研 究 業 績 (2021.2.26 現在）

  1. 招待講演・セミナー
  2. 著  書
  3. 学術論文
  4. 国際会議録
  5. 解  説
  6. 技術報告／紀要
  7. 国内学会発表/シンポジウム

[招待講演・セミナー]

  1. 小澤誠一, 「デジタルトランスフォーメーションで求められるAIの役割」, 日本テクノセンターAI基礎研修, オンライン講座， 2021年2月2日
  2. Seiichi Ozawa, "An Introduction to Privacy-Preserving Machine Learning for Big Data Analysis," Deep Learning and Artificial Intelligence Summer School 2020 (DLAI3), June 29, 2020.
  3. 小澤誠一, [ 「AI基礎研修 -データ解析のためのAI-」, 日本テクノセンターAI基礎研修, オンライン講座、 2020年6月15日
  4. 小澤 誠一, 「データ解析におけるプライバシー保護技術とその応用」，第64回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’20), チュートリアル講演, pp. 1-4, Web会議，2020年5月20日
  5. 小澤誠一, 「デジタルトランスフォーメーションがもたらす社会変革（１）『いまさら聞けないデジタル化』」， KOBE×DXプロジェクト2019 ＤＸミドルマネジメント向け講座，神戸学院大学 神戸三宮サテライト(神戸市)， 2020年1月24日
  6. Nikola Kasabov (convener), Zeng-Guang Hou, Minho Lee, Seiichi Ozawa, Jie Yang, David Powers, "Brain-Inspired Neural Network Architectures for Brain Inspired AI," Panel Discussion ICONIP 2019 (Sydney, Australia), December 14, 2019
  7. Seiichi Ozawa, "Machine Learning Approach to Detection of Malicious URLs and JavaScript," Invited Talk at ICONIP 2019 (Sydney, Australia), December 14, 2019
  8. 小澤誠一, 「DXと人工知能のメカニズムと活用」，DX実務者入門講座(第3回)，神戸学院大学　神戸三宮サテライト(神戸市)，2019年12月6日
  9. 小澤誠一, 「人工知能のメカニズムと活用」，日本総研セミナー，日本総研本社 (東京都)，2019年11月1日
  10. 小澤誠一, 「プライバシー保護データマイニングとデジタルトランスフォーメーション」，Society5.0実現のためのセンシングソリューション技術分科会，JEITA，電子情報技術産業協会 (東京都)，2019年8月6日
  11. 小澤誠一, 「プライバシー保護データマイニングにより拡がるビッグデータ解析」, 2019 神戸大学 数理・データサイエンスセンター シンポジウム ～AIセキュリティとフィンテック応用の最前線～, 大阪イノベーションハブ, 2019年5月31日
  12. 小澤誠一, 「AI×セキュリティの現状と期待」, 第6回制御部門マルチシンポジウム, 熊本大学, 2019年3月6日
  13. 小澤誠一, 「セキュリティ分野におけるAI活用の現状と期待」, 第30回AIセミナー, 産総研人工知能研究センター(東京都), 2019年1月15日
  14. Seiichi Ozawa, "Challenges and Expectations against AI in Security ," 2018 Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference, Hotel Sunroute Plaza Shinjuku (Tokyo), 2018年12月22日
  15. 小澤誠一, 「AIのAIによるAIのためのセキュリティ：セキュリティ×AIの現状と期待」, 制御技術部会研究会講演, 東京電機大学 東京千住キャンパス(東京都), 2018年10月22日
  16. 小澤誠一, 「セキュリティ分野におけるAIへの期待と現状」, AC・Net研究会, 大阪大学中之島センター(大阪市), 2018年10月5日
  17. 小澤誠一，「AI・機械学習における各種手法・技術と適用のポイント・事例」, 日本テクノセンターセミナー，たかつガーデン, 2018年9月13日
  18. 小澤誠一, 「AIの躍進の背景と最新技術動向」, 兵庫エレクトロニクス研究会, 兵庫県立工業センター(神戸市), 2018年9月12日
  19. Seiichi Ozawa, "A New Direction of Machine Learning: Privacy-Preserving Data Mining (PPDM)," BESK Workshop, gangneung green city experience center (Gangneung, Korea), August 31, 2018.
  20. Seiichi Ozawa, "A Machine Learning Approach to Privacy-Preserving Data Mining Using Homomorphic Encryption," AI Flagship Project Workshop, Gangneung–Wonju National University (Gangneung, Korea), August 30, 2018.
  21. 小澤誠一, 「サイバー攻撃対策としてのAIへの期待と現状」, SCSK講演：AIに関する基礎・将来講座, 豊洲フロント(東京都), 2018年7月20日
  22. 小澤誠一, 「AI・機械学習の基礎と広がるAI応用」, 2018年AI・機械学習シンポジウム, 藤沢商工会館みなパーク (藤沢市), 2018年5月26日
  23. 小澤誠一, 「人工知能技術の基礎と応用」, KansAI0.6 事業開発講座, Scribble Osaka Lab (大阪市), 2018年4月26日
  24. 小澤誠一, 「万能でないAIのサイバーセキュリティでの活かし方」, AIセキュリティ最前線2018, ベルサール神保町(東京都), 2018年3月23日
  25. Seiichi Ozawa, "Collecting Cybersecurity-related Contents in Dark Web," The 2nd Nanyang Technological University and Kobe University Workshop on Data Science and Artificail Intelligence, Nanyang Executive Centre (Singapore), March 8th, 2018.
  26. 小澤誠一, 「なぜ『セキュリティ×機械学習』？」, 第45回SICE知能システムシンポジウム, 大阪大学 豊中キャンパス全学教育推進機構, 2018年3月7日
  27. 小澤誠一, 「人工知能分野における最新の研究・技術動向」, データサイエンスセミナー, 大阪イノベーションハブ(大阪市), 2018年2月18日
  28. 小澤誠一, 「機械学習によるサイバーセキュリティとプライバシー保護データマイニングへの取組み」, NICT サイバーセキュリティシンポジウム, 品川フロントビル会議室(東京都), 2018年2月14日
  29. 小澤誠一, 「AI・機械学習の観点からの 次世代セキュリティ」, 第4回ASF次世代セキュリティシンポジウム, 東京工業大学キャンパス・イノベーションセンター (東京都), 2017年12月21日
  30. Seiichi Ozawa, "Recent Challenges to Cybersecurity and Privacy-Preserving Data Mining Using Machine Learning," Nanyang Technological University and Kobe University Workshop on Data Science, Kobe Univesity, November 23, 2017.
  31. Seiichi Ozawa, "A Brief Introduction to Data Science Center and Research Topics on Machine Learning for Big Data," 2nd Bilateral Workshop on Research Exchange between National Taiwan University and Kobe University, National Taiwan University (Taiwan), November 7, 2017.
  32. Seiichi Ozawa, “A Challenge to Discover Rules from the Real World Using Big Data Analysis and Machine Learning,” Seminar at Universitas Airlangga (Surabaya, Indonesia), August 26, 2017.
