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金子 弘昌  Kaneko Hiromasa

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 00625171
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 明治大学, 理工学部, 専任教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2019年度 – 2024年度: 明治大学, 理工学部, 専任准教授
2012年度 – 2014年度: 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分27020:反応工学およびプロセスシステム工学関連 / 反応工学・プロセスシステム
研究代表者以外
小区分28010:ナノ構造化学関連 / 小区分27010:移動現象および単位操作関連 / 小区分90120:生体材料学関連
キーワード
研究代表者
プロセス設計 / 直接的逆解析 / 流体シミュレーション / 人工知能 / プロセスインフォマティクス / マテリアルズインフォマティクス / ケモインフォマティクス / モデルの解釈 / モデルの逆解析 / QSAR … もっと見る / QSPR / 材料設計 / 分子設計 / ベイズ最適化 / 予測精度 / 能動学習 / 適応的実験計画法 / 時間変数 / SVR / 時間差分 / 予測誤差 / ベイズの定理 / アンサンブル学習 / サポートベクター回帰 / 適応型モデル / モデルの劣化 / ソフトセンサー / プロセス管理 … もっと見る
研究代表者以外
炭素材料 / 化学吸着 / 物理吸着 / 固液界面 / 自己組織化 / フラックス法 / ナノシート / 積層膜 / イオン分離 / 生命機能予測 / 計算科学 / 機能予測 / 骨形成率 / テーラード人工骨 / アパタイト / バイオセラミックス 隠す
  • 研究課題

    (6件)
  • 研究成果

    (133件)
  • 共同研究者

    (6人)
  •  イオンを選択的に分離するナノシート積層膜の創製

    • 研究代表者
      林 文隆
    • 研究期間 (年度)
      2024 – 2027
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 審査区分
      小区分27010:移動現象および単位操作関連
    • 研究機関
      信州大学
  •  流体科学における結果から原因を直接予測する数理モデル逆解析法の開発研究代表者

    • 研究代表者
      金子 弘昌
    • 研究期間 (年度)
      2024 – 2026
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分27020:反応工学およびプロセスシステム工学関連
    • 研究機関
      明治大学
  •  実験と計算科学との融合による生命機能を備えたテーラード人工骨の開発

    • 研究代表者
      相澤 守
    • 研究期間 (年度)
      2020 – 2023
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 審査区分
      小区分90120:生体材料学関連
    • 研究機関
      明治大学
  •  分子の物理・化学吸着による炭素表面での自在ナノ構造作成と機能開拓

    • 研究代表者
      田原 一邦
    • 研究期間 (年度)
      2020 – 2024
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 審査区分
      小区分28010:ナノ構造化学関連
    • 研究機関
      明治大学
  •  物性予測モデルの逆解析および科学的解釈に関する研究研究代表者

    • 研究代表者
      金子 弘昌
    • 研究期間 (年度)
      2019 – 2022
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分27020:反応工学およびプロセスシステム工学関連
    • 研究機関
      明治大学
  •  安定的で効率的な推定制御のための適応型非線型回帰分析手法の開発研究代表者

    • 研究代表者
      金子 弘昌
    • 研究期間 (年度)
      2012 – 2014
    • 研究種目
      若手研究(B)
    • 研究分野
      反応工学・プロセスシステム
    • 研究機関
      東京大学

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すべて 雑誌論文 学会発表 図書

  • [図書] 化学・化学工学のための実践データサイエンス2022

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌
    • 総ページ数
      192
    • 出版者
      朝倉書店
    • ISBN
      4254250479
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [図書] Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析2021

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌
    • 総ページ数
      188
    • 出版者
      講談社
    • ISBN
      9784065235300
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [図書] Pythonで気軽に化学・化学工学2021

    • 著者名/発表者名
      化学工学会、金子 弘昌
    • 総ページ数
      196
    • 出版者
      丸善出版
    • ISBN
      9784621306154
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [図書] 化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門2019

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌
    • 総ページ数
      240
    • 出版者
      オーム社
    • ISBN
      9784274224416
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [図書] ソフトセンサー入門 -基礎から実用的研究例まで-2014

    • 著者名/発表者名
      船津 公人, 金子 弘昌
    • 総ページ数
      224
    • 出版者
      コロナ社
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Material Design of Porous Hydroxyapatite Ceramics via Inverse Analysis of an Estimation Model for Bone-Forming Ability Based on Machine Learning and Experimental Validation of Biological Hard Tissue Responses2024

    • 著者名/発表者名
      Horikawa Shota、Suzuki Kitaru、Motojima Kohei、Nakano Kazuaki、Nagaya Masaki、Nagashima Hiroshi、Kaneko Hiromasa、Aizawa Mamoru
    • 雑誌名

      Materials

      巻: 17 号: 3 ページ: 571-571

    • DOI

      10.3390/ma17030571

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [雑誌論文] Prediction of bone formation rate of bioceramics using machine learning and image analysis2024

