濱砂 幸裕 HAMASUNA Yukihiro

Articles:  1-11 of 11

  • Learning Atomic Actions Using Attractor States in the Real World  [in Japanese]

    高田 司郎 , 新出 尚之 , 濱砂 幸裕 , 波部 斉 , 藤田 恵

    実世界において環境との相互作用を考慮していない基本行為を実行させると,実行途中にその行為が失敗しているにも関わらず,基本行為を終了するまで実行させて失敗に至ることが多い.そこで我々は,実世界の外乱に頑健な基本行為をアトラクター (安定) 状態を用いて学習する方式を提案する.すなわち,まず,基本行為のアトラクター状態をクラス分類できる学習モデルを,環境からの入力情報を用いて構築する.次に,この学習モ …

    研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) 2013-MPS-92(24), 1-6, 2013-02-20

    IPSJ

  • On Fuzzy c-Means Clustering with Penalty Terms for Uncertain Data  [in Japanese]

    宮本 智明 , 遠藤 靖典 , 濱砂 幸裕

    ファジィシステムシンポジウム講演論文集 26, 391-396, 2010-09-13

  • ペナルティベクトルのL₂及びL₁正則化を用いた不確実データに対する陽写像カーネルファジィc-平均法について  [in Japanese]

    高山 勲 , 遠藤 靖典 , 濱砂 幸裕 [他]

    ファジィシステムシンポジウム講演論文集 26, 387-390, 2010-09-13

  • L₁ノルムを用いたペナルティ項を持つファジィc-平均法  [in Japanese]

    宮本 智明 , 遠藤 靖典 , 濱砂 幸裕 [他]

    ファジィシステムシンポジウム講演論文集 25, 6p, 2009-07-14

  • On Tolerant Fuzzy c-Means  [in Japanese]

    濱砂 幸裕 , 遠藤 靖典

    ファジィシステムシンポジウム講演論文集 24, 149-152, 2008-09-03

  • On Hard Clustering for Data with Tolerance  [in Japanese]

    HAMASUNA Yukihiro , ENDO Yasunori , MIYAMOTO Sadaaki , HASEGAWA Yasushi

    本稿では,データに伴う不確実性を,許容範囲という新たな概念を導入して,定式化した上で,許容範囲を持つデータに対する2つの新たなクラスタリングアルゴリズムを,代表的なクラスタリング手法であるハード c-平均法(HCM)と学習ベクトル量子化によるクラスタリング手法(LVQC)それぞれをもとにして構築する.許容範囲とは,データが持つ誤差・幅・属性の欠損などを包含したデータに伴う不確実性を表す概念である. …

    Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 20(3), 388-398, 2008-06-15

    J-STAGE References (12)

  • ウィーン経済大学における大学院教育に関する現地調査  [in Japanese]

    遠藤 靖典 , 濱砂 幸裕 , 宮本 定明

    Risk engineering 4, 12-15, 2008-03

  • On Fuzzy c-Means for Data with Tolerance Defined as Hyper-rectangle  [in Japanese]

    長谷川 康 , 遠藤 靖典 , 濱砂 幸裕 [他]

    ファジィシステムシンポジウム講演論文集 23, 236-241, 2007-08-29

  • On Hard Clustering for Data with Tolerance  [in Japanese]

    濱砂 幸裕 , 遠藤 靖典 , 宮本 定明 [他]

    ファジィシステムシンポジウム講演論文集 23, 549-552, 2007-08-29

  • Metaheuristic Algorithms for Container Loading Problem by Grouping Objects  [in Japanese]

    ENDO Yasunori , HANZAWA Koki , HAMASUNA Yukihiro

    本研究では貨物積み付け自動化のためのアルゴリズムについて扱う. アルゴリズムは容積空間の有効利用や貨物の安定性などを含む積み付けアルゴリズムとメタ戦略から構成されており, さらにメタ戦略の中で, 貨物をグループ化して扱う方法論についても考察する. また, その数値シミュレーションの結果も示す.

    Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 18(6), 859-866, 2006-12-15

    IR J-STAGE References (15)

  • Algorithms for Container Loading Problem Using Grouping Objects  [in Japanese]

    半澤 光希 , 濱砂 幸裕 , 宮本 定明 [他]

    ファジィシステムシンポジウム講演論文集 22, 927-930, 2006-09-06

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