  33. Seiichi Ozawa, “Challenge to Building Agricultural Cyber-Physical System for Smart Agriculture: Image Sensing Approach to Automatic Phenotyping for Soybean Plants,” The 2017 International Seminar on Sensors, Instrumentation, Measurement and Metrology (ISSIMM2017) (Surabaya, Indonesia), August 25, 2017.
  34. Seiichi Ozawa, “A Challenge to Discover Rules from the Real World Using Big Data Analysis and Machine Learning,” Seminar at Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) (Surabaya, Indonesia), August 24, 2017.
  35. 小澤誠一，「IoTとサイバーフィジカルシステムを知能化するAI技術の動向」，M2M・IoT研究会 関西部会第4回 技術研究講演会，大阪市立総合生涯学習センター，2017年6月20日
  36. Seiichi Ozawa, "SNS Flaming Event Detection Based on Sentiment Polarity Prediction with Transfer Learning", IJCNN2017 Post-Confence Workshop: 3rd International Workshop on Advances in Learning from/with Multiple Learners (ALML 2017) (Anchorage, Alaska), May 18, 2017.
  37. 小澤誠一，「AI・機械学習における各種手法・技術と適用のポイント・事例」, 日本テクノセンターセミナー，たかつガーデン, 2017年5月12日
  38. 小澤誠一，「AI・機械学習における各種手法・技術と適用のポイント・事例」, 日本テクノセンターセミナー，たかつガーデン, 2016年10月27日
  39. Seiichi Ozawa, Tao Ban, “Online Learning of Unstructured Data in Cybersecurity,” Tutorial at 2016 World Congress on Computational Intelligence, (Vancouver Convention Centre, Canada), July 24th 2016.
  40. Seiichi Ozawa, "Challenges to Autonomous Learning from Big Stream Data," Seminar at LIPN, Paris 13 University, (Villetaneuse, France), June 29th, 2016.
  41. Seiichi Ozawa, "Learning from unstructured data stream in cybersecurity," Seminar at Lancaster University (Lancaster, UK), 3 March 2016.
  42. Seiichi Ozawa, "Online Learning of Unstructured Data in Cybersecurity," Invited Talk, 2015 International Data Mining and Cybersecurity Workshop (Istanbul, Turkey), 10 November 2015.
  43. Seiichi Ozawa, "Image Sensing Method for Smart Agriculture,” Kobe University Brussels European Centre Symposium (Brussels, Belgium), 20 October 2015.
  44. Seiichi Ozawa, "Incremental Learning for Multitask Pattern Recognition Problems," Seminar at UNITEC (Auckland, NZ), Oct. 4, 2012.
  45. Seiichi Ozawa, "A Multitask Learning Model for Autonomous Acquisition of Recognition Concepts," Seminar at Kyungpook National University, (Daegu, Korea), February 3rd, 2010.
  46. 小澤誠一，「マルチタスク・パターン認識問題とその追加学習モデル」，甲南大学 ORC講演会，2008年12月19日
  47. 小澤誠一，「オンライン特徴抽出と識別器の追加学習」，甲南大学 ORC講演会，2008年3月
  48. Seiichi Ozawa, "Incremental Learning in RBF Networks with Long-Term Memory Under Static and Dynamic Environments," Seminar at KEDRI, Auckland University of Technology (Auckland NZ), July 2003
  49. 小澤誠一，「強化学習の基礎」，甲南大学 チュートリアル講演，2003年1月
  50. 小澤誠一，「独立成分分析による顔画像解析」，日工記念事業団講演会，2001年2月
  51. 馬場紀夫，小澤誠一，「ニューラルネットの基礎と応用」，システム制御情報学会 チュートリアル講座，1995年6月
[著 書]
  1. 小澤誠一・齋藤政彦 編, " データサイエンスの考え方 社会に役立つＡＩ×データ活用のため , " オーム社, 2021.11.22
  2. 齋藤政彦・小澤誠一・羽森茂之・南知惠子 編, " データサイエンス基礎 , " 培風館, 2021.3.19
  3. Long Cheng, Andrew Chi Sing Leung, Seiichi Ozawa (Eds.), " Neural Information Processing , " Part I-VII, Lecture Note in Computer Science, Springer，December 2018.
  4. Seiichi Ozawa, Ah-Hwee Tan, Plamen P. Angelov, Asim Roy, Mahardhika Pratama (Eds.), " INNS Conference on Big Data and Deep Learning , " Procedia Computer Science，Elsevier, Vol. 144, pp. 1-312, November 2018.
  5. Cesare Alippi, Seiichi Ozawa, " Computational Intelligence in the Time of Cyber-Physical Systems and the Internet-of-Things, " in Artificial Intelligence in the Age of Neural Networks and Brain Computing， Robert Kozma, Cesare Alippi, Yoonsuck Choe, Francesco Morabito (Eds.), Elsevier, pp. 245-263, November 2018.
  6. Akira Hirose, Seiichi Ozawa, Kenji Doya, Kazushi Ikeda, Minho Lee, Derong Liu (Eds.), Neural Information Processing, Part I–IV，Lecture Note in Computer Science Vol. 9949, Springer，2660 pages, October 2016.
  7. Seiichi Ozawa, Shaoning. Pang, and Nikola Kasabov, "Online Feature Extraction for Evolving Intelligent Systems," in Evolving Intelligent Systems: Methodology and Applications, Plamen Angelov, Dimitar P. Filev, Nik Kasabov, Eds, Wiley-IEEE Press, pp. 151-172 (2010.3.22)
  8. Seiichi Ozawa, Shigeo Abe, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, "Online Incremental Face Recognition System Using Eigenface Feature and Neural Classifier," in State of the Art in Face Recognition, Julio Ponce and Adem Karahoca, Eds., IN-TECH, pp. 87-108 (2009.1) [FREE Download of this Book]
  9. 小澤 誠一 (分担執筆), "競合学習と学習ベクトル量子化,'' 人工知能学会編，"人工知能学辞典''，共立出版，pp. 751-752 (2005)
  10. Seiichi Ozawa and Shigeo Abe, "One-pass Incremental Learning by Neural Network with Long-term Memory," in Neural Networks Applications in Information Technology and Web Engineering, E. Wang and N. K. Lee, Eds., Borneo Publishing Co., pp. 218-232 (2005)
  11. Seiichi Ozawa and Shigeo Abe, ''A Memory-based Reinforcement Learning Algorithm to Prevent Unlearning in Neural Networks,'' in Neural Information Processing: Research and Development: Jagath C. Rajapakse and Lipo Wang, Eds., Springer, pp. 238-255 (2004)
  12. Seiichi Ozawa, "A Memory-based Learning Approach in Neural Networks under Dynamic Environments," in Dynamic Systems Approach for Embodiment and Sociality, K. Murase and T. Asakura, Eds., International Series on Advanced Intelligence 6, Advanced Knowledge International, pp. 323-328 (2003.9)
  13. 西川よし一，北村新三編　 西川よし一，喜多一，堤一義，小澤誠一，北村新三，江島義道，土屋和雄，田中健一著, 「ニューラルネットと計測制御」，朝倉書店 (1995)
  14. 馬場則夫，小島史男，小澤誠一, 「ニューラルネットの基礎と応用」，共立出版 (1994)
[学術論文]
  1. D. A. Velazquez, J. M. Gonfaus, P. Rodríguez, F. X. Roca, S. Ozawa and J. Gonzàlez, " Logo Detection With No Priors," IEEE Access, vol. 9, pp. 106998-107011, 30 July 2021.
