宋磊磊さん卒業おめでとうございます!天道はつとめをこたえる。実際に天才になるのは努力しない者はいません。日夜努力を重ね成長していきますよう願っています。
大学院在職期間：
解決するために、3種類の材料の小サンプルデータに対して処理と分析を行いました。機械学習、ディープラーニング、コンプレックスネットワーク理論などを活用して材料の小サンプル問題を解決しました。
1. 結晶構造データに対して、次のことを行いました。機械学習に基づく結晶構造識別方法を提案しました。サンプルデータを増強し、空間上での原子の分布特徴から特徴表現と特徴選択を行いました。最後に機械学習を用いて結晶構造の識別を実現しました。
2.転移学習に基づく識別手法を提案しました。preprocで画像ノイズ低減を行い、改良分水嶺分割により重ね合わせ目標を分割しました。最後に転移学習を利用して目標物質を識別しました。
3.陶磁器の微細構造画像データに対して、次のことを行いました。複雑ネットワーク理論に基づく画像分割方法を提案しました。画像のピクセル値分布からネットワーク空間のノードセットを生成し、ノード間の類似性を定義してネットワークトポロジー構造を生成しました。最後にネットワークトポロジー構造の最適化と画像分割を実現しました。
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