Development of algorithms for manufacture informatics and its evaluation in steel industry

钢铁行业制造信息学算法开发及评价

• 批准号: 19H04176
• 负责人: saigo hiroto
• 金额: $ 10.32万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19H04176/
• 关键词: 機械学習; 異常検知; 鉄鋼生産; 外挿予測; 転移学習; ガウス過程; 多相融体の粘度; 深層学習; 鉄鋼製造; 疎性非線形モデル; 操業データ; 特徴選択; 回帰; ベイズ最適化; CNN; 解釈可能性

项目成果

SVM-GlutarySite: A Support Vector Machine-Based Prediction of Glutarylation Sites from Protein Sequences

SVM-GlutarySite：基于支持向量机的蛋白质序列戊二酰化位点预测

• 发表时间: 2019
• 作者: Hussam Albarakati;Hiroto Saigo;Robert Newman and Dukka KC
• 通讯作者: Robert Newman and Dukka KC

変数間作用を考慮した非負スパースモデルの正則化経路探索

考虑变量间相互作用的非负稀疏模型的正则化路径搜索

• 发表时间: 2019
• 作者: 高柳 未来;田部井 靖生;西郷 浩人
• 通讯作者: 西郷 浩人

Topic modeling for sequential documents based on hybrid inter-document topic dependency

• DOI: 10.1007/s10844-020-00635-4
• 发表时间: 2021-01-25
• 期刊: JOURNAL OF INTELLIGENT INFORMATION SYSTEMS
• 影响因子: 3.4
• 作者: Li, Wenbo;Saigo, Hiroto;Suzuki, Einoshin
• 通讯作者: Suzuki, Einoshin

機械学習・深層学習を用いた高炉の教師なし異常検知

使用机器学习和深度学习进行高炉无监督异常检测

• 发表时间: 2022
• 作者: Li;W. and Saigo;H. and Tong;E. and Suzuki;E.;板倉健大; 西郷浩人
• 通讯作者: 板倉健大; 西郷浩人

A Sparse Bayesian Approach to Combinatorial Feature Selection and Its Applications to Biological Data

组合特征选择的稀疏贝叶斯方法及其在生物数据中的应用

• 发表时间: 2020
• 作者: Ryoichiro Yafune;Daisuke Sakuma;Yasuo Tabei;Noritaka Saito;Einoshin Suzuki and Hiroto Saigo
• 通讯作者: Einoshin Suzuki and Hiroto Saigo