九州大学 研究者情報
研究者情報 (研究者の方へ)入力に際してお困りですか?
基本情報 研究活動 教育活動 社会活動
河原 吉伸(かわはら よしのぶ) データ更新日:2020.02.21



主な研究テーマ
データ駆動によるダイナミクス抽出への作用素論的方法
キーワード:時系列データ、非線形力学系、機械学習、転送作用素
2016.04.
構造的事前情報を用いた機械学習
キーワード:機械学習、構造的学習、離散構造
2009.04.
機械学習における組合せ最適化
キーワード:機械学習、組合せ最適化、劣モジュラ関数
2008.04.
時系列データのための機械学習
キーワード:変化点検知、時系列予測、力学系の学習
2005.04.
研究業績
主要著書
1. 河原 吉伸, 永野 清仁 , 劣モジュラ最適化と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ), 講談社サイエンティフィック, 2015.12.
主要原著論文
1. K. Fujii, N. Takeishi, M. Hojo, Y. Inaba, and Y. Kawahara, Physically-interpretable classification of network dynamics in complex collective motions, Scientific Reports, 10.1038/s41598-020-58064-w, 10, 3005, 2020.02, [URL].
2. N. Takeuchi, Y. Yoshida, and Y. Kawahara, Variational inference of penalized regression with submodular functions, Proc. of the 35th Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'19), 443, 2019.10, [URL].
3. I. Ishikawa, K. Fujii, M. Ikeda, Y. Hashimoto, and Y. Kawahara, Metric on nonlinear dynamical systems with Perron-Frobenius operators, Advances in Neural Information Processing Systems 31 (Proc. of NeurIPS'18), 2856-2866, 2018.12, [URL].
4. N. Takeishi, Y. Kawahara, and T. Yairi, Learning Koopman invariant subspaces for dynamic mode decomposition, Advances in Neural Information Processing Systems 30 (Proc. of NIPS'17), 1131-1141, 2017.12, [URL].
5. H. Wang, Y. Kawahara, C. Weng, and J. Yuan, Representative Selection with Structured Sparsity, Pattern Recognition, 10.1016/j.patcog.2016.10.014, 63, 268-278, 2017.03, [URL].
6. Y. Kawahara, Dynamic Mode Decomposition with Reproducing Kernels for Koopman Spectral Analysis, Advances in Neural Information Processing Systems 29 (Proc. of NIPS'16), 911-919, 2016.12, [URL].
7. B. Xin, Y. Kawahara, Y. Wang, L. Hu, and W. Gao, Efficient generalized fused lasso and its applications, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 10.1145/2847421, 7, 4, 2016.05, [URL].
8. Y. Kawahara, and M. Sugiyama, Sequential change-point detection based on direct density-ratio estimation, Statistical Analysis and Data Mining, 10.1002/sam.10124, 5, 2, 114-127, 2012.04, [URL].
9. Y. Kawahara, K. Nagano, K. Tsuda, and J.A. Bilmes, Submodularity cuts and applications, Advances in Neural Information Processing Systems 22 (Proc. of NIPS'09), 916-924, 2009.12, [URL].
10. Y. Kawahara, T. Yairi, and K. Machida, Change-point detection in time-series data based on subspace identification, Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM'07), 10.1109/ICDM.2007.78, 559-564, 2007.12, [URL].
学会活動
学会誌・雑誌・著書の編集への参加状況
2017.01, Neural Networks, 国際, 編集委員.
2019.07, International Journal of Mathematics for Industrial, 国際, 編集委員.
研究資金
科学研究費補助金の採択状況(文部科学省、日本学術振興会)
2019年度~2023年度, 基盤研究(B), 分担, 大規模データの特徴抽出と再利用に基づくサービス最適割当アルゴリズムの開発.
2019年度~2021年度, 基盤研究(C), 分担, テキストベースの深層学習における分類パターンの解釈支援.
2018年度~2022年度, 基盤研究(B), 代表, データからの潜在ダイナミクス抽出のための統計的機械学習とその応用.
競争的資金(受託研究を含む)の採択状況
2019年度~2025年度, 戦略的創造研究推進事業 (文部科学省), 代表, CREST「数学・数理科学と情報科学の連携・融合による情報活用基盤の創出と社会課題解決に向けた展開」領域,「作用素論的データ解析に基づく複雑ダイナミクス計算基盤の創出」(課題名).

九大関連コンテンツ

pure2017年10月2日から、「九州大学研究者情報」を補完するデータベースとして、Elsevier社の「Pure」による研究業績の公開を開始しました。
 
 
九州大学知的財産本部「九州大学Seeds集」