    • 著者名/発表者名
      Yamamoto Ayano、Horikawa Shota、Suzuki Kitaru、Aizawa Mamoru、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      New Journal of Chemistry

      巻: 48 号: 13 ページ: 5599-5604

    • DOI

      10.1039/d3nj05991j

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [雑誌論文] Retrosynthetic and Synthetic Reaction Prediction Model Based on Sequence‐to‐Sequence with Attention for Polymer Designs2023

    • 著者名/発表者名
      Taniwaki Hiroaki、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Macromolecular Theory and Simulations

      巻: - 号: 4

    • DOI

      10.1002/mats.202300011

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Nanoscale chemical patterning of graphite at different length scales2023

    • 著者名/発表者名
      Rahul Sasikumar、Rodr?guez Gonz?lez Miriam C.、Hirose Shingo、Kaneko Hiromasa、Tahara Kazukuni、Mali Kunal S.、De Feyter Steven
    • 雑誌名

      Nanoscale

      巻: 15 号: 24 ページ: 10295-10305

    • DOI

      10.1039/d3nr00632h

    • 査読あり / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K20271
  • [雑誌論文] Machine Learning Model for Predicting the Material Properties and Bone Formation Rate and Direct Inverse Analysis of the Model for New Synthesis Conditions of Bioceramics2023

    • 著者名/発表者名
      Motojima Kohei、Shiratsuchi Rina、Suzuki Kitaru、Aizawa Mamoru、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Industrial & Engineering Chemistry Research

      巻: 62 号: 14 ページ: 5898-5906

    • DOI

      10.1021/acs.iecr.3c00332

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538, KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Local interpretation of nonlinear regression model with k-nearest neighbors2023

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Digital Chemical Engineering

      巻: 6 ページ: 100078-100078

    • DOI

      10.1016/j.dche.2022.100078

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] De Novo Direct Inverse QSPR/QSAR: Chemical Variational Autoencoder and Gaussian Mixture Regression Models2023

    • 著者名/発表者名
      Nemoto Kohei、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Journal of Chemical Information and Modeling

      巻: 63 号: 3 ページ: 794-805

    • DOI

      10.1021/acs.jcim.2c01298

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Design of batch process with machine learning, feature extraction, and direct inverse analysis2023

    • 著者名/発表者名
      Yamakage Shuto、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Case Studies in Chemical and Environmental Engineering

      巻: 7 ページ: 100308-100308

    • DOI

      10.1016/j.cscee.2023.100308

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Direct prediction of the batch time and process variable profiles using batch process data based on different batch times2023

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Computers & Chemical Engineering

      巻: 169 ページ: 108072-108072

    • DOI

      10.1016/j.compchemeng.2022.108072

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Spatially Controlled Aryl Radical Grafting of Graphite Surfaces Guided by Self-Assembled Molecular Networks of Linear Alkane Derivatives: The Importance of Conformational Dynamics2023

    • 著者名/発表者名
      Aoi Sota、Hirose Shingo、Soeda Wakana、Kaneko Hiromasa、Mali Kunal S.、De Feyter Steven、Tahara Kazukuni
    • 雑誌名

      Langmuir

      巻: 39 号: 17 ページ: 5986-5994

    • DOI

      10.1021/acs.langmuir.2c03434

    • 査読あり / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K20271
  • [雑誌論文] Design and Analysis of Metal Oxides for CO<sub>2</sub> Reduction Using Machine Learning, Transfer Learning, and Bayesian Optimization2022

    • 著者名/発表者名
      Iwama Ryo、Takizawa Koji、Shinmei Kenichi、Baba Eisuke、Yagihashi Noritoshi、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      ACS Omega

      巻: 7 号: 12 ページ: 10709-10717

    • DOI

      10.1021/acsomega.2c00461

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Process-Informatics-Assisted Preparation of Lithium Titanate Crystals with Various Sizes and Morphologies2022

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Daigo、Kaneko Hiromasa、Hayashi Fumitaka、Fukaishi Kohei、Yamada Tetsuya、Teshima Katsuya
    • 雑誌名

      Industrial & Engineering Chemistry Research

      巻: 62 号: 1 ページ: 511-518

    • DOI

      10.1021/acs.iecr.2c02729

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] True Gaussian mixture regression and genetic algorithm-based optimization with constraints for direct inverse analysis2022

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Science and Technology of Advanced Materials: Methods

      巻: 2 号: 1 ページ: 14-22

    • DOI

      10.1080/27660400.2021.2024101

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Molecular design of monomers by considering the dielectric constant and stability of the polymer2022

    • 著者名/発表者名
      Taniwaki Hiroaki、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Polymer Engineering &amp; Science

      巻: 62 号: 9 ページ: 2750-2756

    • DOI

      10.1002/pen.26058

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Integration of Materials and Process Informatics: Metal Oxide and Process Design for CO<sub>2</sub> Reduction2022

    • 著者名/発表者名
      Iwama Ryo、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      ACS Omega