  2. Rodríguez, Pau and Velazquez, Diego and Cucurull, Guillem and Gonfaus, Josep M. and Roca, F. Xavier and Ozawa, Seiichi and Gonzàlez, Jordi, " Personality Trait Analysis in Social Networks Based on Weakly Supervised Learning of Shared Images," Applied Sciences, vol. 10, no. 22, 8170, November 2020.
  3. Samuel Ndichu, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, " Deobfuscation, unpacking, and decoding of obfuscated malicious JavaScript for machine learning models detection performance improvement," CAAI Transactions on Intelligence Technology, vol. 5, no. 10, pp. 184-192, September 2020.
  4. Seiichi Ozawa, Tao Ban, Naoki Hashimoto, Junji Nakazato, Jumpei Shimamura, " A Study of IoT Malware Activities Using Association Rule Learning for Darknet Sensor Data," International Journal of Information Security, vol. 19, no. 1, pp. 83-92, January 2020.
  5. Samuel Ndichu, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, Takeshi Misu, Kazuo Makishima, " A Machine Learning Approach to Detection of JavaScript-based Attacks Using AST Features and Paragraph Vectors," Applied Soft Computing, vol. 84, pp. 1-11, November 2019.
  6. Midori Namba, Kohei Umejima, Ryo Nishide, Takenao Ohkawa, Seiichi Ozawa, Noriyuki Murakami, Hiroyuki Tsuji, " Optimal Pattern Discovery to Reveal the High Yield Inhibition Factor of Soybeans," Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol. 6, No. 2, pp. 66-72, April 2018.
  7. Igor Skrjanc, Seiichi Ozawa, Dejan Dovzan, "Large-Scale Cyber Attacks Monitoring using Evolving Cauchy Possibilistic Clustering." Applied Soft Computing, Vol. 62, pp. 592-601, January 2018.
  8. Siti Hajar Aminah Ali, Kiminori Fukase, Seiichi Ozawa, “A Fast Online Learning Algorithm of Radial Basis Function Network with Locality Sensitive Hashing,” Evolving Systems, vol. 7, Issue 3, pp 173-186, September 2016.
  9. 吉田　舜，北園　淳，小澤誠一，菅原貴弘，芳賀達也, “転移学習を用いたSNSにおける感情分析の精度向上と炎上検知への応用,” 電気学会論文誌Ｃ，vol. 136, no. 3, pp. 340-347, 2016
  10. Annie Anak Joseph, Takaomi Tokumoto, Seiichi Ozawa, “Online Feature Extraction based on Accelerated Kernel Principal Component Analysis for Data Stream,” Evolving Systems, vol. 7, no. 1, pp. 1-13, 2016
  11. H. Nishikaze, S. Ozawa, J. Kitazono, T. Ban, J. Nakazato, J. Shimamura, “Large-Scale Monitoring for Cyber Attacks by Using Cluster Information on Darknet Traffic Features,” Procedia Computer Science, vol. 53, pp. 175-182, August 2015.
  12. Ali Siti Hajar Aminah, Seiichi Ozawa, Tao Ban, Junji Nakazato, and Jumpei Shimamura, "An Online Malicious Spam Email Detection System Using Resource Allocating Network with Locality Sensitive Hashing," Journal of Intelligent Learning Systems and Application, Vol.7, No.2, pp. 42-57, May 2015.
  13. Y. Choi, S. Ozawa, and M. Lee, "Incremental Two-dimensional Kernel Principal Component Analysis," Neurocomputing, Vol. 134, pp. 280-288, June 2014.
  14. A. A. Joseph, Y.-M. Jang, S. Ozawa, and M. Lee, "An Incremental Linear Discriminant Analysis for Data Streams under Non-stationary Environment," Trans. of Institute of Systems, Control and Information Engineers, Vol. 27, No. 4, pp. 133-140, Apr. 2014.
  15. Young-Min Jang, Minho Lee, and Seiichi Ozawa, "A Real-time Personal Authentication System Based on Incremental Feature Extraction and Classification of Audiovisual Information, Evolving Systems, Springer, Vol. 2, No. 4, pp. 261-272 (2011.12)
  16. Hitoshi Nishikawa and Seiichi Ozawa, "Radial Basis Function Network for Multitask Pattern Recognition," Neural Processing Letters, Vol. 33, Issue 3, pp.283-299 (2011.6)
  17. 太田良平，小澤誠一, "オンライン特徴抽出を行う追加型再帰フィッシャー線形判別の改良," 電気学会論文誌C, Vol. 131, No. 7, pp. 1368-1376 (2011.7)
  18. Seiichi Ozawa, Toshihisa Tabuchi, Sho Nakasaka, Asim Roy, "An Autonomous Incremental Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks," Journal of Intelligent Learning Systems and Applications, Vol. 2, No. 4, pp. 179-189 (2010.12)
  19. Takashi Nagatani, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, "Fast Variable Selection by Block Addition and Block Deletion," Journal of Intelligent Learning Systems and Applications, Vol. 2, No. 4, pp. 200-211 (2010.12)
  20. 小澤誠一, 岡本 圭介,"局所線形回帰による動径基底関数ネットの高速追加学習," 電気学会論文誌C, Vol. 130, No. 9, pp. 1667-1673 (2010.9)
  21. Masayuki Hisada, Seiichi Ozawa, Kau Zhang, and Nikola Kasabov, "Incremental Linear Discriminant Analysis for Evolving Feature Spaces in Multitask Pattern Recognition Problems," Evolving Systems, Springer, Vol. 1, No. 1, pp. 17-27 (2010.8)
  22. 小澤誠一，竹内洋平，阿部重夫, "追加学習型カーネル主成分分析によるオンライン特徴抽出," 電子情報通信学会論文誌D 「情報爆発特集号」，Vol. J93-D, No. 6, pp. 826-836 (2010.6)
  23. Makoto Murata and Seiichi Ozawa, "A Reinforcement Learning Model Using Deterministic State-action Sequences,"International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol. 6, No. 2, pp. 577-590 (2010.2)
  24. 津守研二，小澤誠一,"動的環境下で複数タスクを学習するニューラルネットモデル," 電気学会論文誌C, Vol. 130, No. 1, pp. 21-28 (2010.1)
  25. Kazuya Morikawa, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, "Tuning Membership Functions of Kernel fuzzy classifiers by maximizing margins," Memetic Computing, Vol. 1, Nol. 3, pp. 221-228 (2009.9)
  26. 恩田宏，小澤誠一,"Grid-World迷路問題においてマクロアクション生成機能を有する強化学習モデルとその学習特性に関する考察," 電気学会論文誌C, Vol. 129, No. 4, pp. 737-743 (2009.4)
  27. Seiichi Ozawa, Asim Roy, and Dmitri Roussinov, "A Multitask Learning Model for Online Pattern Recognition," IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 20, No. 3, pp. 430-445 (2009.3)
