研究者詳細 - 上野　史

MISC - 上野　史

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睡眠時無呼吸症候群患者に対する無拘束型リアルタイム睡眠段階推定法の分析

田島友祐, 高野諒, 上野史, 原田智広, 高玉圭樹

電子情報通信学会技術研究報告 118 ( 286(MI2018 38-58)(Web) ) 37‐40 (WEB ONLY) 2018年10月

負の報酬生成による環境変化に適応可能な逆強化学習

長谷川智, 梅内祐太, 上野史, 佐藤寛之, 高玉圭樹, 山口智浩

知能システムシンポジウム講演資料(CD-ROM) 45th ROMBUNNO.C4‐2 2018年3月

包括的な撮影画像パターンに対するSLIM探査機の自己位置推定の評価と精度向上

上野史, 村田暁紀, 辰巳嵩豊, 高玉圭樹, 鎌田弘之, 石田貴行, 福田盛介, 澤井秀次郎, 坂井真一郎

宇宙科学技術連合講演会講演集(CD-ROM) 62nd ROMBUNNO.1D11 2018年

相似な三角形に基づくクレータマッチングによるSLIM探査機の自己位置推定とその精度向上

石井晴之, 村田暁紀, 上野史, 辰巳嵩豊, 梅内祐太, 高玉圭樹, 原田智広, 鎌田弘之, 石田貴行, 福田盛介, 澤井秀次郎, 坂井真一郎

航空宇宙技術(Web) 17 69‐78(J‐STAGE) 2018年

Searching Multiple Local Optimal Solutions in Multimodal Function by Bat Algorithm based on Novelty Search

Takuya Iwase, Ryo Takano, Fumito Uwano, Yuta Umenai, Haruyuki Ishii, Hiroyuki Sato, Keiki Takadama

進化計算シンポジウム講演資料 2017年12月

深層学習による次元圧縮ルールの学習分類子システムにおける初期ルールとしての可能性

松本和馬, 高野諒, 上野史, 佐藤寛之, 高玉圭樹

進化計算シンポジウム講演資料 2017年12月

動的環境適応に向けた粒子群最適化とカッコウ探索の協働のための情報共有方法の検討

梅内祐太, 上野史, 佐藤寛之, 高玉圭樹

進化計算シンポジウム講演資料 2017年12月

知識の忘却に基づく迷路形状の変化に追従する非通信マルチエージェント強化学習

上野史, 高玉圭樹

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM) 2017 ROMBUNNO.SS13‐4 2017年11月

複数解探索を考慮した分散型Bat Algorithm

岩瀬拓哉, 高野諒, 上野史, 梅内祐太, 石井晴之, 佐藤寛之, 高玉圭樹

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM) 2017 ROMBUNNO.SS04‐10 2017年11月

環境変化に向けたPSOとCuckoo Searchに基づく解集団混合進化計算

梅内祐太, 上野史, 佐藤寛之, 高玉圭樹

進化計算研究会講演資料 2017年9月

Well―being Computing:身体的・心理的・社会的健康増進技術と睡眠からの展望

高玉圭樹, 村田暁紀, 上野史, 田島友祐, 辰巳嵩豊, 原田智広

人工知能 32 ( 1 ) 81‐86 2017年1月

Well-being Computing : 身体的・心理的・社会的健康増進技術と睡眠からの展望 (特集 Well-being Computing)

髙玉圭樹, 村田暁紀, 上野史, 田島友祐, 辰巳嵩豊, 原田智広

人工知能 : 人工知能学会誌 : journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence 32 ( 1 ) 81 - 86 2017年1月

SLIM探査機の高度や姿勢の傾きによるクレータ検出位置ずれに対応する自己位置推定法

石井晴之, 村田暁紀, 上野史, 辰巳嵩豊, 梅内裕太, 松本和馬, 高玉圭樹, 鎌田弘之, 石田貴行, 福田盛介, 澤井秀次郎, 坂井真一郎

宇宙科学技術連合講演会講演集(CD-ROM) 61st ROMBUNNO.1C10 2017年

可変長遺伝子型進化計算に基づく二輪ローバー型惑星探査機のスタック脱出行動最適化

上野史, 村田暁紀, 高玉圭樹

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM) 2016 ROMBUNNO.SS02‐6 2016年12月

カッコウ探索に基づく複数のダイナミズムを含む動的環境への適応

梅内祐太, 上野史, 佐藤寛之, 高玉圭樹

進化計算シンポジウム講演資料 2016年12月

快眠を導く音とは─心拍・呼吸に連動した音の睡眠への影響─

髙玉圭樹, 村田暁紀, 上野史, 田島友祐, 原田智広

人工知能 31 ( 3 ) 2016年5月

「超高齢化社会とAI―健康増進支援編―」快眠を導く音とは―心拍・呼吸に連動した音の睡眠への影響―

高玉圭樹, 村田暁紀, 上野史, 田島友祐, 原田智広

人工知能 31 ( 3 ) 383‐388 2016年5月

快眠を導く音とは : 心拍・呼吸に連動した音の睡眠への影響 (特集超高齢化社会とAI : 健康増進支援編)

髙玉圭樹, 村田暁紀, 上野史, 田島友祐, 原田智広

人工知能 : 人工知能学会誌 : journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence 31 ( 3 ) 383 - 388 2016年5月

Real-time sleep stage estimation from biological data with trigonometric function regression model

Tomohiro Harada, Fumito Uwano, Takahiro Komine, Yusuke Tajima, Takahiro Kawashima, Morito Morishima, Keiki Takadama

AAAI Spring Symposium - Technical Report SS-16-01 - 07 348 - 353 2016年1月

Copyright © 2016, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (www.aaai.org). All rights reserved. This paper proposes a novel method to estimate sleep stage in real-time with a non-contact device. The proposed method employs the trigonometric function regression model to estimate prospective heart rate from the partially obtained heart rate and calculates the sleep stage from the estimated heart rate. This paper conducts the subject experiment and it is revealed that the proposed method enables to estimate the sleep stage in realtime, in particular the proposed method has the equivalent estimation accuracy as the previous method that estimates the sleep stage according to the entire heart rate during sleeping.

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A Modified Cuckoo Search Algorithm for Dynamic Optimization Problems

Yuta Umenai, Fumito Uwano, Yusuke Tajima, Masaya Nakata, Hiroyuki Sato, Keiki Takadama

2016 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC) 2016 ( CEC ) 1757 - 1764 2016年

記述言語：英語出版者・発行元：IEEE

This paper proposes a simple modification of the Cuckoo Search called CS for a dynamic environment. In this paper, we consider a dynamic optimization problem where the global optimum can be cyclically changed depending on time. Our modified CS algorithm holds good candidates in order to effectively explore the search space near those candidates with an intensive local search. Our first experiment tests the prosed method on a set of static optimization problems, which aims at evaluating the potential performance of the proposed method. Then, we apply it to a dynamic optimization problem. Experimental results on the static problems show that the proposed method derives a better performance than the conventional method, which suggest the proposed method potentially has a good capability of finding a good solution. On the dynamic problem, the proposed method also performs well while the conventional method fails to find a better solution.

DOI： 10.1109/CEC.2016.7744001

<上野 史>

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