      巻: 7 号: 50 ページ: 46922-46934

    • DOI

      10.1021/acsomega.2c06008

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Deep Convolutional Neural Network with Deconvolution and a Deep Autoencoder for Fault Detection and Diagnosis2022

    • 著者名/発表者名
      Kanno Yasuhiro、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      ACS Omega

      巻: 7 号: 2 ページ: 2458-2466

    • DOI

      10.1021/acsomega.1c06607

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Design of adaptive soft sensor based on Bayesian optimization2022

    • 著者名/発表者名
      Yamakage Shuto、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Case Studies in Chemical and Environmental Engineering

      巻: 6 ページ: 100237-100237

    • DOI

      10.1016/j.cscee.2022.100237

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Initial Sample Selection in Bayesian Optimization for Combinatorial Optimization of Chemical Compounds2022

    • 著者名/発表者名
      Morishita Toshiharu、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      ACS Omega

      巻: 8 号: 2 ページ: 2001-2009

    • DOI

      10.1021/acsomega.2c05145

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Symmetry and spacing controls in periodic covalent functionalization of graphite surfaces templated by self-assembled molecular networks2022

    • 著者名/発表者名
      Hashimoto Shingo、Kaneko Hiromasa、De Feyter Steven、Tobe Yoshito、Tahara Kazukuni
    • 雑誌名

      Nanoscale

      巻: 14 号: 35 ページ: 12595-12609

    • DOI

      10.1039/d2nr02858a

    • 査読あり / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-22J11635, KAKENHI-PROJECT-23K20271
  • [雑誌論文] Genetic Algorithm-Based Partial Least-Squares with Only the First Component for Model Interpretation2022

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      ACS Omega

      巻: 7 号: 10 ページ: 8968-8979

    • DOI

      10.1021/acsomega.1c07379

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Development of Prediction Models for the Self-Accelerating Decomposition Temperature of Organic Peroxides2022

    • 著者名/発表者名
      Morishita Toshiharu、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      ACS Omega

      巻: 7 号: 2 ページ: 2429-2437

    • DOI

      10.1021/acsomega.1c06481

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Adaptive soft sensor based on transfer learning and ensemble learning for multiple process states2022

    • 著者名/発表者名
      Yamada Nobuhito、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Analytical Science Advances

      巻: 3 号: 5-6 ページ: 205-211

    • DOI

      10.1002/ansa.202200013

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Design of Molecules with Low Hole and Electron Reorganization Energy Using DFT Calculations and Bayesian Optimization2022

    • 著者名/発表者名
      Ando Tatsuhito、Shimizu Naoto、Yamamoto Norihisa、Matsuzawa Nobuyuki N.、Maeshima Hiroyuki、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      The Journal of Physical Chemistry A

      巻: 126 号: 36 ページ: 6336-6347

    • DOI

      10.1021/acs.jpca.2c05229

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Cross‐validated permutation feature importance considering correlation between features2022

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Analytical Science Advances

      巻: 3 号: 9-10 ページ: 278-287

    • DOI

      10.1002/ansa.202200018

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Correlation between the Metal and Organic Components, Structure Property, and Gas-Adsorption Capacity of Metal?Organic Frameworks2021

    • 著者名/発表者名
      Yuyama Shunsuke、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Journal of Chemical Information and Modeling

      巻: 61 号: 12 ページ: 5785-5792

    • DOI

      10.1021/acs.jcim.1c01205

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Design of Experimental Conditions with Machine Learning for Collaborative Organic Synthesis Reactions Using Transition-Metal Catalysts2021

    • 著者名/発表者名
      Ebi Tomoya、Sen Abhijit、Dhital Raghu N.、Yamada Yoichi M. A.、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      ACS Omega

      巻: 6 号: 41 ページ: 27578-27586

    • DOI

      10.1021/acsomega.1c04826

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Lifting the limitations of Gaussian mixture regression through coupling with principal component analysis and deep autoencoding2021

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

      巻: 218 ページ: 104437-104437

    • DOI

      10.1016/j.chemolab.2021.104437

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Estimation and visualization of process states using latent variable models based on Gaussian process2021

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Analytical Science Advances

      巻: - 号: 5-6 ページ: 326-333

    • DOI

      10.1002/ansa.202000122

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Adaptive soft sensor ensemble for selecting both process variables and dynamics for multiple process states2021

    • 著者名/発表者名
      Yamada Nobuhito、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

      巻: 219 ページ: 104443-104443

    • DOI

      10.1016/j.chemolab.2021.104443

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Transfer learning and wavelength selection method in NIR spectroscopy to predict glucose and lactate concentrations in culture media using VIP‐Boruta2021

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa、Kono Shunsuke、Nojima Akihiro、Kambayashi Takuya
    • 雑誌名

      Analytical Science Advances

      巻: 2 号: 9-10 ページ: 470-479

    • DOI

      10.1002/ansa.202000177

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Examining variable selection methods for the predictive performance of regression models and the proportion of selected variables and selected random variables2021