  28. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, "Incremental Learning of Chunk Data for On-line Pattern Classification Systems," IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 19, No. 6, pp. 1061-1074 (2008.6)
  29. Shinji Kita, Seiichi Ozawa, Satoshi Maekawa, and Shigeo Abe, "A Learning Algorithm of Boosting Kernel Discriminant Analysis for Pattern Classification," IEICE Trans. on Information and Systems, Vol. E90-D, No. 11 pp. 1853-1863 (2007.11)
  30. 高畑 宏樹，小谷 学，小澤 誠一, "分類情報に基づく教師あり独立成分分析による特徴抽出,'' 電気学会論文誌C, Vol. 126, No. 4, pp. 542-547 (2006.4) [Hiroki Takabatake, Manabu Kotani, and Seiichi Ozawa, "Feature Extraction by Supervised Independent Component Analysis Based on Category Information," Electrical Engineering in Japan, Vol. 161, No. 2, pp. 25-32 (2007.11)]
  31. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, "On-line Feature Selection for Adaptive Evolving Connectionist Systems," International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol. 2, No. 1, pp. 181-192 (2006.2)
  32. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, "Incremental Learning of Feature Space and Classifier for On-Line Pattern Recognition," International Journal of Knowledge-Based & Intelligent Engineering Systems, Vol. 10, No. 1, pp. 57-65 (2006.1)
  33. Shaoning Pang, Seiichi Ozawa, and Nikola Kasabov, "Incremental Linear Discriminant Analysis for Classification of Data Streams," IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics - Part B. Vol. 35, No. 5, pp. 905-914 (2005.10)
  34. Manabu Kotani and Seiichi Ozawa, ``Feature Extraction Using Independent Components of Each Category,'' Neural Processing Letters, Vol. 22, No. 2, pp. 113-124 (2005.10)
  35. Seiichi Ozawa, Soon Lee Toh, Shigeo Abe, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, "Incremental Learning of Feature Space and Classifier for Face Recognition," Neural Networks, Vol. 18, Nos. 5-6, pp. 575-584 (2005.7-8)
  36. 小谷学, 絹川修平, 小澤誠一, "クラス毎の独立成分を用いたパターン認識方法," 電気学会論文誌C, Vol. 125-C, No. 5 pp. 807-812 (2005.5)
  37. 岡本 圭介，小澤誠一，阿部重夫, "ラジアル基底関数ネットの高速追加学習アルゴリズム,'' 計測自動制御学会論文集, Vol. 40, No. 12, pp. 1228-1236 (2004.12)
  38. Manabu Kotani and Seiichi Ozawa, "Detection of Gas Leakage Sound Using Modular Neural Network for Unknown Environments," Neurocomputing, Vol. 62C, pp. 427-440 (2004.10)
  39. 坂口善規，小澤誠一，小谷 学, "クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析による特徴抽出," 電気学会論文誌Ｃ分冊, Vol. 124-C, No. 1, pp. 157-163 (2004.1)
  40. 白神 那央人，小澤誠一, "記憶メカニズムを導入した階層型ニューラルネットによる強化学習,'' 計測自動制御学会論文集, Vol. 39, No. 12, pp. 1129-1135 (2003.12)
  41. 小谷学，有本隆彦，小澤誠一, "独立成分分析による漏洩音検出に関する検討,'' システム制御情報学会論文誌，Vol. 16, No. 10, pp. 539-547 (2003.10)
  42. 阿部重夫，廣川洋一，小澤誠一, "最急上昇法によるサポートベクトルマシンの学習方式,'' システム制御情報学会論文誌，Vol. 15, No. 11, pp. 607-614 (2002.11)
  43. 小林正宜，小澤誠一，阿部重夫, "長期記憶を導入した階層型ニューラルネットの追加学習アルゴリズム,'' 計測自動制御学会論文集, Vol. 38, No. 9, pp. 792-799 (2002.9)
  44. 小谷学，小澤誠一, ''独立成分分析を用いた数字パターンの特徴抽出,'' 電気学会論文誌C, Vol. 122, No. 3, pp. 465-470 (2002.3)
  45. 朴　正泌，小澤誠一，阿部重夫, ''`線形不等式の求解による動的連想メモリの性能改善','' 電気学会論文誌C，Vol. 12,1 No. 5, pp. 899-905 (2001.5)
  46. 小谷学，白田康伸，前川聡，小澤誠一，赤澤堅造, ''スパースコーディングによる音声の表現,'' 電気学会論文誌C，Vol. 120, No. 12, pp. 1996-2002, (2000.12)
  47. 小谷学，宮田健雄，小澤誠一，赤澤堅造, ''変化する環境への適応を目指したモジュール構造ネットワークによる音響診断,'' 計測自動制御学会論文集，Vol 36, No. 9, pp. 797-803 (2000.9)
  48. 土屋直樹，小澤誠一，阿部重夫, ''パターン認識用三層ニューラルネットの不等式の求解による高速学習方式,'' システム制御情報学会論文誌，Vol. 13, No. 6, pp. 276-283 (2000.6)
  49. 小谷学，前川聡，小澤誠一，赤澤堅造, ''情報量最大化アルゴリズムに基づく独立成分分析を用いた音声信号処理,'' 計測自動制御学会論文集, Vol. 36, No. 5, pp. 456-458 (2000.5)
  50. 小澤誠一，堤一義，馬場則夫, ''遺伝的アルゴリズムを用いたモジュール型動的ニューラルネットの構造決定法,'' 計測自動制御学会論文集，Vol. 36, No. 3, pp. 298-305, (2000.3)
  51. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, "A Continuous-time Model of Autoassociative Neural Memories Utilizing the Noise-subspace Dynamics,'' Neural Processing Letters, Vol. 10, Issue 2, pp. 97-109 (1999)
  52. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, "An Artificial Modular Neural Network and Its Basic Dynamical Characteristics,'' Biological Cybernetics, Vol. 78, No. 1, pp. 19-36 (1998)
  53. 小澤誠一，堤一義，馬場則夫, ''モジュール構造ニューラルネットから導出される自己想起型連想記憶モデルとその連想特性の多様性，'' システム制御情報学会論文誌， Vol. 10, No .12, pp. 668-678 (1997)
  54. 小澤誠一，堤一義，馬場則夫, ''クロス結合ホップフィールドネットから導出される連想記憶モデルとそのノイズ空間ダイナミクスの役割,'' 電気学会論文誌C，Vol. 117-C, No. 9, pp. 1253-1258 (1997) [Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, "An Associative Memory Model Derived from Cross-Coupled Hopfield Nets and the Role of Noise-space Dynamics," Electrical Engineering in Japan, Vol. 125, No. 2, pp. 27-34 (1998)]
  55. 小澤誠一，堤一義, ''モジュール化ニューラルネットモデルの提案とその連想記憶能力の評価,'' 電子情報通信学会論文誌D-II，Vol. J77-D-II, No. 6, pp. 1135-1145 (1994) [Seiichi Ozawa and Kazuyoshi Tsutsumi, "A Multi-Module Neural Network and The Estimate of Its Nature as Associative Memory,'' Systems and Computers in Japan, Scripta, Vol. 26, No.1, pp. 99-110 (1995)] 
[国際会議録(査読付)]
  1. Muhammad Fakhrur Rozi, Tao Ban, Seiichi Ozawa, Sangwook Kim, Takeshi Takahashi, and Daisuke Inoue. " JStrack: Enriching Malicious JavaScript Detection Based on AST Graph Analysis and Attention Mechanism," (in press)
  2. K. Itokazu, L. Wang and S. Ozawa. " Outlier Detection by Privacy-Preserving Ensemble Decision Tree Using Homomorphic Encryption," 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pp. 1-7, 18-22 July 2021.
