TCU　研究者一覧

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140 TCU Research Directory 2018相談に応じられるテーマ単体では単純な規則で動作する個体が集団になると全体で非常に複雑で知能を持っているかのように見えることがあります。このような集団で創発される知能をモデル化した群知能を用いて様々なシステムを最適な状態にする『最適化』を行うための新たな最適化アルゴリズムの開発とその応用を、非線形力学系理論を用いて研究しています。またこのような最適化技術を人工知能の学習に応用した機械学習アルゴリズムに関しても研究を行うなど、計算機知能に関する研究全般を行い、様々なものの効率向上を目指しています。研究内容と目指すものブラックスボックス問題の最適化手法として、非線形力学系理論に基づいた新たな群知能最適化手法を開発し、その動特性の解析を中心に研究を実施しています。また開発した最適化手法を用いてDC/ACインバータの変換効率の向上など、様々な最適化問題への応用を行っています。更に機械学習にも応用し、新たな効率の良い機械学習アルゴリズムの開発などを行っています。最近の研究テーマ外部資金● 科研費 基盤研究(C) 「力学系理論に基づく正準型粒子群最適化の開発」2015-2017● 科研費 基盤研究 (C)「正準形決定論的 PSO の理論解析とその応用」 2010−2012● 科研費 挑戦的萌芽研究 「決定論的群知能最適化の開発とその実装」 2016—2018（研究分担者）● 電気通信普及財団 助成「弛張発振器の雑音誘起同期現象の解析と情報通信システムへの応用」 2015年度知的財産権・関連論文情報・著書● 「ニューラルネットによるダイナミック量子化器」 特許出願平 8-253601 公開番号:特許公開平 10-105531 など特許7件● システムの最適化、効率化● 組み込み電子回路● 機械学習の実装化キーワード神野 健哉 教 授ジンノ　ケンヤ神野研究室（非線形工学研究室）所属研究室知識工学部 情報通信工学科情報・通信情報所属最適化アルゴリズム、機械学習、ソフトコンピューティング、群知能、ニューラルネットワーク、非線形、力学系、複雑系、結合発振器新たな最適化アルゴリズム、機械学習手法の開発と応用知的財産権● “森田、神野、他”単相 PWM DC-AC インバータのス イッチング位相の最適化”, 電気学会論文誌 C, vol. 135, no. 3, pp. 312-320, 2015 https://doi.org/10.1541/ieejeiss.135.312 など,原著論文40件、査読付国際会議論文180件関連論文情報● 久保田, 神野, 陶山, 田口, オーム社「基本からわかる信号処理講義ノート」 2014● 斎藤利通, 神野健哉, コロナ社,「わかりやすい電気回路」 2016著書