中田 雅也

OB/OG

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 関西出身です.

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研究内容

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研究室の雰囲気

 オンとオフの切り替えが上手な研究室です.

ARLISSの思い出

 ロケットが打ちあがる時の期待と不安は良い経験です.

髙玉先生の紹介

 学生に様々なチャンスを与えてくれる先生です.

研究活動

・海外研究活動

  1. 2012年2月-5月, 2013年1月. Research Visiting Student. ミラノ工科大学, ミラノ, イタリア. 指導教官: Dr. Pier Luca Lanzi.
  2. 2013年11月-2014年9月. Research Visiting Student. ブリストル大学, ブリストル, イギリス. 指導教官: Dr. Tim Kovacs.
  3. 2014年9月-2014年12月. Research Visiting Student. ビクトリア大学ウェリントン, ニュージーランド. 指導教官: Dr. Will Browne.

・論文

  • Google Scholar Page: here.
  • DBLP: here.

学術雑誌

  1. 中田雅也, 原田智広, 佐藤圭二, 松島裕康, 高玉圭樹. 個別化による学習分類子システムの一般化促進, 計測自動制御学会論文集, Vol.47 No.11, pp.581-590, 2011 [link].
  2. 中田雅也, 原田智広, 佐藤圭二, 松島裕康, 高玉圭樹. 予測報酬に基づく個別化による学習分類子システムの学習性能の向上, 計測自動制御学会論文集, Vol.48 No.11, pp.713-722, 2012 [link].
  3. 中田雅也, Pier Luca Lanzi, 田島友祐, 高玉圭樹. Compact Genetic Algorithmを導入した学習分類子システムによる分類子数の削減, 情報処理学会論文誌:数理モデル化とその応用, Vol.7 No. 2, pp.1-16, 2014 [link].
  4. Masaya Nakata, Tim Kovacs, Keiki Takadama. XCS-SL: A Rule-based Genetic Learning System for Sequence Labeling, Evolutionary Intelligence, Springer Berlin Heidelberg, DOI:10.1007/s12065-015-0127-9, 2015 [link].
  5. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Keiki Takadama. XCS-SL: Rule Reduction by Selection Strategy in XCS with Adaptive Action Map, Evolutionary Intelligence, Springer Berlin Heidelberg, DOI:10.1007/s12065-015-0130-1, 2015 [link].
  6. Yusuke Tajima, Masaya Nakata, Hiroyasu Matsushima, Yoshihiro Ichikawa, Hiroyuki Sato, Kiyohiko Hattori and Keiki Takadama. Evolutionary Algorithm for Uncertain Evaluation Function, New Mathematics and Natural Computation, World Scientific, Vol. 11, No. 2, pp.1-15, 2015.
  7. 辰巳嵩豊, 小峯嵩裕, 中田雅也,佐藤寛之, 髙玉圭樹. 許容誤差を自己適応可能な学習分類子システム, 進化計算学会論文誌, 採択決定済.

国際学会

  1. Masaya Nakata, Fumiaki Sato, Keiki Takadama. Towards Generalization by Identification-based XCS in Multi-steps Problem, Third World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC2011), pp.396-401, October 2011, Salamanca, Spain [link].
  2. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Keiki Takadama. Enhancing Learning Capabilities by XCS with Best Action Mapping, Parallel Problem Solving From Nature (PPSN XII), LNCS7491, Springer, pp.256-265, September 2012, Taormina, Italy [link].
  3. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Keiki Takadama. XCS with Adaptive Action Mapping, The Ninth International Conference on Simulated Evolution And Learning (SEAL 2012), LNCS7673, Springer, pp.138-148, December 2012, Hanoi, Vietnam [link].
  4. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Keiki Takadama. Simple Compact Genetic Algorithm for XCS, IEEE Congress on Evolutionary Computation 2013 (CEC 2013), pp.1718-1723, June 2013, Cancun, Mexico [link].
  5. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Keiki Takadama. Selection Strategy for XCS with Adaptive Action Mapping, Genetic and Evolutionary Computation Conference 2013 (GECCO 2013), pp.1085-1092, July 2013, Amsterdam, Netherlands [link].
  6. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Tim Kovacs, Keiki Takadama. Complete action map or Best action map in Accuracy-based Reinforcement Learning Classifier Systems, Genetic and Evolutionary Computation Conference 2014 (GECCO 2014), pp.557-564, July 2014, Vancouver, Canada [link].
  7. Masaya Nakata, Tim Kovacs, Keiki Takadama. A Modified XCS Classifier System for Sequence Labeling, Genetic and Evolutionary Computation Conference 2014 (GECCO 2014), pp. 565-572, July 2014, Vancouver, Canada [link].
  8. Masaya Nakata, Tim Kovacs, Keiki Takadama, Messy Coding in the XCS Classifier System for Sequence Labeling, 13th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN2014), Lecture Notes in Computer Science Vol. 8672, pp 191-200, Ljubljana, Slovenia [link].
  9. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Tim Kovacs, Will Neil Browne and Keiki Takadama, How Should Learning Classifier Systems Cover A State-Action Space?, IEEE Congress on Evolutionary Computation 2013 (CEC 2015), Sendai, Japan, accepted.

