993

4

情報処理学会

論文誌, 論文査読委員

1995

5

Int. Society for Gen-
etic and Evolutionary
Computation (ISGEC)

Genetic and Evolutionary Computation
Conference, Member of Program
Committee

2000 - 2002

6

電子情報通信学会

学会誌編集委員

2001- 2002

7

The World Multi-Conf-
erence on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI)

Reviewer

2003 - 2004

8

人工知能学会

論文査読委員

2004

9

International Confere-nce on Computing, Communications and
Control Technologies (CCCT)

Reviewer

2004

 

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　以上