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Heliyon

      巻: 7 号: 6 ページ: e07356-e07356

    • DOI

      10.1016/j.heliyon.2021.e07356

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Prediction of spin?spin coupling constants with machine learning in NMR2021

    • 著者名/発表者名
      Shibata Kaina、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Analytical Science Advances

      巻: - 号: 9-10 ページ: 464-469

    • DOI

      10.1002/ansa.202000180

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Design of ethylene oxide production process based on adaptive design of experiments and Bayesian optimization2021

    • 著者名/発表者名
      Iwama Ryo、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Journal of Advanced Manufacturing and Processing

      巻: 3 号: 3

    • DOI

      10.1002/amp2.10085

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Adaptive design of experiments based on Gaussian mixture regression2021

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

      巻: 208 ページ: 104226-104226

    • DOI

      10.1016/j.chemolab.2020.104226

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Extended Gaussian mixture regression for forward and inverse analysis2021

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

      巻: 213 ページ: 104325-104325

    • DOI

      10.1016/j.chemolab.2021.104325

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Estimating the reliability of predictions in locally weighted partial least‐squares modeling2021

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Journal of Chemometrics

      巻: 35 号: 9

    • DOI

      10.1002/cem.3364

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Two‐ and Three‐dimensional Quantitative Structure‐activity Relationship Models Based on Conformer Structures2020

    • 著者名/発表者名
      Nitta Fumika、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Molecular Informatics

      巻: 40 号: 3 ページ: 2000123-2000123

    • DOI

      10.1002/minf.202000123

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Design of thermoelectric materials with high electrical conductivity, high Seebeck coefficient, and low thermal conductivity2020

    • 著者名/発表者名
      Yoshihama Hiroki、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Analytical Science Advances

      巻: - 号: 5-6 ページ: 289-294

    • DOI

      10.1002/ansa.202000114

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Support vector regression that takes into consideration the importance of explanatory variables2020

    • 著者名/発表者名
      Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Journal of Chemometrics

      巻: 35 号: 4

    • DOI

      10.1002/cem.3327

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Direct inverse analysis based on Gaussian mixture regression for multiple objective variables in material design2020

    • 著者名/発表者名
      Shimizu Naoto、Kaneko Hiromasa
    • 雑誌名

      Materials & Design

      巻: 196 ページ: 109168-109168

    • DOI

      10.1016/j.matdes.2020.109168

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Porous Self-Assembled Molecular Networks as Templates for Chiral-Position-Controlled Chemical Functionalization of Graphitic Surfaces2020

    • 著者名/発表者名
      Tahara Kazukuni, Kubo Yuki, Hashimoto Shingo, Ishikawa Toru, Kaneko Hiromasa, Brown Anton, Hirsch Brandon E., De Feyter Steven, Tobe Yoshito
    • 雑誌名

      Journal of the American Chemical Society

      巻: 142 号: 16 ページ: 7699-7708

    • DOI

      10.1021/jacs.0c02979

    • 査読あり / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17H04794, KAKENHI-PROJECT-23K20271
  • [雑誌論文] モデルの適用範囲の考慮したアンサンブル学習法の開発2019

    • 著者名/発表者名
      Keigo Sato, Hiromasa Kaneko
    • 雑誌名

      Journal of Computer Chemistry, Japan

      巻: 18 号: 4 ページ: 187-193

    • DOI

      10.2477/jccj.2019-0010

    • NAID

      130007790939

    • ISSN
      1347-1767, 1347-3824
    • 言語
      日本語
    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [雑誌論文] Fast Optimization of Hyperparameters for Support Vector Regression Models with Highly Predictive Ability2015

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

      巻: 142 ページ: 64-69

    • DOI

      10.1016/j.chemolab.2015.01.001

    • 査読あり / 謝辞記載あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Moving Window and Just-In-Time Soft Sensor Model Based on Time Differences Considering a Small Number of Measurements2015

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      Industrial & Engineering Chemistry Research

      巻: 54 号: 2 ページ: 700-704

    • DOI

      10.1021/ie503962e

    • 査読あり / 謝辞記載あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] The Selective Use of Adaptive Soft Sensors Based on Process State2014

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Takeshi Okada, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      Industrial & Engineering Chemistry Research

      巻: 53 号: 41 ページ: 15962-15968

    • DOI

      10.1021/ie502058t

    • 査読あり / 謝辞記載あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Applicability Domain Based on Ensemble Learning in Classification and Regression Analyses2014

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      Journal of Chemical Information and Modeling

      巻: 54 号: 9 ページ: 2469-2482

    • DOI

      10.1021/ci500364e

    • 査読あり / 謝辞記載あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Adaptive Soft Sensor Based on Online Support Vector Regression and Bayesian Ensemble Learning for Various States in Chemical Plants2014

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

      巻: 137 ページ: 57-66

    • DOI

      10.1016/j.chemolab.2014.06.008

    • 査読あり / 謝辞記載あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Database Monitoring Index for Adaptive Soft Sensors and the Application to Industrial Process2014

