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氏名
古川 徹生 (フルカワ テツオ)
FURUKAWA Tetsuo
所属専攻講座
大学院生命体工学研究科
人間知能システム工学専攻
職名
教授
研究室住所
(日)福岡県北九州市若松区ひびきの2-4
(英)2-4 Hibikino,Wakamatsu-ku, Kitakyushu,Fukuoka,808-0196 Japan
研究室電話
(日)093-695-6124
(英)+81-93-695-6124
ホームページ
http://www.brain.kyutech.ac.jp/~furukawa
メールアドレス
メールアドレス
研究分野・キーワード
(日)自己組織化マップ,モジュラーネットワーク,脳内モデル,自律行動ロボット
(英)
出身大学院
  • 大阪大学  基礎工学研究科

    修士課程 、 1989年03月 、 修了 、 日本国

取得学位
  • 博士(工学) (Dr. Eng.) 、 神経科学一般 (General neuroscience) 、 大阪大学 (Osaka University) 、 論文 、 1998年10月

学内職務経歴
  • 九州工業大学 大学院生命体工学研究科 人間知能システム工学専攻 、 教授 、 2014年04月 ~ 継続中

    Department of Human Intelligence Systems, Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology, Professor, 2014.04 -

  • 九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報専攻 、 教授 、 2006年04月 ~ 2014年03月

    Department of Brain Science and Engineering, Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology, Professor, 2006.04 - 2014.03

論文(2006.4~)
  • 英語 、 Tensor self-organizing map for kansei analysis 、 Proceedings of Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems in conjunction with Intelligent Systems Workshop 2018 (頁 796 ~ 801) 、 2019年05月 、 Itonaga K., Yoshida K., Furukawa T.

    DOI:10.1109/SCIS-ISIS.2018.00132、 国際会議proceedings 、 共著

  • 英語 、 Multi-task manifold learning using hierarchical modeling for insufficient samples 、 Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 、 11303 LNCS巻 (頁 388 ~ 398) 、 2018年12月 、 Ishibashi H., Higa K., Furukawa T.

    DOI:10.1007/978-3-030-04182-3_34、 国際会議proceedings 、 共著

  • 英語 、 Simultaneous analysis of subjective and objective data using coupled tensor self-organizing maps: Wine aroma analysis with sensory and chemical data 、 International Conference on Neural Information Processing 、 11306 LNCS巻 (頁 24 ~ 35) 、 2018年12月 、 Yoneda K., Nakano K., Horio K., Furukawa T.

    DOI:10.1007/978-3-030-04224-0_3、 国際会議proceedings 、 共著

  • 英語 、 Distance metric learning for the self-organizing map using a co-training approach 、 International Journal of Innovative Computing, Information and Control 、 14巻 6号 (頁 2343 ~ 2351) 、 2018年12月 、 Yoneda K., Furukawa T.

    DOI:10.24507/ijicic.14.06.2343、 学術雑誌 、 共著

  • 英語 、 Distance metric learning for the self-organizing map using a co-training approach 、 Proceeding of ICICIC2018 、 2018年12月 、 Yoneda K., Furukawa T.

    国際会議proceedings 、 共著

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学術関係受賞
  • SCIS&ISIS2018 with ISWS2018 Poster Session Award (SCIS&ISIS2018 with ISWS2018 Poster Session Award) 、 2018年12月12日 、 日本国 、 国際学会・会議・シンポジウム等の賞 、 SCIS&ISIS2018 、 Kaido Iwamoto, Tohru Iwasaki, Tetsuo Furukawa (Kaido Iwamoto, Tohru Iwasaki, Tetsuo Furukawa)

  • IEEE-young award ( IEEE-young award) 、 2016年09月01日 、 日本国 、 国内学会・会議・シンポジウム等の賞 、 IEEE 、 岩崎亘, 古川徹生 (Tohru Iwasaki, Tetsuo Furukawa)

研究発表(2006.4~)
  • ニューロコンピューティング研究会(NC) (Technical Committee on Neurocomputing) 、 その他の会議 (査読無し) 、 2018年01月 、 九州工業大学 、 SOMによるマルチタスク学習の実現 (A Multi-task Learning Algorithm using SOM ) 、 口頭(一般)

  • ニューロコンピューティング研究会(NC) (Technical Committee on Neurocomputing) 、 その他の会議 (査読無し) 、 2018年01月 、 九州工業大学 、 Tensor SOMの階層化によるマルチグループ解析 、 口頭(一般)

  • 日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 (Proceedings of the Fuzzy System Symposium) 、 その他の会議 (査読無し) 、 2018年01月 、 意味情報を伝搬する多層自己組織化マップと形状クラスタリングへの適用 (Multi Layered Self-Organizing Map Propagating Semantic Information and its Application to Shape Clustering) 、 口頭(一般)

  • 日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 (Proceedings of the Fuzzy System Symposium) 、 その他の会議 (査読無し) 、 2018年01月 、 評価値付き入力ベクトルを扱う自己組織化マップを用いたエージェントの学習パラメータに応じた報酬設計手法 (Reward Design Method Adapting to Agents' Learning Ability based on Self-Organizing Map with Evaluation Value) 、 口頭(一般)

  • ニューロコンピューティング研究会(NC) (Technical Committee on Neurocomputing) 、 その他の会議 (査読無し) 、 2017年11月 、 東北大学 、 非負カーネル平滑化による連続潜在変数モデルの試み 、 口頭(一般)

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共同研究希望テーマ
  • 一般化自己組織化マップを用いた複雑な時系列や画像情報の解析・分類(例:脳波,テキスチャ分類,顔画像認識等) 、 産学連携、民間を含む他機関等との共同研究等を希望する 、 共同研究

  • 一般化自己組織化マップによる制御問題への応用 、 産学連携、民間を含む他機関等との共同研究等を希望する 、 共同研究

  • 外界の脳内モデルの自己組織的獲得を通したロボットの行動決定・意思決定 、 産学連携、民間を含む他機関等との共同研究等を希望する 、 共同研究

担当授業科目
  • 2018年度 、 機械学習基礎1B 、 2018年06月 ~ 2018年09月 、 専任

  • 2018年度 、 機械学習基礎1A 、 2018年06月 ~ 2018年09月 、 専任

  • 2018年度 、 数学基礎演習 、 2018年04月 ~ 2018年09月 、 専任

  • 2018年度 、 数学基礎1 、 2018年04月 ~ 2018年06月 、 専任

  • 2016年度 、 パターン認識と学習理論 、 2016年06月 ~ 2016年09月 、 専任

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科研費(文科省・学振)獲得実績
  • 新学術領域研究 、 2012年04月 ~ 2014年03月 、 多様なダイナミクスを学び,理解し,生み出す学習理論の新展開

    研究課題番号:24120711

  • 基盤研究(C) 、 2011年04月 ~ 2014年03月 、 経験から高次知識を自己組織化する学習理論

    研究課題番号:23500280

  • 新学術領域研究 、 2010年04月 ~ 2012年03月 、 多様なダイナミクスを学び、理解し、生み出すための学習理論

    研究課題番号:22120510

  • 基盤研究(B) 、 2005年04月 ~ 2008年03月 、 マルチメディア教材を用いた英語リズム学習過程における脳内変化と学習ロボットの開発

    研究課題番号:17300270

  • 基盤研究(C) 、 2005年04月 ~ 2008年03月 、 自己組織化マップの一般化理論とその応用:理論の確立から実用化まで

    研究課題番号:17500193

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2019/08/28 更新