論文

• S. Manzhos, S. Tsuda, M. Ihara. Machine learning in computational chemistry: interplay between (non)linearity, basis sets, and dimensionality, Physical Chemistry Chemical Physics, 25, Issue 3, Page 1546-1555, 2023.

国内会議発表 (査読有り)

• S Manzhos, S Tsuda, H Lee, M Ihara. Hybrid models combining neural networks (NN), Gaussian process regressions (GPR), and high-dimensional model representations (HDMR) for more powerful machine learning., 人工知能学会全国大会, July 2023.

国内会議発表 (査読なし・不明)

• Lee Hyojae, 津田 舜作, 飯島 大樹, 亀田 恵佑, Manzhos Sergei, 伊原 学. .電力需要予測の高精度化に向けた高次元電力消費データのエンコーディング手法の提案, 化学工学会第54回秋季大会(福岡), Sept. 2023.
• Sergei Manzhos, Shunsaku Tsuda, Hyojae Lee, Manabu Ihara. Hybrid models combining neural networks (NN), Gaussian process regressions (GPR), and high-dimensional model representations (HDMR) for more powerful machine learning, The 37th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI2023), June 2023.
• Lee Hyojae, 津田 舜作, 飯嶌 大樹, Manzhos Sergei, 伊原 学. 建物内人間活動情報を含む高次元エネルギーデータを用いた電力需要予測モデルの提案, 化学工学会第88年会, Mar. 2023.
• Lee Hyojae, 津田 舜作, 飯嶌 大樹, Manzhos Sergei, 伊原 学. マイクログリッドにおける電力需要予測に向けた高次元データと時定数解析の検討, 化学工学会第53回秋季大会, Sept. 2022.
• 津田 舜作, 大久保 辰哉, Lee Hyojae, 飯嶌 大樹, 大歳 夏生, Manzhos Sergei, 伊原 学. 汎用的な電力需要予測に向けた高次元エネルギーデータの分析と回帰モデルの検討, 化学工学会第53回秋季大会, Sept. 2022.
• 飯嶌 大樹, Lee Hyojae, 津田 舜作, Manzhos Sergei, 伊原 学. 電力予測モデル構築に向けた高次元エネルギーデータのクラスタリング手法の検討と解析, 化学工学会第53回秋季大会, Sept. 2022.

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