Zhengfei Yu 研究室（筑波大学）

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Zhengfei Yu研究室では、統計的推論と機械学習の両側面から、複雑なデータ分析と予測の課題に取り組んでいます。統計学的には、因果推論における治療効果の推定や、サンプリング設計下での外的妥当性の問題、順序付き応答モデルなどを扱い、理論的な堅牢性を備えた推定手法の開発を進めています。これらの研究では、観測データから信頼性の高い統計的結論を導くための方法論を確立することを目指しています。一方、機械学習の領域では、深層ニューラルネットワークの安全性強化に注力しており、特に敵対的攻撃への耐性向上を重要な課題としています。不確実性の導入や特徴量分布の最適化、重み分布の制御などを通じて、より堅牢なニューラルネットワーク設計法を提案しています。さらにグラフニューラルネットワークについても、攻撃耐性の向上やリンク予測精度の改善に関する研究を行っています。このほか、オンライン教育プラットフォームでの学生の脱落予測やサイバー脅威インテリジェンスの知識グラフ応用、国際貿易が産業生産に与える影響の実証分析など、多様な実社会の問題に対して統計的・機械学習的アプローチを適用する研究も展開しており、理論と応用の両面での貢献を目指しています。

※ 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。

外部リンク

研究成果（19 件）

[2025] Double Robust Bayesian Inference on Average Treatment Effects
DOI: https://doi.org/10.3982/ecta21442
[2025] Quasi-Bayesian estimation and inference with control functions
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2025.106126
[2024] Maximizing Feature Distribution Variance for Robust Neural Networks
DOI: https://doi.org/10.1145/3664647.3681352
[2024] Impact of trade on industry-level output
DOI: https://doi.org/10.1080/09638199.2024.2396925
[2024] Non-informative noise-enhanced stochastic neural networks for improving adversarial robustness
DOI: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2024.102397
[2023] Impact of Rural Credit on Household Welfare: Evidence from a Long-Term Panel in Bangladesh
DOI: https://doi.org/10.1142/s0116110523500166
[2023] Weight-based Regularization for Improving Robustness in Image Classification
DOI: https://doi.org/10.1109/icme55011.2023.00305
[2023] Inference on individual treatment effects in nonseparable triangular models
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2023.02.011
[2023] Confidence-based and sample-reweighted test-time adaptation
DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.111164
[2023] A Simple Stochastic Neural Network for Improving Adversarial Robustness
DOI: https://doi.org/10.1109/icme55011.2023.00392

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[2022] Recent Progress of Using Knowledge Graph for Cybersecurity
DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11152287
[2022] Estimation and inference on treatment effects under treatment-based sampling designs
DOI: https://doi.org/10.1093/ectj/utac008
[2022] Ts-Gad: Two Stage Graph Anomaly Detection Approach Based on Graph Auto-Encoder
DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4263883
[2022] GASN: A Graph Attention Stochastic Network against Adversarial Attack
DOI: https://doi.org/10.1109/bigdia56350.2022.9874086
[2022] SIMPLE SEMIPARAMETRIC ESTIMATION OF ORDERED RESPONSE MODELS
DOI: https://doi.org/10.1017/s0266466622000317
[2021] UP-GNN: Ensemble Graph Neural Network for Link Prediction via Uncertainty Learning and Positional Capturing
DOI: https://doi.org/10.1109/bigdia53151.2021.9619741
[2021] Sample selection models with monotone control functions
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2021.01.010
[2021] MOOC Dropout Prediction Based on Dynamic Embedding Representation Learning
DOI: https://doi.org/10.1145/3487075.3487141
[2021] Detecting multiple equilibria for continuous dependent variables
DOI: https://doi.org/10.1080/07474938.2021.1889204

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