主な出版物の年別リストです。

2022〜

(査読あり)学術論文

• M. Weissenbacher, S. Sinha, A. Garg, and Y. Kawahara, "Koopman Q-learning: Offline Reinforcement Learning via Symmetries of Dynamics," in Proc. of The 39th Int'l Conf. on Machine Learning (ICML'22) (accepted)
• I. Ul Haq, T. Iwata, and Y. Kawahara, "Dynamic mode decomposition via convolutional encoders for dynamics modeling in videos," Computer Vision and Image Understanding, Vol.216, Article Number 103355, 2022.
• S. Ikeda, K. Kawano, S. Watanabe, O. Yamashita, and Y. Kawahara, ​"Predicting behavior through dynamic modes in resting-state fMRI data," NeuroImage, Vol.247, Article Number 118801, 2022.
• N. Takeishi, K. Takeuchi, K. Fujii, and Y. Kawahara, "Discriminant Dynamic Mode Decomposition for Labeled Spatio-Temporal Data Collections," SIAM Journal on Applied Dynamical Systems, Vol.21, No.2, pp.1030–1058, 2022.
• 安藤雅行, 河原吉伸, 砂山渡, 畑中裕司, "深層学習ネットワークへのHMM適用によるテキストベースの分類パターン解釈支援," 知能と情報 (日本知能情報ファジィ学会誌), Vol.34, No.1, pp.501-510, 2022.

招待講演

• Y. Kawahara, "Data-Driven Analysis of Dynamical Systems: From the Operator-Theoretic Perspective," Perspectives on Artificial Intelligence and Machine Learning in Materials Science, 2022年1月.

2021〜

(査読あり)学術論文

• Y. Hashimoto, I. Ishikawa, M. Ikeda, F. Komura, T. Katsura, and Y. Kawahara, "Reproducing Kernel Hilbert C*-Modules and Kernel Mean Embeddings," Journal of Machine Learning Research, Vol.22, No.267, pp.1-56, 2021.
• K. Taga, Y. Kato, Y. Kawahara, Y. Yamazaki, and H. Nakao, "Koopman spectral analysis of elementary cellular automata," Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, Vol.31, Article Number 103121, 2021.
• K. Fujii, N. Takeishi, K. Tsutsui, E. Fujioka, N. Nishiumi, R. Tanaka, M. Fukushiro, K. Ide, H. Kohno, K. Yoda, S. Takahashi, S. Hiryu, and Y. Kawahara, "Learning interaction rules from multi-animal trajectories via augmented behavioral models," in Advances in Neural Information Processing Systems 34 (Proc. of NeurIPS'21), pp.11108-11122, 2021.
• T. Iwata, and Y. Kawahara, "Controlling Nonlinear Dynamical Systems with Linear Quadratic Regulator-based Policy Networks in Koopman space," in Proc. of The 60th IEEE Conf. on Decision and Control (CDC'21), pp.5086-5091, 2021.
• M. Ando, Y. Kawahara, W. Sunayama, and Y. Hatanaka, "Interpretation Support System for Classification Patterns using HMM in Deep learning with Texts," in Proc. of the the 14th Int'l Conf. on Advances in Computer-Human Interactions (ACHI'21), pp.64-70, 2021.
• 吉川譲二, 武石直也, 西山薫, 高橋久尚, 河原吉伸, 木下直人, "SOFC システムにおける故障予兆検知技術の検証," 電気学会論文誌, Vol.141, No.5, pp.712-719, 2021.
• N. Takeishi, and Y. Kawahara, "Learning Dynamics Models with Stable Invariant Sets," in Proc. of the 35th AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI-21), pp.9782-9790, 2021 (arXiv ver.: [arXiv:2006.08935]).

解説記事・書籍

• 河原吉伸, "機械学習の考え方と応用、そして数学・数理科学との関わり," 特集：数学と産業I③ 機械学習と数学・数理科学, Rimse (理数教育研究所 広報誌), No.30, pp.10-13, 2020.
• 佐々木真, 河原吉伸, 草場彰, "データ駆動アプローチを用いた動的乱流現象の解析" (解説), 特集：磁場閉じ込め核融合プラズマにおけるデータ駆動アプローチによる物理的理解と発見, プラズマ・核融合学会誌, Vol.97, No.2, pp.79-85, 2021.

公開された知財関連

• (発明者) 山際伸一, 河原吉伸, 栂井秀方, 北川喜康, 田中郁生, 仲井智子, "音楽性情報提供方法、音楽性情報提供装置、及び音楽性情報提供システム," (特願2018-084816).
• (発明者) 橋本悠香, 松尾洋一, 石川勲, 池田正弘, 河原吉伸, "異常検知装置、異常検知方法、及びプログラム," (特願2019-154065).

招待講演

• 河原吉伸, "社会課題とデータをつなぐ数理の役割と機械学習," JST/iTHEMS/IMIシンポジウム「社会課題は数理科学で解決できる！？ －試みと課題－」, 2021年10月.
• 河原吉伸, "非線形動力学の作用素論的解析とニューラルネット," 非線形動力学に基づく次世代AIと基盤技術に関するシンポジウム, 2021年9月.
• 河原吉伸, "複雑ダイナミクスの理解へのデータ駆動によるアプローチと機械学習," 2021年度 人工知能学会全国大会 (第35回), 企画セッション KS-04「人工知能と数学-数学の強み-」, 2021年6月.
• 河原吉伸, "非線形ダイナミクスの作用素論的データ解析とその応用," 日本オペレーションズ・リサーチ学会「超スマート社会のシステムデザインのための理論と応用」研究部会 第9回研究会, 2021年2月.

その他 (国内会議, 研究会など)

• K. Imamura, T. Hidaka, T. Hioki, T. Takagi, Y. Giga, M. Giga, Y. Nishimura, Y. Kawahara, S. Hayashi, T. Niki, M. Fushimi,, and H. Inoue, "ALS drug discovery using AI platform with patient iPSC panel," International Symposium on MND/ALS, 2021年12月.
• 児島歩武, 河原吉伸, "残差の独立性に基づく動的モード間の因果構造の探索," 第24回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2021), 18, 2021年11月.
• 藤井慶輔, 武石直也, 筒井和詩, 藤岡慧明, 西海望, 田中良弥, 福代三華, 井出薫, 河野裕美, 依田憲, 高橋晋, 飛龍志津子, 河原吉伸, "生物集団の軌跡から相互作用の規則を学習するための拡張行動モデル," 第24回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2021), 24, 2021年11月.
• 橋本悠香, 石川勲, 池田正弘, 紅村冬大, 勝良健史, 河原吉伸, "RKHMの関数データへの応用," 第24回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2021), 42, 2021年11月.
• K. Imamura, T. Hidaka, T. Hioki, T. Takagi, Y. Giga, M. Giga, Y. Nishimura, Y. Kawahara, S. Hayashi, T. Niki, M. Fushimi,, and H. Inoue, "Development of Algorithms for AI Drug Discovery and Implementation on ALS iPSC Panel," ISSCR/JSRM International Symposium Virtual, 2021年10月.
• S. Ikeda, K. Kawano, S. Watanabe, O. Yamashita, and Y. Kawahara, "Human behavior can be predicted from resting-state brain dynamic modes," 第44回日本神経科学大会／第1回 CJK 国際会議, 2021年7月.
• S. Ikeda, K. Kawano​, S. Watanabe​, O. Yamashita​, and Y. Kawahara, ​"Resting-state brain dynamic modes predict behavioral traits," 2021 Annual Meeting of Organization for Human Brain Mapping (OHBM-21), 2021年6月 (ポスターは[こちら]).