  3. Ishikawa S., Ozawa S., Ban T. " Port-Piece Embedding for Darknet Traffic Features and Clustering of Scan Attacks," In: Yang H., Pasupa K., Leung A.CS., Kwok J.T., Chan J.H., King I. (eds), Neural Information Processing. ICONIP 2020. pp. 593-603, Lecture Notes in Computer Science, vol 12533. Springer, Cham, December 2020.
  4. Yamamoto F., Wang L., Ozawa S. " New Approaches to Federated XGBoost Learning for Privacy-Preserving Data Analysis," In: Yang H., Pasupa K., Leung A.CS., Kwok J.T., Chan J.H., King I. (eds), Neural Information Processing. ICONIP 2020. pp. 558-569, Lecture Notes in Computer Science, vol 12533. Springer, Cham, December 2020.
  5. Muhammad Fakhrur Rozi, Sangwook Kim and Seiichi Ozawa, " Deep Neural Networks for Malicious JavaScript Detection Using Bytecode Sequences,” 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2020), Online, pp. 1-8, doi: 10.1109/IJCNN48605.2020.9207134, July 2020.
  6. Muhammad Taufiq Pratama, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, Takenao Ohkawa, Yuya Chonan, Hiroyuki Tsuji and Noriyuki Murakami, " Deep Learning-based Object Detection for Crop Monitoring in Soybean Fields," 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2020), Online, pp. 1-7, doi: 10.1109/IJCNN48605.2020.9207400, July 2020.
  7. Samuel Ndichu, Sangwook Kim, and Seiichi Ozawa, "A Machine Learning Model Performance Improvement Approach to Detection of Obfuscated JavaScript-based Attacks," The Network and Distributed System Security Symposium (NDSS), Poster, 24 February, 2020.
  8. Yuki Kawaguchi and Seiichi Ozawa, " Exploring and Identifying Malicious Sites in Dark Web Using Machine Learning," In: Gedeon T., Wong K., Lee M. (Eds), Neural Information Processing. ICONIP 2019. LNCS Vol. 11955, Springer, Cham, pp. 319-327, December 2019.
  9. Takehiro Tezuka, Lihua Wang, Takuya Hayashi, and Seiichi Ozawa, " A Fast Privacy-Preserving Multi-Layer Perceptron Using Ring-LWE-Based Homomorphic Encryption, " Proc. of 2019 Int. Conf. on Data Mining Workshops (ICDMW), Beijing, China, pp. 37-44, doi: 10.1109/ICDMW.2019.00014, November 2019.
  10. Sangwook Kim, Masahiro Omori, Takuya Hayashi, Toshiaki Omori, Lihua Wang, and Seiichi Ozawa, " Privacy-Preserving Naive Bayes Classification Using Fully Homomorphic Encryption," In: Cheng L., Leung A., Ozawa S. (Eds), Neural Information Processing. ICONIP 2018. LNCS, Vol. 11304. Springer, Cham, pp. 349-358, December 2018.
  11. Kazuki Omura, So Yahata, Seiichi Ozawa, Takenao Ohkawa, Yuya Chonan, Hiroyuki Tsuji, and Noriyuki Murakami, " An Image Sensing Method to Capture Soybean Growth State for Smart Agriculture Using Single Shot MultiBox Detector," Proc. of The 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2018), pp. 1693-1698, October 2018.
  12. Samuel Ndichu Wangar, Seiichi Ozawa, Takeshi Misu, Kouichirou Okada, "Detection of Malicious JavaScript Contents Using Doc2vec Feature Learning, " Proc. of 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018), 7 pages, July 2018.
  13. Naoki Hashimoto, Seiichi Ozawa, Tao Ban, Junji Nakazato, Jumpei Shimamura, "A Darknet Traffic Analysis for IoT Malwares Using Association Rule Learning," in S. Ozawa, et. al (Eds.) INNS Conference on Big Data and Deep Learning 2018, Procedia Computer Science, Springer, Vol. 144, pp. 118-123, November 2018.
  14. Shohei Kuri, Takuya Hayashi, Toshiaki Omori, Seiichi Ozawa, Yoshinori Aono, Le Trieu Phong, Lihua Wang, Shiho Moriai, "Privacy Preserving Extreme Learning Machine Using Additively Homomorphic Encryption," Proc. of The 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI 2017), pp. 1350-1357, November 27 - December 1, 2017.
  15. Igor Skrjanc, Seiichi Ozawa, Dejan Dovzan, Ban Tao, Junji Nakazato and Jumpei Shimamura, "Evolving Cauchy Possibilistic Clustering and Its Application to Large-Scale Cyberattack Monitoring," Proc. of The 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI 2017), pp. 2833-2839, November 27 - December 1, 2017.
  16. Yuki Kawaguchi, Akira Yamada, and Seiichi Ozawa, "AI Web-Contents Analyzer for Monitoring Underground Marketplace," Neural Information Processing: 24th International Conference, ICONIP 2017, Part V, LNCS vol. 10638, pp 888-896，November 2017.
  17. Midori Namba, Kohei Umejima, Ryo Nishide, Takenao Ohkawa, Seiichi Ozawa, Noriyuki Murakami, Hiroyuki Tsuji, "Optimal Pattern Discovery based on Cultivation Data for Elucidation of High Yield Inhibition Factor of Soybean," Proceedings of the 5th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2017 (7 pages)
  18. Nicoleta Rogovschi, Nistor Grozavu,Youn`es Bennani, Seiichi Ozawa, "t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding based Self Organizing Maps," 61st ISI World Statistics Congress (ISI2017-Marrakech), July 2017 (6 pages).
  19. Nicoleta Rogovschi, Jun Kitazono, Nistor Grozavu, Toshiaki Omori and Seiichi Ozawa, "t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding Spectral Clustering," Proc. of 2017 International Joint Conference on Neural Networks, pp. 1628-1632, May 2017.
  20. So Yahata, Tetsu Onishi, Kanta Yamaguchi}, Seiichi Ozawa}, Jun Kitazono, Takenao Ohkawa}, Takeshi Yoshida}, Noriyuki Murakami, and Hiroyuki Tsuji, "A Hybrid Machine Learning Approach to Automatic Plant Phenotyping for Smart Agriculture," Proc. of 2017 International Joint Conference on Neural Networks, pp. 1787-1793, May 2017.