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa. Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      AIChE Journal

      巻: 60 号: 1 ページ: 160-169

    • DOI

      10.1002/aic.14260

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Application of Online Support Vector Regression for Soft Sensors2014

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa. Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      AIChE Journal

      巻: 60 号: 2 ページ: 600-612

    • DOI

      10.1002/aic.14299

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Classification of the Degradation of Soft Sensor Models and Discussion on Adaptive Models2013

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      AIChE Journal

      巻: 未定 号: 7 ページ: 2339-2347

    • DOI

      10.1002/aic.14006

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Automatic Determination Method Based on Cross-Validation for Optimal Intervals of Time Difference2013

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF JAPAN

      巻: 46 号: 3 ページ: 219-225

    • DOI

      10.1252/jcej.12we241

    • NAID

      10031159967

    • ISSN
      0021-9592, 1881-1299
    • 言語
      英語
    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Criterion for Evaluating the Predictive Ability of Nonlinear Regression Models without Cross-Validation2013

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa. Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      Journal of Chemical Information and Modeling

      巻: 53 号: 9 ページ: 2341-2348

    • DOI

      10.1021/ci4003766

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Estimation of Predictive Accuracy of Soft Sensor Models Based on Data Density2013

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa. Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

      巻: 128 ページ: 111-117

    • DOI

      10.1016/j.chemolab.2013.08.005

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] ソフトセンサーのためのデータベース管理指標の開発2013

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌, 船津 公人
    • 雑誌名

      Journal of Computer Aided Chemistry

      巻: 14 号: 0 ページ: 11-22

    • DOI

      10.2751/jcac.14.11

    • NAID

      130004927285

    • ISSN
      1345-8647
    • 言語
      日本語
    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Discussion on Time Difference Models and Intervals of Time Difference for Application of Soft Sensors2013

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      Industrial & Engineering Chemistry Research

      巻: 52 号: 3 ページ: 1322-1334

    • DOI

      10.1021/ie302582v

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Applicability Domain of Soft Sensor Models Based on One-Class Support Vector Machine2013

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      AIChE Journal

      巻: 未定 号: 6 ページ: 2046-2050

    • DOI

      10.1002/aic.14010

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Nonlinear Regression Method with Variable Region Selection and Application to Soft Sensors2013

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

      巻: 121 ページ: 26-32

    • DOI

      10.1016/j.chemolab.2012.11.017

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [雑誌論文] Adaptive Soft Sensor Model Using Online Support Vector Regression with the Time Variable and Discussion on Appropriate Hyperparameters and Window Size2013

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa. Kaneko, Kimito Funatsu
    • 雑誌名

      Computers & Chemical Engineering

      巻: 58 ページ: 288-297

    • DOI

      10.1016/j.compchemeng.2013.07.016

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] 機械学習による 多孔質リン酸カルシウムセラミックスの 材料設計と生体硬組織反応の実験的検証2024

    • 著者名/発表者名
      堀川祥汰, 鈴木 来, 本島康平, 中野和明, 長屋昌樹, 長嶋比呂志, 金子弘昌, 相澤 守
    • 学会等名
      日本セラミックス協会 第62回セラミックス基礎科学討論会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] Construction of Estimation Model of Bone Formation for Porous Hydroxyapatite Ceramics by Machine Learning2023

    • 著者名/発表者名
      M. Aizawa, S. Horikawa, T. Yokota, R. Shiratsuchi, K. Suzuki, K. Motojima and H. Kaneko
    • 学会等名
      11th International Symposium on Inorganic Phosphate Materials (ISIPM)
    • 招待講演 / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] Prediction of bone formation rate of artificial bone by machine learning considering variation of experimental results2023

    • 著者名/発表者名
      Y. Sakai, S. Horikawa, K. Suzuki, M. Aizawa, H. Kaneko
    • 学会等名
      Symposium and Annual Meeting of the International Society for Ceramics in Medicine (Bioceramics 33)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスの進展と実現2023

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      日本結晶成長学会 新技術・新材料分科会 第 2 回研究会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 機械学習により設計した多孔質リン酸カルシウムセラミックスの材料特性とその生体硬組織反応の検証2023

    • 著者名/発表者名
      堀川祥汰, 鈴木 来, 本島康平, 金子弘昌, 中野和明, 長屋昌樹, 長嶋比呂志, 相澤 守
    • 学会等名
      無機マテリアル学会 第147回学術講演会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] Construction of a Model Estimating Bone-Forming Ability of Bioceramics Utilizing Machine Learning and Its Inverse Analysis to Verify Material Properties2023

    • 著者名/発表者名
      S. Horikawa, K. Suzuki, K. Motojima, H. Kaneko and M. Aizawa
    • 学会等名
      International Symposium on Inorganic and Environmental Materials 2023
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] Construction of A Model Estimating Bone-Forming Ability of Bioceramics Utilizing Machine Learning and Its Validation by In Vivo Expperiments2023