2020

(査読あり)学術論文

• K. Fujii, Y. Yoshihara, Y. Matsumoto, K. Tose, H. Takeuchi, M. Isobe, H. Mizuta, D. Maniwa, T. Okamura, T. Murai, Y. Kawahara, and H. Takahashi, "Cognition and interpersonal coordination of patients with schizophrenia who have sports habits," PLOS ONE, Vol.15, No.11, Article Number e0241863, 2020.
• T. Hidaka, K. Imamura, T. Hioki, T. Takagi, Y. Giga, M.H. Giga, Y. Nishimura, Y. Kawahara, S. Hayashi, T. Niki, M. Fushimi, and H. Inoue, "Prediction of Compound Bioactivities using Heat Diffusion Equation," Patterns, Vol.1, Article Number 100140, 2020.
• Y. Hashimoto, I. Ishikawa, M. Ikeda, Y. Matsuo, and Y. Kawahara, "Krylov Subspace Method for Nonlinear Dynamical Systems with Random Noise," Journal of Machine Learning Research, Vol21, No.172, pp.1-29, 2020.
• 林勝悟，河原吉伸，鹿島久嗣, "能動的変化点検知," 人工知能学会論文誌, Vol.35, No.5, E-JA10_1-10, 2020 (本論文は、人工知能学会2020年度論文賞を受賞しました).
• N. Takeishi, and Y. Kawahara, "Learning Multiple Nonlinear Dynamical Systems with Side Information," in Proc. of the 59th IEEE Conf. on Decision and Control (CDC'20), pp.3206–3211, 2020.
• I. Ul Haq, K. Fujii, and Y. Kawahara, "Dynamic mode decomposition via dictionary learning for foreground modeling in videos," Computer Vision and Image Understanding, Vol.199, Article Number 103022, 2020 (The short version appeared in Proc. of the 15th Int'l Joint Conf. on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISAPP'20), pp.476-483, 2020 [Link]).
• N. Takeishi, and Y. Kawahara, "Knowledge-Based Regularization in Generative Modeling," in Proc. of the 29th Int'l Joint Conf. on Artificial Intelligence and the 17th Pacific Rim Int'l Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI-PRICAI'20), pp.2390-2396, 2020 (arXiv ver.: [arXiv:1902.02068]).
• Y. Shiraishi, Y. Kawahara, O. Yamashita, R. Fukuma, S. Yamamoto, Y. Saitoh, H. Kishima, and T. Yanagisawa, "Neural decoding of ECoG signals using dynamic mode decomposition," Journal of Neural Engineering, Vol.17, No.3, Article Number 036009, 2020.
• I. Ul Haq, and Y. Kawahara, "Convolutional autoencoder-based reconstruction of vascular structures in photoacoustic images", in Proc. SPIE 11359, Biomedical Spectroscopy, Microscopy, and Imaging, 113591C, 2020.
• K. Fujii, N. Takeishi, M. Hojo, Y. Inaba, and Y. Kawahara, "Physically-interpretable classification of network dynamics in complex collective motions," Scientific Reports, Vol.10, Article Number 3005, 2020.
• H. Yamashita, and Y. Kawahara, "Principal points analysis via p-median problem for binary data," Journal of Applied Statistics, Vol.4, No.7, pp.1282-1297, 2020.
• N. Uematsu, S. Umetani, and Y. Kawahara, "An efficient branch-and-cut and heuristic algorithms for submodular function maximization," Journal of the Operations Research Society of Japan, Vol.63, No.2, pp.41-59, 2020.

招待講演

• 河原吉伸, "複雑なダイナミクスの理解への機械学習からのアプローチ," 理研-九大ジョイントワークショップ 〜数理で繋ぐミクロとマクロ：素粒子-原子核-宇宙〜, 2020年12月.
• 河原吉伸, "複雑ダイナミクスの理解への機械学習からのアプローチとデータ科学," 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2020 (特別招待講演), 2020年11月.
• Y. Kawahara, "Data-driven modeling of complex dynamics: Koopman analysis, dynamic mode decomposition and machine learning", The 29th International Toki Conference on Plasma and Fusion Research, 2020年10月.

解説記事・書籍

• 河原吉伸, "非線形力学系の作用素論的データ解析と動的モード分解〜その基礎的事項と正定値カーネルを用いた定式化を中心として" (解説), 数理解析研究所講究録 2176 (諸科学を結ぶ基礎学問としての数値解析学), pp.40-50, 2020.
• 河原吉伸, "データ科学とAI," 特集：AI時代の数理−新時代における思考と方法, 数理科学 (サイエンス社) 7月号, No.685, pp.20-27, 2020.

インタビュー記事

• Y. Kawahara, "Understanding the underlying algorithms and theories of machine learning," Impact (Scientific Impact Ltd), Vol.2020, No.2, pp.41-43, 2020.

その他 (国内会議, 研究会など)

• 武石直也, 河原吉伸, "安定不変集合をもつ力学系の学習," 第23回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2020), 54, 2020年11月.
• 藤井慶輔, 武石直也, 河原吉伸, 武田一哉, "複数人のモデリングのための部分観測と力学的制約を伴う分散型政策学習," 第23回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2020), 55, 2020年11月.
• 橋本悠香, 石川勲, 池田正弘, 紅村冬大, 勝良健史, 河原吉伸, "Reproducing kernel Hilbert C*-moduleによる多変量データの解析," 第23回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2020), 8, 2020年11月.
• 河原吉伸, "非線形ダイナミクスの作用素論的データ解析とその応用," 第41回IBISML研究会, 2020年10月.
• 鈴木崇平, 武石直也, 岸本政徳, 吉谷尚久, 沖野健太, 河原吉伸, 廣島雅人, "機械学習による一般家庭の翌日消費電力予測手法の開発," 電気学会B部門大会, 5WEB1-122, 2020年9月.
• 鈴木崇平, 武石直也, 岸本政徳, 吉谷尚久, 沖野健太, 河原吉伸, 廣島雅人, "一般家庭における消費電力予測手法の開発," 第34回人工知能学会全国大会, 4M3-GS-13-05, 2020年6月.
• 安藤雅行, 河原吉伸, 砂山渡, 畑中裕司, "HMMを利用した深層学習ネットワークからの分類パターンの抽出と解釈," 第34回人工知能学会全国大会, 3K1-OS-5a-03, 2020年6月.
• Y. Kawahara, "Operator-theoretic data analysis for dynamic processes," I2CNER-IMI International Workshop, 2020年1月.

2019

(査読あり)学術論文

• K. Fujii, N. Takeishi, B. Kibushi, M. Kouzaki, and Y. Kawahara, "Data-driven spectral analysis for coordinative structures in periodic human locomotion," Scientific Reports, Vol.9, Article Number 16755, 2019.
• S. Hayashi, Y. Kawahara, and H. Kashima, "Active Change-point Detection," in Proc. of the 11th Asian Conference on Machine Learning (ACML'19), PMLR: 101, pp.1017-1032, 2019.
• N. Uematsu, S. Umetani, and Y. Kawahara, "An efficient branch-and-cut algorithm for approximately submodular function maximization," in Proc. of the 2019 IEEE Int'l Conf. on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC'19), pp.3160-3167, 2019 (Long ver.: [arXiv:1904.12682]).
• 安藤雅行, 河原吉伸, 砂山渡, 畑中裕司, 小郷原一智, "テキストベースの深層学習における分類パターンの解釈支援," 知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌） Vol.31, No.4, pp.779-787, 2019.
• K. Takeuchi, Y. Yoshida, and Y. Kawahara, "Variational inference of penalized regression with submodular functions," in Proc. of the 35th Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'19), 443, 2019.
• K. Fujii, and Y. Kawahara, "Dynamic mode decomposition with vector-valued reproducing kernels for extracting dynamical structures among observables," Neural Networks, Vol.117, pp.94-103, 2019 (本論文は、日本神経回路学会2020年度論文賞を受賞しました).
• T. Bito, M. Hiraoka, and Y. Kawahara, "Learning with coherence patters in multivariate time-series data via dynamic mode decomposition," in Proc. of the 2019 Int'l Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN'19), paper N-19278, 2019 (本論文は、Best Student Paper Awardを受賞しました).
• M. Hojo, K. Fujii, and Y. Kawahara, "Analysis of factors predicting who obtains a ball in basketball rebounding situations," International Journal of Performance Analysis in Sport, Vol.19, No.2, pp.192-205, 2019.
• K. Fujii, and Y. Kawahara, "Supervised dynamic mode decomposition via multitask learning," Pattern Recognition Letters, Vol.122, pp.7-13, 2019.

