Shangce Gao 研究室
主宰者：Shangce Gao
富山大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、進化計算とニューラルネットワークを融合させた最適化と機械学習の研究に取り組んでいます。研究の中核は、遺伝的アルゴリズムや差分進化などのメタヒューリスティック手法を用いて、複雑な実問題の最適化を行うことです。風力発電所のレイアウト最適化、自動運転車の編隊形成、電力負荷予測など、多様な工学問題に対して、これらのアルゴリズムを改良・応用しています。特に大規模で複雑な制約条件を持つ問題において、従来法では難しい高精度な解を見出すことを目指しています。
同時に、脳の神経細胞構造にインスピレーションを得た「デンドライト学習」という新しいニューラルネットワークアーキテクチャの開発にも注力しています。このアプローチは、生物学的に自然な情報処理メカニズムをAIに取り入れることで、医療画像診断（乳房超音波、網膜症、脳腫瘍MRI）や異常検知などの実応用タスクにおいて、従来の深層学習より優れた性能を実現しています。
さらに、機械学習モデルの訓練効率向上、特徴選択の最適化、ニューラルアーキテクチャサーチの加速化など、機械学習プロセス全体の改善に関する研究も展開しています。プライバシー保護や自動運転システムの信頼性向上といった応用面にも対応し、理論と実践の両面から現代的なAI・最適化の課題解決に貢献しています。
※ 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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研究成果（100 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2025.3623147
- DOI: https://doi.org/10.1007/s44196-025-01022-z
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.114289
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.112770
- DOI: https://doi.org/10.1109/jas.2025.125351
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2025.104630
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131867
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.130328
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsmc.2025.3615627
- [2025] DiffCTA: Diffusion model-based non-contrast CT angiography with contrast-enhanced mask guidanceDOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2025.108645
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2025.122638
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsmc.2025.3599175
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.113764
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3559151
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3558193
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2025.3551940
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3553028
- DOI: https://doi.org/10.1109/tevc.2025.3550259
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13369-025-10081-5
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2024edl8049
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-025-11123-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s44196-025-00753-3
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42235-025-00654-3
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2024edp7059
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3541074
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3546986
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijbic.2025.149561
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ultrasmedbio.2025.10.148
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2024.3367809
- DOI: https://doi.org/10.1109/jas.2023.123813
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijbic.2024.142566
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2024.3451612
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijbic.2024.10066895
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijbic.2024.10068835
- DOI: https://doi.org/10.35848/1347-4065/ad3834
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s44196-023-00396-2
- DOI: https://doi.org/10.1109/jas.2023.123978
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.24031
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s44196-024-00445-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128895
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.112590
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.24205
- DOI: https://doi.org/10.1109/tevc.2024.3382047
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsmc.2024.3447051
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2023edl8080
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2023eap1103
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3375853
- DOI: https://doi.org/10.1002/widm.1548
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2024edl8021
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2023eap1156
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-024-09923-4
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119889
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122439
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.23921
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