    • 著者名/発表者名
      S. Horikawa, K. Suzuki, K. Motojima, K. Nakano, M. Nagaya, H. Nagashima, H. Kaneko and M. Aizawa
    • 学会等名
      Biomaterials International (BMI) Conference 2023
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] Predictive machine learning model constructure for bone formation rate using scanning electron microscope images2023

    • 著者名/発表者名
      A. Yamamoto, S. Horikawa, K. Suzuki, M. Aizawa and H. Kaneko
    • 学会等名
      International Symposium on Inorganic and Environmental Materials 2023
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] プロセスインフォマティクスに基づくプロセスの設計および管理2022

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      日本化学会第102春季年会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] Periodic Chemical Modification of Carbon Surfaces Using Self-Assembled Monolayers Formed by Alkane Derivatives as Templates2022

    • 著者名/発表者名
      Sota, Aoi, Shingo, Hirose, Hiromasa, Kaneko, Kazukuni, Tahara.
    • 学会等名
      International Conference on Physical Organic Chemistry (ICPOC 25)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K20271
  • [学会発表] 化学工学におけるデータサイエンスの研究例・活用例2022

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      令和 3 年度化学工学会関東支部若手の会(ChEC-East)講演会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] Molecular, Material, and Process Designs with Direct Inverse Analysis2022

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      錯体化学会 第72回討論会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] ジアルキルウレア誘導体を鋳型とした炭素表面の周期的化学修飾2022

    • 著者名/発表者名
      青井 綜汰、廣瀬 真吾、金子 弘昌、De Feyter Steven, 田原 一邦
    • 学会等名
      第12回CSJ化学フェスタ
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K20271
  • [学会発表] ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクスの直接的逆解析法による分子・材料・プロセス設計2022

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      令和3年度 第5回 食・触コンソーシアム シンポジウム
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 画像処理および機械学習におけるバイオマテリアルの高精度骨形成率予測のための特性設計2022

    • 著者名/発表者名
      山本彩乃, 堀川祥太, 鈴木 来, 相澤 守, 金子弘昌
    • 学会等名
      第35回セラミックス協会秋季シンポジウム
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] 分子設計・材料設計・プロセス設計のための直接的逆解析法2022

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      高分子学会関東支部神奈川地区講演会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] データサイエンスに基づく高機能性材料の研究・開発・評価・製造の支援2022

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      2022年第1回半導体3D実装材料プロセス・インフォマティクス研究会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] データサイエンス・機械学習を活用した分子・材料・プロセスの設計2022

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      日本プロセス化学会2022ウインターシンポジウム
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] データサイエンスに基づく高機能性材料の研究・開発・評価・製造2022

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      第41回電子材料シンポジウム
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 化学プラントにおけるデータベースを利用したプロセス設計・装置設計・プロセス制御2022

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      第27回 関西地区分離技術講演会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 最新情報科学を活用したプロセス設計・実験計画のスマート化2022

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      第37回さんわかセミナー
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 機械学習を活用したバイオセラミックスの骨形成推定モデルの構築と逆解析による実験条件の提案2022

    • 著者名/発表者名
      堀川祥汰, 白土里奈, 鈴木 来, 本島康平, 金子弘昌, 相澤 守
    • 学会等名
      2022年度第3回酸素酸塩材料科学研究会, 日本セラミックス協会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] 計算科学を導入した骨形成推定モデルの構築とその逆解析による作製条件の提案2022

    • 著者名/発表者名
      堀川祥汰, 白土里奈, 鈴木 来, 本島康平, 金子弘昌, 相澤 守
    • 学会等名
      第35回セラミックス協会秋季シンポジウム
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] プロセスインフォマティクスの進展2022

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      化学工学会 反応工学部会 CVD 反応分科会 第35回シンポジウム
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 機械学習を活用した骨形成推定モデルの構築とその逆解析による材料特性の検証2022

    • 著者名/発表者名
      堀川祥汰,鈴木 来, 本島康平, 金子弘昌,相澤 守
    • 学会等名
      第44回日本バイオマテリアル学会大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] Periodic Covalent Functionalization of Graphitic Surfaces Templated by Self-Assembled Molecular Networks: Symmetry and Spacing Controls2022

    • 著者名/発表者名
      Shingo Hashimoto, Takumi Kuroda, Kaneko Hiromasa, Steven De Feyter, Yoshito Tobe, Kazukuni Tahara
    • 学会等名
      International Conference on Physical Organic Chemistry (ICPOC 25)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K20271
  • [学会発表] データサイエンスによる高機能材料の設計2021

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      第4回ファインケミカルジャパン2021
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 自己集合単分子膜を鋳型とした炭素表面の周期的化 学修飾:対称性と間隔の制御2021

    • 著者名/発表者名
      橋本信吾、黒田拓海、金子 弘昌、Steven De Feyter、戸部 義人、田原一邦
    • 学会等名
      第31 回基礎有機化学討論会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K20271
  • [学会発表] データ駆動型化学工学の進展2021