  21. Naoki Murata, Jun Kitazono, Seiichi Ozawa, “Multidimensional Unfolding Based on Stochastic Neighbor Relationship,” Proc. of the 9th International Conference on Machine Learning and Computing, pp. 1-5，February 2017.
  22. Seiichi Ozawa, Shun Yoshida, Jun Kitazono, Takahiro Sugawara and Tatsuya Haga, “A Sentiment Polarity Prediction Model Using Transfer Learning and Its Application to SNS Flaming Event Detection,” Proc. of 2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, pp. 1-7，Decmber 2016.
  23. Kohei Umejima, Fumihito Arimitsu, Seiichi Ozawa, Noriyuki Murakami, Hiroyuki Tsuji, Takenao Ohkawa, “Optimal Pattern Mining from Time-Series Cultivation Data of Soybeans for Knowledge Discovery,” Proc. of Workshop on Time Series Analytics and Applications, pp 19-24，December 2016.
  24. Jun Kitazono, Nistor Grozavu, Nicoleta Rogovschi, Toshiaki Omori, Seiichi Ozawa, “t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding with Inhomogeneous Degrees of Freedom,” Neural Information Processing: 23rd International Conference, ICONIP 2016, Part III, LNCS vol. 9949, pp 119-128，October 2016.
  25. S. H. Aminah Ali, Seiichi Ozawa, Tao Ban, Junji Nakazato and Jumpei Shimamura, “A Neural Network Model for Detecting DDoS Attacks Using Darknet Traffic Features,” Proc. of 2016 International Joint Conference on Neural Networks, pp. 2979-2985，July 2016.
  26. Narutaka Awaya, Jun Kitazono, Toshiaki Omori, Seiichi Ozawa, “Stochastic Collapsed Variational Bayesian Inference for Biterm Topic Model,” Proc. of 2016 International Joint Conference on Neural Networks, pp. 3364-3370，July 2016.
  27. Nobuaki Furutani, Jun Kitazono, Seiichi Ozawa, Tao Ban, Junji Nakazato, Jumpei Shimamura, “Adaptive DDoS-Event Detection from Big Darknet Traffic Data,” Neural Information Processing, Vol. 9492, LNCS, Springer, pp 376-383, November 2015.
  28. Shuhei Arakawa, Takeshi Yoshida, Seiichi Ozawa, Takanori Fukao, Takenao Ohkawa, Noriyuki Murakami, and Hiroyuki Tsuji, "A Non-Destructive Measurement Method for Agricultural Plants Using Image Sensing," Proc. of 17th Int.l Symposium on Applied Electromagnetics and Mechanics (ISEM), pp. 1-2, September 2015.
  29. Ali Siti Hajar Aminah, Seiichi Ozawa, Tao Ban, Junji Nakazato, and Jumpei Shimamura, "An Autonomous Online Malicious Spam Mail Detection System Using Extended RBF Network," Proc.of Int. Joint Conf. on Neural Networks 2015 (IJCNN2015-Killarney, Ireland), pp. 1-7, July 2015.
  30. Shun Yoshida, Jun Kitazono, Seiichi Ozawa, Takahiro Sugawara, Tatsuya Haga, and Shogo Nakamura, "Sentiment Analysis for Various SNS Media Using Naive Bayes Classifier and Its Application to Flaming Detection," Proc. of 2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Big Data (CIBD), pp. 1-6, December 2014.
  31. Yuli Dai, Shunsuke Tada, Tao Ban, Junji Nakazato, Jumpei Shimamura, Seiichi Ozawa, "Detecting Malicious Spam Mails: An Online Machine Learning Approach," Neural Information Processing. LNCS 8836, pp 365-372, November 2014.
  32. Nobuaki Furutani, Tao Ban, Junji Nakazato, Jumpei Shimamura, Jun Kitazono, Seiichi Ozawa,"Detection of DDoS Backscatter Based on Traffic Features of Darknet TCP Packets," Proc. Ninth Asia Joint Conference on Information Security (ASIA JCIS), pp. 3-5 September 2014.
  33. Annie anak Joseph and Seiichi Ozawa, "A Fast Incremental Kernel Principal Component Analysis for Data Streams," Proc. of Int. Joint Conf. on Neural Networks 2014 (IJCNN2014-Beijing), pp. 3135-3142, July 2014.
  34. Daisuke Higuchi and Seiichi Ozawa, "A Neural Network Model for Semi-supervised Sequential Multi-task Learning in Multi-label Pattern Recognition Problems," in R. Neves-Silva et al. (Eds.), Smart Digital Futures 2014, pp 402-411, June 2014.
  35. Aminah Ali Siti Hajar, Kiminori Fukase, and Seiichi Ozawa, "A Neural Network Model for Large-Scale Stream Data Learning Using Locally Sensitive Hashing," Neural Information Processing, Part I, LNCS 8226, pp 369-376, Nov. 2013.
  36. Daisuke Higuchi and Seiichi Ozawa, "A Neural Network Model for Online Multi-Task Multi-Label Pattern Recognition," in V. Mladenov et al. (Eds.):Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2013, LNCS 8131, pp 162-169, Sep. 2013.
  37. Daijiro Aoki, Toshiaki Omori, and Seiichi Ozawa, "A Robust Incremental Principal Component Analysis for Feature Extraction from Stream Data with Missing Values," Proc.of Int. Joint Conf. on Neural Networks 2013 (IJCNN2013, Dallas, TX), pp. 1-8, Aug. 2013.
  38. Simeng Yue and Seiichi Ozawa, A Sequential Multi-task Learning Neural Network with Metric-Based Knowledge Transfer,” Proc. 11th Int. Conf. on Machine Learning and Applications (ICMLA2012, Boca Raton), pp. 671-674, Dec. 2012.
  39. Annie anak Joseph, Young-Ming Jang, Seiichi Ozawa, and Minho Lee, “Extension of Incremental Linear Discriminant Analysis to Online Feature Extraction under Nonstationary Environments,” in T. Huang et al. (Eds.): ICONIP 2012, Part II, LNCS 7664, Springer, pp. 640–647, Nov. 2012. [Proc. of 19th Int. Conf. on Neural Information Processing 2012 (ICONIP2012-Doha, Qatar)]
  40. Tomoyasu Takata, Daisuke Higuchi, and Seiichi Ozawa, “A Sequential Multitask Learning Algorithm for Pattern Recognition,” Proc. IEEE Int. Conf. on Development and Learning and Epigenetic Robotics (ICDL2012, San Diego), pp. 1-2, Nov. 2012.
  41. Takaomi Tokumoto and Seiichi Ozawa, “A Property of Learning Chunk Data Using Incremental Kernel Principal Component Analysis,” Proc. IEEE Workshop on Evolving and Adaptive Intelligent Systems (EAIS2012, Madrid), pp. 7-10, Apr. 2012.