招待講演

• 河原吉伸, "動的モード分解の最近の発展と応用の広がり," 第36回 プラズマ・核融合学会 年会, 2019年11月．
• 河原吉伸, "非線形力学系の作用素論的データ解析：クープマン解析、動的モード分解の基礎から最近の話題まで," RIMS共同研究 (公開型) 諸科学分野を結ぶ基礎学問としての数値解析学の研究集会, 2019年11月
• Y. Kawahara, "Data-driven Analysis of Dynamical Systems: An Operator-theoretic Approach," 2019 International Joint Conference on AI and Data Science: Mathematics and Applications, 2019.
• 河原吉伸, "非線形ダイナミクスの作用素論的データ解析とその応用," SICE九州フォーラム「モデリングと制御における学習と最適化理論と実践」, 2019年10月．
• 河原吉伸, "スパース推定と機械学習：その原理と応用、今後の方向性," データ駆動型工学公開ミニシンポジウム〜AI・データサイエンスの最前線〜「スパース推定の展開と土木工学」, 2019年10月．
• Y. Kawahara, "Operator Theoretic Analysis of Dynamical Systems and Dynamic Mode Decomposition," JSPS A3 Workshop on Soft Matter 2019, June, 2019.

その他 (国内会議, 研究会など)

• 河原吉伸, "データ駆動によるダイナミクス解析と機械学習," 第24回情報・統計科学シンポジウム, 2019年12月．
• K. Fujii, N. Takeishi, and Y. Kawahara, "Interpretable classification of complex collective motions using graph dynamic mode decomposition," 11th Asian Conference on Machine Learning (ACML2019) Workshop on Machine Learning for Trajectory, Activity, and Behavior (ACML-TAB), 2019.
• 植松直哉, 梅谷俊治, 河原吉伸, "弱劣モジュラ関数最大化問題に対する効率的な分枝カット法," 第22回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS 2019), 名古屋, 2019年11月．
• 橋本悠香, 石川勲, 池田正弘, 松尾洋一, 河原吉伸, "ノイズ付き非線形力学系のためのKrylov部分空間法," 第22回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS 2019), 名古屋, 2019年11月．
• 藤井慶輔, 武石直也, 河原吉伸, "観測量間の動的構造を抽出するグラフ動的モード分解と集団スポーツデータへの応用," 第22回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS 2019), 名古屋, 2019年11月．
• Y. Kawahara, "Data-driven Analysis of Nonlinear Dynamical Systems Based on Operator-theoretic Methods," Mini Symposia: Towards integration of neuroscience and machine intelligence, NEURO 2019, 1S06a-6, 2019.
• 植松直哉, 梅谷俊治, 河原吉伸, "劣モジュラ関数最大化問題に対する効率的な分枝カット法," 日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会, 東広島, 2019年9月．
• 安藤雅行, 河原吉伸, 砂山渡, 畑中裕司, "深層学習における学習ネットワークからの分類パターンの抽出," 2019年度人工知能学会全国大会, 4G2-OS-8a-04, 2019年6月.
• 藤井 慶輔, 武石直也, 稲葉優希, 木伏紅緒, 神崎素樹, 河原吉伸, "Data-driven spectral analysis for social biomechanics," 第1回彗ひろば（バイオメカニクス研究会, 2019年6月.
• 安藤雅行, 河原吉伸, 砂山渡, 畑中裕司, "深層学習における学習ネットワークからの分類パターンの抽出," 第21回インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会, 2019年3月.
• Y. Kawahara, "Data-Driven Analysis of Koopman Spectra with Reproducing Kernels," Advanced Data-Driven Techniques and Numerical Methods in Koopman Operator Theory, SIAM Conf. On Applications of Dynamical Systems (DS'19), May, 2019.
• Y. Kawahara, "Kernel Koopman spectral analysis for nonlinear dynamical systems," Structure-exploiting techniques for approximation, inference and control of complex systems (MS361), 2019 SIAM Conf. on Computational Science and Engineering (CSE'19), March, 2019.
• 河原吉伸, "劣モジュラ最適化の応用〜機械学習に基づいた問題解決場面を中心として," 第5回自動車制御とモデル研究部門委員会, 2019年2月.

2018

(査読あり)学術論文

• M. Hojo, K. Fujii, Y. Inaba, Y. Motoyasu, and Y. Kawahara, "Automatically recognizing strategic cooperative behaviors in various situations of a team sport," PLoS ONE 13(12): e0209247, 2018.
• K. Fujii, T. Kawasaki, Y. Inaba, and Y. Kawahara, "Prediction and classification in equation-free collective motion dynamics," PLOS Computational Biology, 14(11): e1006545, 2018.
• I. Ishikawa, K. Fujii, M. Ikeda, Y. Hashimoto, and Y. Kawahara, "Metric on nonlinear dynamical systems with Perron-Frobenius operators," in Advances in Neural Information Processing Systems 31 (Proc. of NeurIPS'18), pp.2858-2868, 2018.
• N. Takeishi, T. Yairi, and Y. Kawahara, "Factorially-switching dynamic mode decomposition for Koopman analysis of time-variant systems," in Proc. of the 57th IEEE Conf. on Decision and Control (CDC'18), pp.6402-5408, 2018.
• T. Wazawa, Y. Arai, Y. Kawahara, H. Takauchi, T. Washio, and T. Nagai, "Highly biocompatible super-resolution fluorescence imaging using the fast photoswitching fluorescent protein Kohinoor and SPoD-ExPAN with Lp-regularized image reconstruction," Microscopy, Vol.67, No.2, pp.89-98, 2018 (本論文は、日本顕微鏡学会第35回 (2020年度) 論文賞 (顕微鏡法基礎部門) を受賞しました).

解説記事・書籍

• 河原吉伸, "非線形力学系のデータ駆動モデリング" (解説), パリティ (丸善出版), 2018年8月号, pp.18-20.

公開された知財関連

• (発明者) 藤井慶輔, 河原吉伸, "評価装置、評価方法、プログラム、ならびに、情報記録媒体," (特願2017-105889)
• (発明者) 藤井慶輔, 山本裕二, 河原吉伸, "運動動作評価システム," (特願2016-210027)

招待講演

• Y. Kawahara, "Koopman spectral analysis with reproducing kernels for nonlinear dynamical systems," MC03: Data-Driven Methods for Dynamical Systems, 2018 INFORMS Int'l Conf., 2018 年 6 月.
• 河原吉伸, "再生カーネルを用いた非線形動的システムの作用素論敵データ解析," RIMS研究集会「力学系--理論と応用の融合--」, 2018年6月.
• 河原吉伸, "動的モード分解による時空間データ解析," データ駆動地球惑星科学, 日本地球惑星科学連合2018年大会, 2018年5月.

その他 (国内会議, 研究会など)

• 植松直哉, 梅谷俊治, 河原吉伸, "劣モジュラ関数最大化問題に対する効率的な分枝限定法," 第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS'18), 2018.
• 石川勲, 藤井慶輔, 池田正弘, 橋本悠香, 河原吉伸, "再生核ヒルベルト空間上のPerron-Frobenius作用素を用いた力学系間の比較について," 第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS'18), 2018.
• 藤井慶輔, 河原吉伸, "観測量間の動的構造を抽出するベクトル値再生核ヒルベルト空間における動的モード分解," 第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS'18), 2018 (本発表は、ベストプレゼンテーション賞を受賞しました).
• 尾藤岳仁, 河原吉伸, 鷲尾隆, "教師あり主成分分析を用いた動的モード分解," 第32回人工知能学会全国大会, 1Z1-04, 2018.
• 平岡将史, 河原吉伸, 鷲尾隆, "スパース動的モード分解におけるモード選択の統計的評価," 第32回人工知能学会全国大会, 1Z1-02, 2018.
• 尾藤岳仁, 河原吉伸, 鷲尾隆, "教師情報を考慮した動的モード分解," 第106回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI) (人工知能学会研究会資料SIG-FPAI-B509, pp.63-67), 2018.
• 河原吉伸, "データ駆動階層連関に資する統計的機械学習アルゴリズム体系の構築," 公開シンポジウム「データ駆動科学の深化と展開」, 2018年3月.