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      第50回結晶成長国内会議(JCCG-50)
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] Prediction of properties and bone formation rate for bioceramics and design of synthesis conditions with machine learning2021

    • 著者名/発表者名
      Kohei Motojima, Rina Shiratsuchi, Kitaru Suzuki, Mamoru Aizawa and Hiromasa Kaneko
    • 学会等名
      The 2021 International Chemical Congress of Pacific Basin Societies (Pacifichem 2021)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] Pythonで気軽に化学・化学工学2021

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      第11回CSJ化学フェスタ2021
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] Symmetry and spacing controls in templated covalent functionalization of graphitic surfaces2021

    • 著者名/発表者名
      Shingo Hashimoto, Takumi Kuroda, Hiromasa Kaneko, Steven De Feyter, Yoshito Tobe, Kazukuni Tahara
    • 学会等名
      The 2021 International Chemical Congress of Pacific Basin Societies
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K20271
  • [学会発表] 機械学習に基づく分子・材料設計および金属有機構造体への応用2021

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      日本セラミックス協会 第34回秋季シンポジウム
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 化学業界におけるデータサイエンス2021

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      INCHEM TOKYO 2021
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 計算科学を積極的に活用した骨形成推定モデルの構築2021

    • 著者名/発表者名
      相澤 守, 横田倫啓, 井古田未来, 鈴木 来, 本島康平, 金子弘昌
    • 学会等名
      第43回日本バイオマテリアル学会大会・第8回アジアバイオマテリアル学会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20H04538
  • [学会発表] 分子・材料・プロセスを設計する直接的逆解析法の開発2021

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      令和3年度(2021 年度)日本材料科学会若手研究者講演会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 機械学習を活用した分子・材料の物性予測2021

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      超臨界流体部会 第20回サマースクール
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 安全性が高い高熱伝導率を有する冷媒の設計2020

    • 著者名/発表者名
      山本統久, 金子弘昌
    • 学会等名
      化学工学会第85年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] データサイエンスによる高機能材料の研究・開発・評価・製造の支援2020

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      先端化学・材料技術部会 CC分科会 講演会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] プロセス変数と時間遅れを同時に最適化した適応型ソフトセンサーの開発2020

    • 著者名/発表者名
      山田信仁, 金子弘昌
    • 学会等名
      化学工学会第85年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] ベイズ最適化に基づくエチレンオキシド製造プロセスの設計2020

    • 著者名/発表者名
      岩間稜, 金子弘昌
    • 学会等名
      化学工学会第85年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 誘電率と安定性を考慮した高分子材料のモノマー設計2020

    • 著者名/発表者名
      谷脇寛明, 金子弘昌
    • 学会等名
      化学工学会第85年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] ベイズ最適化に基づく適応型ソフトセンサー選択手法の開発2020

    • 著者名/発表者名
      山影柊斗, 金子弘昌
    • 学会等名
      化学工学会第85年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] データ解析および機械学習による高機能材料の研究・開発・製造の支援2019

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      日本化学会 産学交流委員会 R&D懇話会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] 生成モデルによるデータの可視化・回帰分析・クラス分類・モデルの適用範囲の設定・モデルの逆解析・分子設計・材料設計2019

    • 著者名/発表者名
      金子弘昌
    • 学会等名
      第63回日本薬学会関東支部大会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] Constructing Interpretable and Accurate Model Combining Decision Tree and Random Forest2019

    • 著者名/発表者名
      Naoto Shimizu, Hiromasa Kaneko
    • 学会等名
      2019 AIChE Annual Meeting
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] Nonlinear Dynamic Feature Extraction Based on Gaussian Process Dynamical Models for Jit-Based Adaptive Soft Sensors2019

    • 著者名/発表者名
      Yasuhiro Kanno, Hiromasa Kaneko
    • 学会等名
      2019 AIChE Annual Meeting
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] New Evaluation Method of Soft Sensors Considering Characteristics of Time Series Data2019

    • 著者名/発表者名
      Takumi Kojima, Hiromasa Kaneko
    • 学会等名
      2019 AIChE Annual Meeting
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] Molecular, Material, Product and Process Design and Process Control Based on Materials Informatics, Chemoinformatics and Process Informatics2019

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko
    • 学会等名
      Materials Research Meeting 2019
    • 招待講演 / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15352
  • [学会発表] Application of Ensemble Online Support Vector Regression to the Prediction of Fouling in Membrane Bioreactors2015

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 学会等名
      3W Expo 2015 + CPPE Expo 2015
    • 発表場所
      Bangkok, Thailand
    • 年月日
      2015-01-31
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] [研究奨励賞] 化学プラントにおける制御性能向上のための推定制御手法に関する研究2015

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌
    • 学会等名
      化学工学会第80年会
    • 発表場所
      芝浦工業大学、東京都
    • 年月日
      2015-03-21
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] プラントの運転データを最大限に活用するためのソフトセンサーおよびプロセス管理手法2014

