Van‐Nam Huynh 研究室
主宰者：Van‐Nam Huynh
北陸先端科学技術大学院大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Van-Nam Huynh 研究室では、複雑な実世界の問題を数学的・計算的手法で解決することを目指しています。研究対象は多岐にわたり、機械学習やデータ解析を用いた予測モデルの開発、意思決定支援システムの構築、シミュレーション技術による最適化など、様々な分野で応用可能な方法論を研究しています。特に、不確実性を含むデータや複雑な状況下での推論や予測の精度向上に関心を寄せており、理論的な基礎と実践的な有用性を兼ねた研究を展開しています。
具体的には、金融分野ではIPO企業の業績予測や株価変動の分析、医療分野では患者満足度の向上やPM2.5が健康に与える影響の評価、製造業ではスケジュール最適化や設備保全の効率化、エネルギー分野では電力需要予測など、実際の社会課題に取り組んでいます。これらの研究では、統計手法と機械学習アルゴリズムを組み合わせたハイブリッドアプローチや、センサーデータの活用、自然言語処理による意見分析など、多様な技術を駆使しています。
研究室の特徴は、理論的な厳密性と現実への適用可能性のバランスを重視する点にあります。単に予測精度を追求するのではなく、結果の解釈可能性や実装可能性、さらには持続可能性や公平性といった社会的価値も考慮した研究を行っています。このように、データ科学と意思決定支援を通じて、様々な産業や組織の問題解決に貢献する研究室です。
※ 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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研究成果（65 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.132574
- DOI: https://doi.org/10.20965/jaciii.2025.p1552
- DOI: https://doi.org/10.5614/j.eng.technol.sci.2025.57.6.5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2025.100671
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12913-025-13221-7
- DOI: https://doi.org/10.1108/ijlss-07-2024-0149
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2025.111253
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2025.122160
- DOI: https://doi.org/10.1108/jabes-06-2024-0292
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- DOI: https://doi.org/10.1080/09603123.2025.2458726
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.126608
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.114381
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3423394
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.109222
- DOI: https://doi.org/10.1002/bse.3967
- DOI: https://doi.org/10.1109/iiai-aai63651.2024.00069
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.120655
- DOI: https://doi.org/10.54644/jte.2024.1347
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.127345
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3436910
- DOI: https://doi.org/10.32913/mic-ict-research.v2024.n1.1242
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2023.108938
- DOI: https://doi.org/10.3390/en17010078
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.102202
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3285864
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- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4370416
- DOI: https://doi.org/10.1109/ictke55848.2022.9983127
- DOI: https://doi.org/10.1109/kse56063.2022.9953771
- DOI: https://doi.org/10.1108/ijppm-12-2021-0705
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11213-022-09609-9
- DOI: https://doi.org/10.1142/s0218488522500180
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12063-022-00283-7
- DOI: https://doi.org/10.1109/tem.2021.3135556
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3165310
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- DOI: https://doi.org/10.54941/ahfe1001077
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4079470
- DOI: https://doi.org/10.5220/0010183500002859
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3053072
- DOI: https://doi.org/10.1109/kse53942.2021.9648670
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.08.050
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.04.076
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10479-021-04057-5
- DOI: https://doi.org/10.1080/15435075.2021.1904403
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43588-021-00097-w
- DOI: https://doi.org/10.46254/an11.20210812
- DOI: https://doi.org/10.46254/an11.20210001
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajsl.2021.01.003
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.01.004
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3131799
- DOI: https://doi.org/10.1109/fuzz45933.2021.9494597
- DOI: https://doi.org/10.2991/ijcis.d.210126.001
- DOI: https://doi.org/10.5220/0010183503870393
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