2017

(査読あり)学術論文

• N. Takeishi, Y. Kawahara, and T. Yairi, "Learning Koopman invariant subspaces for dynamic mode decomposition," in Advances in Neural Information Processing Systems 30 (Proc. of NIPS'17), pp.1130-1140, 2017 [Code].
• N. Takeishi, Y. Kawahara, and T. Yairi, "Subspace dynamic mode decomposition for stochastic Koopman analysis," Physical Review E, Vol.96, 03310, 2017.
• H. Wang, Y. Kawahara, C. Weng, and J. Yuan, "Representative Selection with Structured Sparsity," Pattern Recognition, Vol.63, pp.268-278, 2017 [Code].
• K. Fujii, Y. Inaba, and Y. Kawahara, "Koopman spectral kernels for comparing complex dynamics with application to multiagent in sports," in Proc. of the 2017 European Conf. on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD'17), pp.127-139, 2017.
• K. Takeuchi, Y. Kawahara, and T. Iwata, "Structurally regularized non-negative tensor factorization for spatio-temporal pattern discoveries," in Proc. of the 2017 European Conf. on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD'17), pp.582-598, 2017.
• N. Takeishi, Y. Kawahara, and T. Yairi, "Sparse Nonnegative Dynamic Mode Decomposition," in Proc. of the 2017 IEEE Int'l Conf. on Image Processing (ICIP'17), pp.2682-2686, 2017.
• N. Takeishi, Y. Kawahara, Y. Tabei, and T. Yairi, "Bayesian Dynamic Mode Decomposition," in Proc. of the 26th Int'l Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI'17), pp.2814-2821, 2017 [Code].

解説記事・書籍

• 河原吉伸,　"構造的学習", 人工知能学大事典, pp.432-434, 共立出版, 2017/7.
• 河原吉伸,　"劣モジュラ最適化と機械学習,"　人工知能学大事典, pp.506-508,　共立出版, 2017/7.

公開された知財関連

• (発明者) 竹内孝, 河原吉伸, 岩田具治, "解析装置、方法、及びプログラム," (特願2016-036106)
• (発明者) 山際伸一, 河原吉伸, 田淵規之, 渡辺良信, 鳴尾丈司, 清水雄一, 柴田翔平, "評価情報提供システムおよび評価情報提供方法," (特許第6163635号, 国際公開番号WO2017/069115)
• (発明者) 山際伸一, 河原吉伸, 田中慎也, 西藤篤史, "プログラム，グループ予測装置，及びグループ予測方法," (特願2015-152899)

招待講演

• Y. Kawahara, "Nonparametric Bayesian learning of Koopman spectrums in nonlinear dynamical systems," The 2017 Int'l Symp. on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA'17), Cancún, Mexico, 2017年12月.
• 河原吉伸, "機械学習を用いたデータからのダイナミクス抽出: クープマン解析に関連する話題を中心として," SICE-DML, 2017年9月.
• Y. Kawahara, "Data-driven modeling of dynamical systems," Osaka CTSR - RIKEN iTHES/iTHEMS - Kali IPMU Joint Symposium, Osaka, Japan, June, 2017.
• Y. Kawahara, "Koopman spectral learning of dynamical systems," UK-Japan AI Research Workshop, Tokyo, Japan, 2017年3月.
• 河原吉伸, "劣モジュラ性を用いた機械学習〜適応的劣モジュラ性を中心として," 計測制御自動学会SI部門ロボットマニピュレーションに関する技術調査研究会主催定例講演会, 大阪, 2017年3月.

その他 (国内会議, 研究会など)

• 藤井慶輔, 河原吉伸, 稲葉優希, 元安陽一, 山本 裕二, "集団スポーツの位置情報データを用いた機械学習による複数人協力プレーの識別," 第31回人工知能学会全国大会, 2O1-4, 名古屋, 2017.
• 安藤雅行, 河原吉伸, 砂山渡, 畑中裕司, 小郷原一智, "ディープラーニングにおける分類パターンの意味付け支援," 第31回人工知能学会全国大会, 2M2-OS-34a-2, 名古屋, 2017.
• 和沢鉄一, 新井由之, 河原吉伸, 中野雅裕, 松田知己, 鷲尾隆, 永井健治, "遺伝子工学的に開発した蛍光プローブによる細胞生理機能超解像イメージング,"第31回人工知能学会全国大会, 2I4-OS-10b-4in2, 名古屋, 2017.
• 武石直也, 河原吉伸, 矢入健久, "ベイズ的動的モード分解," 第31回人工知能学会全国大会, 4I2-4, 名古屋, 2017.

2016

(査読あり)学術論文

• Y. Kawahara, "Dynamic Mode Decomposition with Reproducing Kernels for Koopman Spectral Analysis," in Advances in Neural Information Processing Systems 29 (Proc. of NIPS'16), pp.911-919, 2016.
• B. Xin, Y. Kawahara, Y. Wang, L. Hu, and W. Gao, "Efficient generalized fused Lasso and its applications," ACM Trans. on Intelligent Systems and Technology (TIST), Vol.7, No.4, pp.60:1-60:22, 2016.
• K. Nagata, Y. Kawahara, T. Washio, and A. Unami, "Toxicogenomic Prediction with Graph-based Structured Regularization on Transcription Factor Network," Fundamental Toxicological Sciences, Vol.3 No.2, pp.39-46, 2016.

解説記事・書籍

• 河原吉伸, "構造的スパース推定とその最適化," 電子情報通信学会誌（特集「スパースモデリングの発展 ー原理から応用までー」）(解説), Vol.99, No.5, pp.386-391, 2016年5月.

新聞・一般誌掲載

• 日本経済新聞(朝刊), 2016年2月23日 (筑波大, ビジンアンドカンパニーとの共同研究の成果に関する記事) [リンク].

招待講演

• Y. Kawahara, "Parametric submodular optimization in machine learning," The 2016 workshop on Probabilistic Graphical Models, 2016年3月.

その他 (国内会議, 研究会など)

• 岡滉, 河原吉伸, 鷲尾隆, "大規模スイッチング線形動的システムの確率的変分推論," 第30回人工知能学会全国大会, 1F4-5, 小倉, 2016.
• 宮澤桂, 河原吉伸, 鷲尾隆, "潜在グループ正則化学習におけるグループ構造の自動発見," 第30回人工知能学会全国大会, 1F4-1, 小倉, 2016.

2015

(査読あり)学術論文

• K. Nagata, Y. Kawahara, T. Washio, and A. Unami, "Toxicogenomic Predictive Model with Group Sparse Regularization Based on Transcription Factor Network Information Fundamental Toxicological Sciences, Vol.2, No.4, pp.161-170, 2015.
• M. Demeshko, T. Washio, Y. Kawahara, and Y. Pepyolyshev, "A Novel Continuous and Structural VAR Modeling Approach and Its Application to Reactor Noise Analysis," ACM Trans. on Intelligent Systems and Technology (TIST), Vol.7, No.2, pp.24:1-24:22, 2015.
• T. Hirata, Y.Kawahara, T.Yairi, K. Asano, I.Maeda, T.Sasaki, and K.Machida, "New monitoring technique for detecting buckling in the continuous annealing line using canonical correlation analysis," SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, Vol.8, No.3, pp.214-220, 2015.
• Z. Yunzhu, H. Suematsu, T. Itoh, R. Fujimaki, S. Morinaga, and Y. Kawahara, "Scatterplot Layout for High-dimensional Data Visualization," Journal of Visualization, Vol.11, No.1, pp.111-119, 2015.
• M. Demeshko, A. Dokhane, T. Washio, H. Ferroukhi, Y. Kawahara, and C. Aguirre, "Application of Continuous and Structural ARMA Modeling for Noise Analyses of a BWR Coupled Core and Plant Instability Event," Annals of Nuclear Energy, Vol.75, pp.645-657, 2015.
• S. Yamagiwa, Y. Kawahara, N. Tabuchi, Y. Watanabe, and T. Naruo, "Skill Grouping Method: Mining and Clustering Skill Differences from Body Movement BigData," in Proc. of the 2015 IEEE Int'l Conf. on Big Data (IEEE BigData 2015), pp.2525-2534, 2015.
• K. Takeuchi, Y. Kawahara, and T. Iwata, "Higher Order Fused Regularization for Supervised Learning with Grouped Parameters," in Proc. of the 2015 European Conf. on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD'15), pp.577-593, 2015.
• Y. Kawahara, R. Iyer, and J. Bilmes, "On approximate non-submodular minimization via tree-structured supermodularity," in Proc. of the 18th Int'l Conf. on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS'15) (JMLR W/C Proc., Vol.38), pp.444\UTF{2013}452, 2015.
• T. Hirata, Y. Kawahara, M. Sugiyama, and K. Asano, "A fault detection technique for the steel manufacturing process based on a normal pattern library," in Proc. of the 9th IFAC Symp. on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes (SafeProcess'15), pp.871-876, 2015.