  10. [more]


国内学会

  1. 中田雅也, 島田智大, 廣瀬壱行, 市川嘉裕, 松島裕康, 服部聖彦, 高玉圭樹. 個別化による学習分類子システムの一般化促進, システム・情報部門学術講演会2010 (SSI2010), CD-ROM 2F4-3, 2010年11月, 京都.
  2. 中田雅也, 市川嘉裕, 松島裕康, 佐藤寛之, 高玉圭樹. 個別化による学習分類子システムのマルチステップへの展開, 進化計算シンポジウム2010, pp.295-302, 2010年12月, 福岡(ベストポスター発表賞受賞).
  3. 中田雅也, 大谷雅之, 松島裕康, 高玉圭樹: 個別化による学習分類子システムの雑音耐性の解析, 進化計算シンポジウム2011, pp.273-280, 2011年12月, 宮城.
  4. 中田雅也, Pier Luca Lanzi, 松島裕康, 佐藤寛之, 高玉圭樹. 学習分類子システムにおける最適行動獲得のための個体選択法, 進化計算シンポジウム2012, 2012年12月, 長野(最優秀発表賞, IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Award受賞).
  5. 中田雅也, Pier Luca Lanzi, 松島裕康, 高玉圭樹. データマイニング問題を対象とした最適行動獲得のための学習分類子システムにおける個体淘汰法の検討, 第58回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’13), 2013年5月, 兵庫(学会誌投稿推薦, システム制御情報学会学会賞 奨励賞受賞).
  6. 中田雅也, Pier Luca Lanzi, 田島友祐, 高玉圭樹. Compact Genetic Algorithmを導入した学習分類子システムによる分類子数の削減, 第95回数理モデル化とその問題解決研究発表会 (MPS95), Vol.2013-MPS-95, No.4, 2013年9月, 熊本.
  7. [more]

 

・受賞

  1. 学生表彰 (学業優秀). 電気通信大学, 2009.
  2. 学生表彰 (研究業績). 電気通信大学, 2010.
  3. 目黒会賞, 電気通信大学, 2010.
  4. ベストポスター発表賞. 進化計算シンポジウム2010, 2010.
  5. 学生表彰 (研究業績). 電気通信大学, 2012.
  6. 最優秀発表賞. 進化計算シンポジウム2012, 2012.
  7. IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Award, 2012.
  8. システム制御学会学会賞 奨励賞, 2013.
  9. 学生表彰 (研究業績). 電気通信大学, 2015.

 

・特許

  1. データマイニングによる、ルール生成装置、方法、及びプログラム並びに、介護支援システム (特願2014-084943, 出願中).
  2.  学習分類子システム、学習分類子生成方法及びプログラム(特願2014-187725, 出願中).

 

・学会活動

  1. Co-organizer of New Directions of Evolutionary Machine Learning,  2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015).
  2. Co-organizer of International Workshop on Learning Classifier Systems (IWLCS), 2014-2016.

 

・奨学金

  1. 日本学術振興会 特別研究員 (DC1), 2013年4月-2015年4月
  2. 平成24年度創立80周年記念学術交流基金(研究発表に対する助成), 電気通信大学,  The Ninth International Conference on Simulated Evolution And Learning (SEAL 2012), December 2012, Hanoi, Vietnam.
  3. 平成24年度 留学生交流支援制度 (ショートビジット・ショートステイ), 日本学生支援機構, Politecnico di Milano, Milan, Italy, 2012/2/19-2012/5/17
  4. 平成25年度 組織的な若手研究者等海外派遣プログラム 日本学術振興会, 派遣機関: Politecnico di Milano, Milan, Italy, 2013/1/11-2013/1/29
  5. GECCO 2014 Student Travel Grant. Association for Computing Machinery (ACM).
  6. Scholarship of Victoria University of Wellington for Visiting Student, Victoria University of Wellington, Wellington, New Zealand.

 

・所属学会

  1. IEEE
  2. ACM
  3. 計測自動制御学会
  4. システム制御情報学会
  5. 進化計算学会

 

Links (遺伝的機械学習・学習分類子システム関連)