  42. Tomoyasu Takata and Seiichi Ozawa, "A Neural Network Model for Learning Data Stream with Multiple Class Labels," Proc. 10th Int. Conf. on Machine Learning and Applications (ICMLA2011, Honolulu), pp. 35-40 (2011.12)
  43. Takaomi Tokumoto and Seiichi Ozawa, "A Fast Incremental Kernel Principal Component Analysis for Learning Stream of Data Chunks," Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2011 (IJCNN2011, San Jose), pp. 2881-2888 (2011.8)
  44. Chunyu Liu, Young-Min Jang, Seiichi Ozawa, and Minho Lee, "Incremental 2-Directional 2-Dimensional Linear Discriminant Analysis for Multitask Pattern Recognition," Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2011 (IJCNN2011, San Jose), pp. 2911-2916 (2011.8)
  45. Yonghwa Choi, Takaomi Tokumoto, Minho Lee, and Seiichi Ozawa, "Incremental Two-dimensional Two-directional Principal Component Analysis for Face Recognition," Proc. Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing 2011 (ICASSP2011, Prague, Czech Republic), pp. 1493 - 1496 (2011.5)
  46. Seiichi Ozawa and Ryohei Ohta, "Incremental Recursive Fisher Linear Discriminant for Online Feature Extraction," Proc. IEEE Workshop on Evolving and Adaptive Intelligent Systems (EAIS2011, Paris), pp. 70-76, (2011.4)
  47. Young-Min Jang, Seiichi Ozawa, and Minho Lee, "A Real-time Personal Authentication System with Selective Attention and Incremental Learning Mechanism in Feature Extraction and Classifier," in PRICAI 2010: Trends in Artificial Intelligence, 11th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Byoung-Tak Zhang and Mehmet A. Orgun (Eds.), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, pp. 445-455 (2010.8)
  48. Seiichi Ozawa, Yohei Takeuchi, and Shigeo Abe, "A Fast Incremental Kernel Principal Component Analysis for Online Feature Extraction," in PRICAI 2010: Trends in Artificial Intelligence, 11th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Byoung-Tak Zhang and Mehmet A. Orgun (Eds.), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, pp. 487-497 (2010.8)
  49. Seiichi Ozawa, Sho Nakasaka, and Asim Roy, "An Autonomous Incremental Learning Algorithm of Resource Allocating Network for Online Pattern Recognition,"Proc. World Congress on Computational Intelligence 2010 (IJCNN) (WCCI2010-Varcelona, Spain), pp. 706-713 (2010.7)
  50. Seiichi Ozawa and Keisuke Okamoto, "An Incremental Learning Algorithm for Resource Allocating Networks Based on Local Linear Regression," in Neuro-Information Processing, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5863, pp.562-569 (2009.12.15) [Proc. of 15th Int. Conf. on Neural Information Processing 2009 (ICONIP2009-Bangkok, Thailand)]
  51. Hiroshi Onda and Seiichi Ozawa, "A Reinforcement Learning Model Using Macro-actions in Multi-task Grid-World Problems," Proc. IEEE Int. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics 2009 (SMC2009-San Antonio, TX), pp. 3088-3093 (2009.9)
  52. Toshihisa Tabuch, Seiichi Ozawa, and Asim Roy, "An Autonomous Learning Algorithm of Resource Allocating Network," In E. Corchado and H. Yin (Eds.), Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2009, LNCS, Springer, Vol. 5788, pp. 134-141 (2009.10) [Proc. 10th Int. Joint Conf. on Intelligent Data Engineering and Automated Learining 2009 (IDEAL2009-Burgos, Spain)]]
  53. Ryohei Ohta and Seiichi Ozawa, "An Incremental Learning Algorithm of Recursive Fisher Linear Discriminant," Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2009 (IJCNN2009-Atlanta, GA), pp. 2310-2315 (2009.6)
  54. Seiichi Ozawa, Yuki Kawashima, Shaoning Pang and Kasabov Nikola, "Adaptive Incremental Principal Component Analysis in Nonstationary Online Learning Environments," Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2009 (IJCNN2009-Atlanta, GA), pp. 2394-2400 (2009.6)
  55. Shaoning Pang, Seiichi Ozawa and Nik Kasabov, "Curiosity Driven Incremental LDA Agent Active Learning," Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2009 (IJCNN2009-Atlanta, GA), pp. 2401-2408 (2009.6)
  56. Seiichi Ozawa, Kazuya Matsumoto, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, "Incremental Principal Component Analysis Based on Adaptive Accumulation Ratio," in Advances in Neuro-Information Processing, Koppen, Mario; Kasabov, Nikola; Coghill, George (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5506, Part I, pp. 1196-1203 (2009.7.30) [Proc. of 15th Int. Conf. on Neural Information Processing 2008 (ICONIP2008-Auckland, New Zealand)]
  57. Hitoshi Nishikawa, Seiichi Ozawa, and Asim Roy, "A Neural Network Model for Sequential Multitask Pattern Recognition Problems," in Advances in Neuro-Information Processing, Koppen, Mario; Kasabov, Nikola; Coghill, George (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5506, Part I, pp. 821-828 (2009.7.30) [Proc. of 15th Int. Conf. on Neural Information Processing 2008 (ICONIP2008-Auckland, New Zealand)]
  58. Masayuki Hisada, Seiichi Ozawa, Kau Zhang, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, "A Novel Incremental Linear Discriminant Analysis for Multitask Pattern Recognition Problems," in Advances in Neuro-Information Processing, Koppen, Mario; Kasabov, Nikola; Coghill, George (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5506, Part I, pp. 1163-1171 (2009.7.30) [Proc. of 15th Int. Conf. on Neural Information Processing 2008 (ICONIP2008-Auckland, New Zealand)]
  59. Seiichi Ozawa and Asim Roy, "Incremental Learning for Multitask Pattern Recognition Problems," Proc. of 7th Int. Conf. on Machine Learning and Applications (ICMLA2008-San Diego, CA), pp. 747- 751 (2008.12)
  60. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, "Adaptive Face Recognition System Using Fast Incremental Principal Component Analysis," in Neural Information Processing, Lecture Notes in Computer Science Vol. 4985, Springer, pp. 396-405 (2008.6.29) [Proc. of 14th Int. Conf. on Neural Information Processing 2007 (ICONIP2007-Kitakyushu)]
  61. Shinji Kita, Seiichi Ozawa, Satoshi Maekawa, and Shigeo Abe, "Boosting Kernel Discriminant Analysis for Pattern Classification," Proc. of Int. Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems 2007 (ISPACS2007-Xiamen, China), CD-ROM (4 pages) (2007.11)
  62. Yohei Takeuchi, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, "An Efficient Incremental Kernel Principal Component Analysis for Online Feature Selection,'' Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2007 (IJCNN2007-Orlando, FL), pp. 1603-1608 (2007.8)
  63. Takuya Kidera, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, "An Incremental Learning Algorithm of Ensemble Classifier Systems,'' Proc. World Congress on Computational Intelligence 2006 (WCCI2006- Vancouver, CA), pp. 6453-6459 (2006.7)