招待講演

• 河原吉伸, "劣モジュラ最適化とパターン認識," パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU), 2015年11月.
• 河原吉伸, "劣モジュラ最適化に基づく特徴選択と構造正則化入門," 第4回IBISMLチュートリアル, 2015年11月.
• 河原吉伸, "劣モジュラ関数による構造と学習の橋渡し：構造正則化，確率的劣モジュラ," 第18回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS'15), 2015年11月.
• 河原吉伸, "構造的スパース性を用いた機械学習とその最適化," 日本学術会議シンポジウム「by 機械学習 of 機械学習」, 2015年11月.
• Y. Kawahara, "Learning with Structured Sparsity and Its Efficient Optimization," The 16th RIES-HOKUDAI International Symposium, 2015年11月.
• 河原吉伸, "機械学習における劣モジュラ最適化と疎性モデリングへの応用," チュートリアル講演(招待), 第59回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI’15), 2015年5月.

解説記事・書籍

• 河原吉伸, 永野清仁, "劣モジュラ最適化と機械学習,"　機械学習プロフェッショナルシリーズ, 講談社サイエンティフィック, 2015年12月.

公開された知財関連

• (発明者) 森永聡, 藤巻遼平, 河原吉伸, "最適クエリ生成装置、最適クエリ抽出方法および判別モデル学習方法," (特許第6052187号, 国際公開番号WO2013/118225)
• (発明者) 森永聡, 藤巻遼平, 河原吉伸, "判別モデル学習装置、判別モデル学習方法および判別モデル学習プログラム," (特許第5327415号, 国際公開番号WO2013/118224)

新聞・一般誌掲載

• 子供の科学1月号, 2015年12月10日発売 (筑波大, ミズノとの共同研究の成果に関する記事) [リンク].
• 日刊工業新聞(全国版・朝刊, 15頁目), 2015年11月2日 (筑波大, ミズノとの共同研究の成果に関する記事) [リンク].

その他 (国内会議, 研究会など)

• 竹内孝, 河原吉伸, 岩田具治, "高階結合正則化による時空間変化パターン検出," 第100回人工知能基本問題研究会, 2015 (本発表により、人工知能学会2015年度研究会優秀賞を受賞しました).
• 岡滉, 河原吉伸, 鷲尾隆, "市場機構の変化を考慮したポートフォリオ選択," 第29回人工知能学会全国大会, 1C4, 函館, 2015.
• 砂山渡, 高間康史, 西原陽子, 徳永秀和, 串間宗夫, 阿部秀尚, 梶並知記, 松下光範, ボッレーガラ・ダヌシカ, 佐賀亮介, 河原吉伸, 川本佳代, "テキストデータマイニングのための統合環境TETDM," 第29回人工知能学会全国大会, 2E3-NFC-01a, 函館, 2015.

2014

(査読あり)学術論文

• K. Nagata, T. Washio, Y. Kawahara, and A. Unami, "A Novel Approach to Predict Toxicity from Toxicogenomic Data Based on Class Association Rule Mining," Toxicology Reports, Vol.1, pp,1133-1142, 2014.
• B. Xin, Y. Kawahara, Y. Wang, and W. Gao, "Efficient Generalized Fused Lasso with Application to the Diagnosis of Alzheimer’s Disease," in Proc. of the 28th AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI’14) (Oral paper), pp.2163-2169, 2014 [Code].
• M. Sugiyama, C. Azencott, G. Dominik, Y. Kawahara, and K. Borgwardt, "Multi-task feature selection with multiple networks via maximum flows," in Proc. of the 2014 SIAM Conf. on Data Mining (SDM'14), pp.199-207, 2014.

招待講演

• Y. Kawahara, "Parametric submodular optimization in machine learning,” Trends in Machine Learning: A Workshop at Kyoto University, 2014年3月.
• 河原吉伸, "劣モジュラ性を用いた機械学習：入門と最近の話題,” 第16回IBISML研究会, 2014年3月.

解説記事・書籍

• (著者) T. Hastie, R. Tibshirani & J. Friedman, (監訳者) 杉山将, 井手剛, 神嶌敏弘, 栗田多喜夫, 前田英作, (訳者) 井尻善久, 井手剛, 岩田具治, 金森敬文, 兼村厚範, 烏山昌幸, 河原吉伸, 木村昭悟, 小西嘉典, 酒井智弥, 鈴木大慈, 竹内一郎, 玉木徹, 出口大輔, 冨岡亮太, 波部斉, 前田新一, 持橋大地, 山田誠, "統計的学習の基礎: データマイニング・推論・予測," 共立出版, 2014.

公開された知財関連

• (発明者) 森永聡, 藤巻遼平, リゥジ, 河原吉伸, "対話的変数選択装置、対話的変数選択方法および対話的変数選択プログラム," (特願2014-009272)

その他 (国内会議, 研究会など)

• 河原吉伸, 岡田省吾, 武田朗子, 鷲尾隆, "Componentwiseカーネル学習を用いたポートフォリオ選択," 第28回人工知能学会全国大会, 2F3-5, 愛媛, 2014.
• 掃部健, 河原吉伸, 鷲尾隆, "構造正則化学習を用いた混雑シーンにおける異常検知," 第28回人工知能学会全国大会, 2F3-3, 愛媛, 2014.
• 砂山 渡, 高間 康史, 西原 陽子, 徳永 秀和, 串間 宗夫, 阿部 秀尚, 梶並 知記, 松下 光範, ボッレーガラ ダヌシカ, 佐賀 亮介, 河原 吉伸, 川本 佳代, "テキストデータマイニングのための統合環境TETDMによる利用者支援," 第28回人工知能学会全国大会, 1H4-NFC-01a-1, 愛媛, 2014.

2013

(査読あり)学術論文

• C. Azencott, D. Grimm, M. Sugiyama, Y. Kawahara, and K. Borgwardt, "Efficient network-guided multi-locus association mapping with graph cuts," Bioinformatics, Vol.29, No.13, pp.i171-i179 (Special Issue: ISMB/ECCB'13 Proceedings Papers), 2013.
• Y. Sogawa, T. Ueno, Y. Kawahara, and T. Washio, "Active learning for noisy oracle via density power divergence," Neural Networks, Vol.46, pp.133-143, October, 2013.
• A. Takeda, M. Niranjan, J. Goto, and Y. Kawahara, "Simultaneous pursuit of out-of-sample performance and sparsity in tracking portfolio," Computational Management Science, Vol.10, No.1, pp.21-49, 2013.
• K. Nagano, and Y. Kawahara, "Structured convex optimization under submodular constraints," in Proc. of the 29th Ann. Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'13), pp.459-468, 2013.
• M. Demeshko, T. Washio, and Y. Kawahara, "A novel structural AR modeling approach for a continuous time linear Markov system," in Proc. of the 2013 IEEE 13th Int'l Conf. on Data Mining Workshops, pp.104-113, 2013.
• H. Suematsu, Z. Yunzhu, T. Itoh, R. Fujimaki, S. Morinaga, and Y. Kawahara, "Low-dimensional parallel coordinates collection for high-dimensional data visualization," in Proc. of the 17th Int'l Conf. on Information Visualization (IV'13), pp.59-65, 2013.
• 十河泰弘, 植野剛, 河原吉伸, 鷲尾隆, "Density Power Divergenceを用いたロバスト能動回帰学習," 人工知能学会論文誌, Vol.28, No.1, pp.13-21, 2013.