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌
    • 学会等名
      プラントオペレーション分科会 第131回研究会
    • 発表場所
      大阪科学技術センター、大阪府
    • 年月日
      2014-05-22
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] クラス分類および回帰分析におけるモデルの適用範囲, 第37回情報化学討論会2014

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌, 船津 公人
    • 学会等名
      第37回情報化学討論会
    • 発表場所
      豊橋技術科学大学、愛知県
    • 年月日
      2014-11-28
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] Automatic Database Monitoring for Process Control Systems2014

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 学会等名
      he 27th International Conference on Industrial, Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA-AIE2014)
    • 発表場所
      Kaohsiung, Taiwan
    • 年月日
      2014-06-04
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] Fast Optimization of Hyperparameters of Support Vector Regression Model Considering its Predictive Ability2014

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 学会等名
      4th International Conference on Engineering Optimization(EngOpt2014)
    • 発表場所
      Lisbon, Portugal
    • 年月日
      2014-09-11
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] Adaptive regression model for nonlinear and time-varying systems2014

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 学会等名
      The 5th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry
    • 発表場所
      Strasbourg, France
    • 年月日
      2014-07-01
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] ソフトセンサーにおけるデータベース管理のための自動的パラメータ選択2014

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌, 船津 公人
    • 学会等名
      化学工学会第79年会
    • 発表場所
      岐阜県, 岐阜大学
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] Virtual Sensors Predicting Drug Product Quality with Chemoinformatic Techniques2014

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko
    • 学会等名
      JCUP V
    • 発表場所
      朝日生命大手町ビル、東京都
    • 年月日
      2014-06-05
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] Moving windowモデルおよびアンサンブル学習を活用した適応型ソフトセンサー手法2014

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌, 船津 公人
    • 学会等名
      化学工学会第46回秋季大会
    • 発表場所
      九州大学、福岡県
    • 年月日
      2014-09-18
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] High Predictive Soft Sensors Based on Time Difference (TD) Models and the Selection of Optimal TD Intervals2013

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa. Kaneko, Kimito Funatsu
    • 学会等名
      9th World Congress of Chemical Engineering
    • 発表場所
      Seoul, Korea
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] Adaptive Soft Sensor Model Using Online Support Vector Regression and the Time Variable2013

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa. Kaneko, Kimito Funatsu
    • 学会等名
      2013 AIChE Annual Meeting
    • 発表場所
      San Francisco, U.S.A.
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] 適応型ソフトセンサーのためのデータベース管理指標の開発2013

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌, 船津 公人
    • 学会等名
      化学工学会第45回秋季大会
    • 発表場所
      岡山県, 岡山大学
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] 非線形回帰モデルの予測性能評価指標の開発2013

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌, 船津 公人
    • 学会等名
      第36回情報化学討論会
    • 発表場所
      茨城県, 筑波大学
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] Adaptive Soft Sensor Model Using Online Support Vector Regression with the Time Variable and Discussion on Appropriate Parameter Settings2013

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa. Kaneko, Kimito Funatsu
    • 学会等名
      17th International Conference in Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Systems
    • 発表場所
      Fukuoka, Japan
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] 適応型非線型回帰分析手法の開発およびソフトセンサーへの応用2013

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌, 船津 公人
    • 学会等名
      日本コンピュータ化学会2013年春季年会
    • 発表場所
      東京都, 東京工業大学
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] Virtual sensors with chemoinformatic techniques2013

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko
    • 学会等名
      Asian International Symposium &#8211;Theoretical Chemistry, Chemoinformatics, Computational Chemistry&#8211;
    • 発表場所
      滋賀県、立命館大学びわこ・くさつキャンパス
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] ソフトセンサーモデルの劣化の分類と各適応的モデルに関する考察2012

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌, 船津 公人
    • 学会等名
      化学工学会第44回秋季大会
    • 発表場所
      宮城県、東北大学
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] Discussion on Time Difference Models for Application of Soft Sensors2012

    • 著者名/発表者名
      Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu
    • 学会等名
      19th Regional Symposium on Chemical Engineering
    • 発表場所
      Indonesia, Bali
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] 時間差分に基づくソフトセンサー手法に関する考察および時間差分間隔の検討2012

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌, 船津 公人
    • 学会等名
      第35回情報化学討論会
    • 発表場所
      広島県、広島大学
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • [学会発表] One-class support vector machineを用いたソフトセンサーモデルの予測誤差の推定2012

    • 著者名/発表者名
      金子 弘昌, 船津 公人
    • 学会等名
      日本コンピュータ化学会2012年秋季年会
    • 発表場所
      山形県、山形大学
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-24760629
  • 1.  相澤 守 (10255713)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 16件
  • 2.  松本 守雄 (40209656)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 3.  林 文隆 (20739536)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 4.  田中 秀樹 (80376368)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 5.  田中 厚志 (30417878)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 6.  田原 一邦 (40432463)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 8件

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