Xun Shen 研究室

主宰者Xun Shen
東京農工大学

AI 要約(直近 5 年の研究成果)

Shen研究室は、制御理論と機械学習を融合させた方法論を用いて、複雑なシステムの安全性と効率性を向上させる研究を行っています。特に、不確実性を含む非線形動力学系において、確率的制約条件下での制御問題に取り組んでいます。風力発電の出力予測、ロボットの安全移動、再生可能エネルギーシステムの最適運用など、実応用を見据えた多様な対象に対して、モデル予測制御や学習ベースの手法を展開しています。 研究の中核には、高次元・少数サンプル条件下でのデータ解析手法があります。限定的な生物医学データから疾患の初期警告信号を検出し、制御理論を応用してシステムの安定性を回復させるアプローチを開発してきました。神経回路網モデル、確率的制御障壁関数、区間神経網など、理論的に堅牢な予測モデルを構築することで、ノイズや異常データに対する頑健性を確保しています。こうした手法群により、工学システムから生物医学システムまで、広範な領域での実践的な問題解決を目指しています。

※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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