招待講演

• 河原吉伸, "劣モジュラ性を用いた構造正則化学習とその応用," 第10回OR学会中部支部シンポジウム, 2013年9月.
• 河原吉伸, "構造正則化学習と劣モジュラ性," 第10回統計的機械学習セミナー, 統計的機械学習センター (統計数理研究所), 2013年3月.

解説記事・書籍

• 河原吉伸, "構造的な事前情報を用いた機械学習：構造正則化と劣モジュラ性," 情報処理, Vol.52, No.7, pp.734-740, 2013.
• 河原吉伸, "機械学習における劣モジュラ性の利用と組合せ論的アルゴリズム," オペレーションズ・リサーチ, Vol.58, No.5, pp.267-274, 2013.

公開された知財関連

• (発明者) 森永聡, 河原吉伸, 伊藤貴之, 鄭雲珠, 末松はるか, "多次元データ可視化装置、方法およびプログラム," (特許第5392635号)

その他 (国内会議, 研究会など)

• 杉本和正, 河原吉伸, 鷲尾隆, “最小カットによる構造情報を用いた主成分分析,” 第 27 回人工知能学会全国大会, 3D1-3, 富山, 2013.
• Kanemura, A., Yuan, J. & Kawahara, Y., “Finding Structured Dictionary Representation by Network-Flow Optimization," Workshop on Data Discretization and Segmentation for Knowledge Discovery (DDS’13), 2013.

2012

(査読あり)学術論文

• H. Hara, Y. Kawahara, T. Washio, P. von Bunau, T. Tokunaga, and K. Yumoto, "Separation of stationary and non-stationary sources with a generalized eigenvalue problem," Neural Networks, Vol.33, pp.7-20, 2012.
• Y. Kawahara, and M. Sugiyama, "Sequential change-point detection based on direct density-ratio estimation," Statistical Analysis and Data Mining, Vol.5, No.2, pp.114-127, 2012.
• T. Ueno, K. Hayashi, T. Washio, and Y. Kawahara, "Weighted likelihood policy search with model selection," in Advances in Neural Information Processing Systems, Vol.25 (Proc. of NIPS'12), pp.2366-2374, 2012.
• M. Demeshko, T. Washio, and Y. Kawahara, "A novel structural ARMA modeling approach to reactor noise analysis," in Proc. of Reactor Noise Knowledge Transfer Meeting (RNKTM'12), ISBN:1805-6156, paper ID No.5, 2012.
• Y. Sogawa, T. Ueno, Y. Kawahara, and T. Washio, "Robust active learning for linear regression via density power divergence," in Neural Information Processing (LNCS, Vol.7665 (Proc. of ICONIP'12)), pp.594-602, 2012.

招待講演

• 河原吉伸, "機械学習における組合せ最適化の最近の話題: 離散凸性の利用を中心として," 日本オペレーションズ・リサーチ学会関西支部研究実践者交流会, 2012年11月.

解説記事・書籍

• 河原吉伸, 永野清仁, 鷲尾隆, "劣モジュラ性を用いた知能情報処理への新展開," 人工知能学会誌, Vol.27, No.3, pp.252-260, 2012.

その他 (国内会議, 研究会など)

• 植野剛, 林浩平, 鷲尾隆, 河原吉伸, "重み付き最尤推定に基づく方策探索法,"第15回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS'12), T-24, 東京, 2012.
• 十河泰弘, 植野剛, 河原吉伸, 鷲尾隆, "Density Power Divergenceを利用したノイジーオラクル下における能動学習," 第15回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS'12), D-18, 東京, 2012.
• 十河泰弘, 植野剛, 河原吉伸, 鷲尾隆, "Density power divergenceを用いたロバスト能動学習," 第26回人工知能学会全国大会, 3B1-R-2-5, 山口, 2012.
• 植野剛, 河原吉伸, 鷲尾隆, "多様体上での経路積分型制御," 第26回人工知能学会全国大会, 3B2-R-2-4, 山口, 2012.
• 杉本和正, 河原吉伸, 鷲尾隆, "乱択アルゴリズムを用いた特徴選択," 第26回人工知能学会全国大会, 3B1-R-2-7, 山口, 2012.
• 鄭雲珠, 末松はるか, 伊藤貴之, 藤巻遼平, 森永聡, 河原吉伸, "低次元プロットの集合による高次元データ可視化の一手法(1)," 第26回人工知能学会全国大会, 1B2-R-3-3, 山口, 2012.
• 末松はるか, 鄭雲珠, 伊藤貴之, 藤巻遼平, 森永聡, 河原吉伸, "低次元プロットの集合による高次元データ可視化の一手法(2)," 第26回人工知能学会全国大会, 1B2-R-3-4, 山口, 2012.

2011

(査読あり)学術論文

• S. Shimizu, T. Inazumi, Y. Sogawa, A. Hyvarinen, Y. Kawahara, T. Washio, P. Hoyer, and K. Bollen, "DirectLiNGAM: A direct method for learning a linear non-Gaussian structural equation model," Journal of Machine Learning Research (JMLR), Vol.12, pp.1225-1248, 2011.
• Y. Kawahara, S. Shimizu, and T. Washio, "Analyzing relationships among ARMA processes based on non-Gaussianity of external influences," Neurocomputing, Vol.74, No.12-13, pp.2212-2221, 2011.
• Y. Kawahara, K. Nagano, and Y. Okamoto, "Submodular fractional programming for balanced clustering," Pattern Recognition Letters, Vol.32, No.2, pp.235-243, 2011.
• Y. Kawahara, and T. Washio, "Prismatic algorithm for discrete D.C. programming problem," in Advances in Neural Information Processing Systems, Vol.24 (Proc. of NIPS'11), pp.2106-2114, 2011.
• T. Inazumi, T. Washio, S. Shimizu, J. Suzuki, A. Yamamoto, and Y. Kawahara, "Discovering causal structures in binary exclusive-or skew acyclic models," in Proc. of the 27th Ann. Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'11), pp.373-382, 2011.
• K. Nagano, Y. Kawahara, and K. Aihara, "Size-constrained submodular minimization through minimum norm base," in Proc. of the 28th Int'l Conf. on Machine Learning (ICML'11), pp.977-984, 2011.
• 上甲昌郎, 河原吉伸, 矢入健久, "局所線形モデルのアラインメントによる非線形動的システムの学習法," 人工知能学会論文誌, Vol.26, No.6, pp.638-648, 2011 (本論文は、2011年度人工知能学会論文賞を受賞しました).
• 矢入健久, 乾稔, 河原吉伸, 高田昇, "次元削減とクラスタリングによる宇宙機テレメトリ監視法," 日本航空宇宙学会論文集, Vol.59, No.691, pp.197-205, 2011.

招待講演

• Y. Kawahara, "Challenges on Combinatorial Computation for Large Data Using Discrete Structures," Compview Final Symposium, 2011年12月.
• 鷲尾隆，稲積孝紀，清水昌平，鈴木譲，山本章博，河原吉伸, "関数モデル上の統計的因果推論研究の現状," 人工知能学会第83回FPAI研究会, 2011年11月.
• 河原吉伸, "劣モジュラ性を用いた機械学習の新展開," 第23回RAMPシンポジウム, 2011年10月.
• 河原吉伸, "正則化による疎表現推定における劣モジュラ性の利用と最適化," 圧縮センシングとその周辺(2), 2011年7月.

公開された知財関連

• (発明者) 平田丈英, 河原吉伸, 杉山将, "パターン自動抽出方法およびパターン自動抽出システム," (特許第549990号)

その他 (国内会議, 研究会など)

• 稲積孝紀, 鷲尾隆, 清水昌平, 鈴木譲, 山本章博, 河原吉伸, "分割表の独立性に基づく二値データ生成過程の推定法," 第14回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS'11), 奈良, 2011.
• 河原吉伸, 鷲尾隆, "離散DC計画のためのプリズム法とその応用," 第14回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS'11), 奈良, 2011.
• 植野剛, 河原吉伸, 鷲尾隆, "動的方策計画法によるモジュール学習制御 ," 第14回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS'11), 奈良, 2011.
• Q. Liu, Y. Kawahara & T. Washio, "Analyzing optimal marketing strategies over customers' networks," 第25回人工知能学会全国大会, 2G1-5, 盛岡, 2011.
• 稲積孝紀, 鷲尾隆, 清水昌平, 鈴木譲, 山本章博, 河原吉伸, "二値データに対するデータ生成過程の推定," 第25回人工知能学会全国大会, 2E3-6, 盛岡, 2011.
• 田代竜也, 清水昌平, 河原吉伸, 鷲尾隆, "定常時系列データの非ガウス性を用いたARMAモデルによる変数間決定関係の解析," 第25回人工知能学会全国大会, 2E3-5, 盛岡, 2011.
• 岸本卓也, 猪口明博, 河原吉伸, 鷲尾隆, "劣モジュラ最適化に基づいたグラフ系列のクラスタリング," 第25回人工知能学会全国大会, 1P2-lb-4in, 盛岡, 2011.
• M. Demeshko, T. Washio, Y. Kawahara & S. Shimizu, "Analyzing relationships between CTARMA and ARMA models," 第25回人工知能学会全国大会, 2G2-2, 盛岡, 2011.

2010

(査読あり)学術論文

• S. Hara, Y. Kawahara, T. Washio, and P. von Bunau, "Stationary subspace analysis as a generalized eigenvalue broblem," in Neural Information Processing. Theory and Algorithms (LNCS, Vol.6443 (Proc. of ICONIP'10)), pp.422-429, 2010.
• K. Nagano Y. Kawahara, and S. Iwata, "Minimum Average Cost Clustering," in Advances in Neural Information Processing Systems, Vol.23 (Proc. of NIPS'10, Oral (spotlight) paper), pp.1759-1767, 2010.
• M. Joko, Y. Kawahara, and T. Yairi, "Learning non-linear dynamical systems by alignment of local linear models," in Proc. of the 20th Conf. on Pattern Recognition (ICPR'10), pp.1084-1087, 2010.
• Y. Sogawa, S. Shimizu, Y. Kawahara, and T. Washio, "An experimental comparison of linear non-Gaussian causal discovery methods and their variants," in Proc. of the 2010 Int'l Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN'10), pp.768-775, 2010.
• T. Yairi, A. Yoshiki, M. Inui, Y. Kawahara, and N. Takata, "Spacecraft Telemetry Data Monitoring by Dimensionality Reduction Techniques," in Proc. of the SICE 2010 Annual Conf., pp.1230-1234, 2010.

招待講演

• 河原吉伸, "劣モジュラ性を用いたデータ生成過程の学習," 第13回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS'10), 2010年11月.

解説記事・書籍

• 河原吉伸, 永野清仁, "イベント報告：東京工業大学サイエンスカフェ「計算で何ができるか？」" 数学通信, Vol.14, No.2, pp.47-51, 2009.

チュートリアル

• S. Shimizu, and Y. Kawahara, "Non-Gaussian methods for learning linear structural equation models," The 26th Annual Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'10), 2010.

その他 (国内会議, 研究会など)

• 上甲昌郎, 河原吉伸 & 矢入健久, "局所線形モデルのアラインメントに基づく動作認識," 第11回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 (SI'10), 仙台, 2010 (本発表は、優秀講演賞を受賞しました).
• 永野清仁, 河原吉伸 & 合原一幸, "最小平均費用クラスタリング," 第13回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS'10), 東京, 2010.
• 平田丈英, 浅野一哉, 佐々木聡洋, 前田一郎, 河原吉伸, 矢入健久, "正準相関監視によるCAL板破断予知技術" 日本金属学会2010年秋期大会, 180, 北海道, 2010.
• 青井遙, 河原吉伸, 下平英寿, "不完全データにおける情報量規準の状態空間モデルへの応用" 2010年度統計関連学会連合大会, 東京, 2010.
• 上甲昌郎, 河原吉伸, 矢入健久, "局所線形モデルの整列による非線形システムの学習法" 第24回人工知能学会全国大会, 2A1-2, 長崎, 2010.
• 稲積孝紀, 十河康弘, 清水昌平, 河原吉伸, 鷲尾隆, "データの非正規性を活用する因果構造探索法と事前情報の利用" 第24回人工知能学会全国大会, 1A5-3, 長崎, 2010.
• 松田衆治, Nguyen Ha Hon, 鷲尾隆, 河原吉伸, 清水昌平, 猪口明博, "高次元確率空間における高精度期待値ベイズ推定の検討," 第24回人工知能学会全国大会, 1A1-4, 長崎, 2010.

2009

(査読あり)学術論文

• Y. Kawahara, K. Nagano, K. Tsuda, and J. Bilmes, "Submodularity cuts and applications," in Advances in Neural Information Processing Systems, Vol.22 (Proc. of NIPS'09, Oral (spotlight) paper), pp.916-924, 2009.
• S. Shimizu, A. Hyvarinen, Y. Kawahara, and T. Washio, "A direct method for estimating a causal ordering in a linear non-Gaussian acyclic model," in Proc. of the 25th Ann. Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'09), pp.506-513, 2009.
• Y. Kawahara, and M. Sugiyama, "Change-point detection in time-series data by direct density-ratio estimation," in Proc. of the 2009 SIAM Int'l Conf. on Data Mining (SDM'09), pp.389-400, 2009.

招待講演

• 鷲尾隆, 清水昌平, 河原吉伸, 猪口明博, "統計的大規模因果推論の課題と非ガウス性に基づく挑戦," 第75回人工知能学会基本問題研究会 (SIG-FPAI)，(社) 人工知能学会, pp.333-336, 2009.
• 永野清人, 河原吉伸, 岡本吉夫, "離散凸最適化手法による機械学習の諸問題へのアプローチ," 第22回 回路とシステム軽井沢ワークショップ, 2009.

公開された知財関連

• (発明者) 平田丈英, 浅野一哉, 佐々木聡洋, 前田一郎, 河原吉伸, 矢入健久, 町田和雄, "鉄鋼プロセスの異常予知方法および装置," (特許第4992046号)

その他 (国内会議, 研究会など)

• 平下智史, 河原吉伸, 矢入健久, "動的環境での離散凸最適化に基づく移動ロボットのための探査法," 第72回情報処理学会全国大会, 6K-1, 東京, 2009.
• 吉木明博, 矢入健久, 乾稔, 河原吉伸, 高田昇, 町田和雄, "次元削減技術を用いた宇宙機テレメトリの異常検知法," 第53回宇宙科学技術連合講演会 1K18, 京都, 2009.
• 乾稔, 矢入健久, 河原吉伸, 町田和雄, "次元削減の再構成誤差を用いた異常検知手法の比較," 第23回人工知能学会全国大会, 高松, 2009.

2008

(査読あり)学術論文

• M. Inui, Y. Kawahara, K. Goto, T. Yairi & K. Machida, "Adaptive limit checking for spacecraft telemetry data using kernel principal component analysis," Trans. of The Japan Society for Aeronautical and Space Science, Space Technology Japan, Vol.7, Pf_11-Pf_16 (ISTS special issue: Selected papers from the 26th Int'l Symp. on Space Technology and Science), 2008.
• Y. Kawahara, T. Yairi, and K. Machida, "Spacecraft fault diagnosis based on switching estimation of parameters using sequential Monte Carlo methods," in Proc. of the 9th Int'l Symp. on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS 08), S4-M09, 2008.
• 河原吉伸, 矢入健久, 町田和雄, "部分空間法に基づく変化点検知アルゴリズム" 人工知能学会論文誌, Vol.23, No.2, pp.76-85, 2008.

その他 (国内会議, 研究会など)

• 河原吉伸, "正定値カーネルを用いた非線形部分空間同定法" 第51回自動制御連合講演会, 米沢, 2008.
• 河原吉伸, 杉山将, "An Approach for Change-Point Detection Based on Direct Importance Estimation," 第11回 情報論的学習理論ワークショップ, 仙台, 2008.

学位論文

• 河原吉伸, "状態空間モデルを用いた確率的推論と部分空間同定に基づく異常診断法," 博士論文, 東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻, 3月, 2008.

2007

(査読あり)学術論文

• Y. Kawahara, T. Yairi, and K. Machida, "Change-point detection in time-series data based on subspace identification," in Proc. of the 7th IEEE Int'l Conf. on Data Mining (ICDM'07), pp.559-564, 2007.
• Y. Kawahara, T. Yairi & K. Machida, "A kernel subspace method by stochastic realization for learning nonlinear dynamical systems," in Advances in Neural Information Processing Systems, Vol.19 (Proc. of NIPS'06), pp.665-672, 2007 (本発表は、NIPS Travel Awardを受賞しました).
• 河原吉伸, 後藤耕平, 矢入健久, 町田和雄, "逐次モンテカルロ法に基づく宇宙機異常診断法 : パラメータと異常モードのオンライン同時推定によるアプローチ" 日本航空宇宙学会論文集, Vol.55 No.642, pp.344-354, 2007.
• 後藤耕平, 河原吉伸, 矢入健久, 町田和雄, "Particle Filter を用いたパラメータ推定による宇宙機異常検知" 日本航空宇宙学会論文集, Vol.55, No.642, pp.355-358, 2007.

解説記事・書籍

• 伊藤冬子, 河原吉伸, 人工知能学会学生フォーラムインタビュー記事 (長尾確氏) 「コンテンツのクリエーションによる社会的知能」, 人工知能学会誌, Vol.22, No.6, pp.865-867, 2007.
• 河原吉伸, 西原陽子, 人工知能学会学生フォーラムインタビュー記事 (本村陽一氏) 「表現が生む研究のポテンシャル」, 人工知能学会誌, Vol.22, No.3, pp.448-451, 2007.
• 中島悠, 河原吉伸, 人工知能学会学生フォーラムインタビュー記事 (新谷虎松氏) 「自由になれる研究」, 人工知能学会誌, Vol.22, No.2, pp.290-292, 2007.

その他 (国内会議, 研究会など)

• 河原吉伸, 矢入健久, 町田和雄, "確率部分空間同定法に基づく時系列データにおける変化点検知," 第10回 情報論的学習理論ワークショップ, 東京, 2007.
• 後藤耕平, 河原吉伸, 矢入健久, 町田和雄, "独立成分分析を用いた宇宙機の異常検知に関する研究," 第51回宇宙科学技術連合講演会 2D08, 北海道, 2007.
• 河原吉伸, 矢入健久, 町田和雄, "オンライン状態空間学習による安定性監視法," 第21回 人工知能学会全国大会, 宮崎, 2007.
• 河原吉伸, 矢入健久, 町田和雄, "確率的正準相関解析を用いた部分空間同定法," 第7回 計測自動制御学会制御部門大会 (CCS'07), 2007.

2006

(査読あり)学術論文

• R. Fujiki, H. Tanaka, Y. Kawahara, T. Yairi & K. Machida, "Autonomous recognition of multiple cable topology with image," in Proc. of the SICE-ICASE Int'l Joint Conf. 2006, pp.1425-1430, 2006.
• Y. Sato, Y. Kawahara, T. Yairi & K. Machida, "Visualization of spacecraft data based on interdependency between changing points in time series," in Proc. of the SICE-ICASE Int'l Joint Conf. 2006, pp.3414-3418, 2006.
• T. Yairi, Y. Kawahara, R. Fujimaki & K. Machida, "Telemetry-mining: A machine learning approach to anomaly detection and fault diagnosis for space systems," in Proc. of the 2nd IEEE Int'l Conf. on Space Mission Challenges for Information Technology (SMC-IT'06), pp.466-473, 2006.
• K. Takadama, T. Murakami & Y. Kawahara, "Detecting failure of spacecraft using separated states in particle filters," in Proc. of the 25th Int'l Symp. on Space Technology and Science (ISTS'06), pp.1437-1442, 2006.
• 河原吉伸, 矢入健久, 町田和雄, "Dynamic Bayesian Networksを用いた宇宙機異常診断法" 人工知能学会論文誌, Vol.21, No.1, pp.45-54, 2006.

2005

(査読あり)学術論文

• Y. Kawahara, T. Yairi & K. Machida, "Fault diagnosis for spacecraft using probabilistic reasoning and statistical larning with dynamic Bayesian networks," in Proc. of the 56th Int'l Astronautical Congress (IAC 2005), Safety and Quality in Space Activities Symp., IAC-05-D5.2.04, 2005.
• Y. Kawahara, T. Yairi & K. Machida, "Diagnosis method for spacecraft using dynamic Bayesian networks," in Proc. of the 8th Int'l Symp. on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS'05), pp.649-656, 2005.

その他 (国内会議, 研究会など)

• 河原吉伸，矢入健久，町田和雄, "知識とデータ学習の融合アプローチによる宇宙機異常診断法," 第49回宇宙科学技術連合講演会 2E13, 広島, 2005 (本発表は、若手奨励賞を受賞しました).
• 藤巻遼平, 河原吉伸, 矢入健久, 町田和雄, "テレメトリデータマイニングによる知識獲得に基づく宇宙機異常検知法," 第49回宇宙科学技術連合講演会 2E12, 広島, 2005.
• 河原吉伸, 矢入健久, 町田和雄, "Dynamic Bayesian Networksを用いた宇宙機異常診断法," 第19回人工知能学会全国大会, 小倉, 2005.

学位論文

• 河原吉伸, "確率推論と統計的学習を用いた宇宙機異常診断法," 修士論文, 東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻, 3月, 2005.

2004

(査読あり)学術論文

• H. Tanaka, Y. Kawahara, T. Yairi & K. Machida, "Design of cellular satellites for reconfigurable space system using orbit servicing robots," in Proc. of the 4th Int'l Conf. on Advanced Mechtronics (ICAM'04), pp.401-406, 2004.
• H. Tanaka, Y. Kawahara, T. Yairi & K. Machida, "Research on reconfigurable space system using orbital servicing robots and cellular satellites," in Proc. of the 24th Int'l Symp. on Space Technology and Science (ISTS'04), pp.647-679, 2004.
• 河原吉伸, 津田雄一, 中須賀真一, "多数機フォーメーションフライトの為の連続推力推進による燃料最小誘導則" 日本航空宇宙学会論文集, Vol.52, No.601, pp.72-79, 2004.

その他 (国内会議, 研究会など)

• 河原吉伸，矢入健久，町田和雄, "確率的推論システムによる宇宙機異常診断に関する研究," 第48回宇宙科学技術連合講演会 2F13, 2004.
• 矢入健久，藤巻遼平, 河原吉伸, 町田和雄, "知的データ処理による宇宙機テレメトリからの異常検知法に関する研究," 第48回宇宙科学技術連合講演会 2F16, 2004.

2003

その他 (国内会議, 研究会など)

• 津田雄一，河原吉伸, "大規模フォーメーションフライトにおける誘導則の大域的最適化手法," 第47回宇宙科学技術連合講演会 2H4, 2003.
• 河原吉伸，田中秀幸，町田和雄, "再構成・再利用が可能なセル型衛星に関する研究," 第47回宇宙科学技術連合講演会 3E10, 2003.
• 永島隆，田中秀幸，鵜川真一，金色一賢，中村友哉，永井将貴，船瀬龍，大石力，堀悟，新井達也，江野口章人，河原吉伸，武井エルネスト利之，程毓梁，中田賢治，吉田聡子，佐々木史記，永山枝里，西塚要，野尻悠太，藤巻遼平，舟根司，山本貴也，山本勤隆，中須賀真一, "東京大学 CubeSat IIの開発," UNISEC Workshop, 2003.

学位論文

• 河原吉伸, "多数機フォーメーションフライトのための低推力燃料最小誘導則" 学士論文, 東京大学工学部航空宇宙工学科, 3月, 2003.

2002

その他 (国内会議, 研究会など)

• 永島隆，田中秀幸，鵜川真一，金色一賢，中村友哉，永井将貴，船瀬龍，大石力，堀悟，新井達也，江野口章人，河原吉伸，程毓梁，武井エルネスト利之，F. Milon, "東京大学 CubeSat IIの開発," UNISEC Workshop, 2002.