  64. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, "An Incremental Principal Component Analysis for Chunk Data,'' Proc. World Congress on Computational Intelligence 2006 (WCCI2006- Vancouver, CA), pp. 10493-10500 (2006.7)
  65. Shosuke Kimura, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, "Incremental Kernel PCA for Online Learning of Feature Space," Proc. Int. Conf. on Computational Intelligence for Modeling Control and Automation (CIMCA2005-Vienna, Austria), Vol. 1, pp. 595-600 (2005.11)
  66. Seiichi Ozawa, Soon L. Toh, Shigeo Abe, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, "Incremental learning for online face recognition," Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2005 (IJCNN2005-Montreal, Canada), pp. 3174-3179 (2005.7)
  67. Shaoning Pang, Seiichi Ozawa, and Nikola Kasabov, "Chunk Incremental LDA Computing on Data Streams," in Advances in Neural Networks - ISNN, Wang, Jun; Liao, Xiaofeng; Yi, Zhang (Eds.) Lecture Notes in Computer Science 3497, Springe, pp. 51-56 (2005.5) [Proc. of Second Int. Symposium on Neural Networks 2005 (ISNN2005-Chongqing, China)]
  68. Makoto Murata and Seiichi Ozawa, ``A Memory-based Reinforcement Learning Model Utilizing Macro-Actions,' in Adaptive and Natural Computing Algorithms, B. Ribeiro, R. F. Albrecht, A. Dobnikar, D. W. Pearson, and N. C. Steele, Eds., Springer, pp. 78-81 (2005.3) [Proc 7th Int. Conference on Adaptive and Natural Computing Algorithm (ICANGA2005-Coimbra, Portugal)]
  69. Shinji Kita, Satoshi Maekawa, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, ``Boosting Kernel Discriminant Analysis with Adaptive Kernel Selection,'' in Adaptive and Natural Computing Algorithms, B. Ribeiro, R. F. Albrecht, A. Dobnikar, D. W. Pearson, and N. C. Steele, Eds., Springer, pp. 429-432 (2005.3) [Proc 7th Int. Conference on Adaptive and Natural Computing Algorithm (ICANGA2005-Coimbra, Portugal)]
  70. Manabu Kotani, Hiroki Takabatake, and Seiichi Ozawa, "Supervised Independent Component Analysis with Class Information," in Neural Information Processing, N. R. Pal, N. Kasabov, R. K. Mudi, S. Pal, and S. K. Parui (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp. 1052-1057 (2004.11) [Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2004 (ICONIP2004-Calcutta, India)]
  71. Seiichi Ozawa, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, "A Modified Incremental Principal Component Analysis for On-line Learning of Feature Space and Classifier," in PRICAI 2004: Trends in Artificial Intelligence, C. Zhang, H. W. Guesgen, and W. K. Yeap (Eds.), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, pp. 231-240 (2004.8) [Proc. of The Pacific Rim International Conferences on Artificial Intelligence (PRICAI2004-Auckland, NZ)]
  72. Seiichi Ozawa and Kenji Tsumori, "A Memory-based Neural Network Model for Efficient Adaptation to Dynamic Environments," Proc. of IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE2004-Budapest, Hungary), pp. 437-442 (2004.7).
  73. Shaoning Pang, Seiichi Ozawa, and Nikola Kasabov, "One-pass Incremental Membership Authentication by Face Classification,'' in Biometric Authentication, D. Zhang and A. K. Jain (Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp. 155-161 (2004.6) [Proc. of First Int. Conf. on Biometric Authentication (ICBA2004-Hong Kong)]
  74. Soon Lee Toh and Seiichi Ozawa, "A Face Recognition System Using Neural Networks with Incremental Learning Ability,'' Proc. of The 8th Australian and New Zealand Conf. on Intelligent Information Systems (ANZIIS2003-Sydney), pp. 389-394 (2003.12)
  75. Seiichi Ozawa, Naoto Shiraga, Reinforcement learning using RBF networks with memory mechanism, in Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems, V. Palade, R. J. Howlett, and L. Jain, Eds., Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, pp. 1149-1156 (2003.9)
  76. Keisuke Okamoto, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, " A Fast Incremental Learning Algorithm of RBF Networks with Long-Term Memory,'' Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2003 (IJCNN2003-Portland), pp. 323-328 (2003.7)
  77. Kenji Tsumori and Seiichi Ozawa, ''Incremental Learning in Dynamic Environments Using Neural Network with Long-term Memory,'' Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2003 (IJCNN2003-Portland), pp. 2583-2588 (2003.7)
  78. Seiichi Ozawa, "A Memory-Based Learning Approach in Neural Networks under Dynamic Environments,'' Proc. of the Third Int. Symposium on Human and Artificial Intelligence Systems (HART2002-Fukui), pp. 402-405 (2002.12)
  79. Manabu Kotani, Akinobu Sugiyama, Seiichi Ozawa, "Analysis of DNA Microarray Data Using Self-organizing Map and Kernel Based Clustering,'' Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2002 (ICONIP2002-Singapore), Vol. 2, pp. 755-759 (2002.11)
  80. Yoshinori Sakaguchi, Seiichi Ozawa, and Manabu Kotani, "Feature Extraction Using Supervised Independent Component Analysis by Maximizing Class Distance,'' Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2002 (ICONIP2002-Singapore), Vol. 5, pp. 2502-2506, (2002.11)
  81. Naoto Shiraga, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, "A Reinforcement Learning Algorithm for Neural Networks with Incremental Learning Ability,'' Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2002 (ICONIP2002-Singapore), Vol. 5, pp. 2566-2570 (2002.11)
  82. Shigeo Abe, Yoichi Hirokawa, and Seiichi Ozawa, "Steepest Ascent Training of Support Vector Machines,'' KES'2002 Sixth International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems (KES2002-Crema, Italy), CD-ROM (2002.9)
  83. Manabu Kotani and Seiichi Ozawa, "A Study on Handwritten Digits Recognition Using Independent Components,'' Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2001 (ICONIP2001-Shanghai, China), Vol. III, pp. 1620-1625 (2001.11)
  84. Naoto Shiraga, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, "Learning Action-value Functions Using Neural Networks with Incremental Learning Ability,'' Proc. The Fifth Int. Conf. on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies 2001, Vol. I, pp. 22-26 (2001.9)
  85. Manabu Kotani, Masanori Katsura, and Seiichi Ozawa, "Application of Modular Neural Networks to Detection of Gas Leakage Under Dynamic Environments,'' Proc. The Fifth Int. Conf. on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies 2001, Vol. I, pp. 308-312 (2001.9)
  86. Seiichi Ozawa, Yoshinori Sakaguchi, and Manabu Kotani, "Feature Extraction of Handwritten Characters Using Supervised and Unsupervised Independent Component Analysis,'' Proc. of 5th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI2001-Orlando), Vol. VI, pp. 151-156 (2001.7)
  87. Seiichi Ozawa, Yoshinori Sakaguchi, and Manabu Kotani, "A Study of Feature Extraction Using Supervised Independent Component Analysis,'' Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2001 (IJCNN2001-Washington DC), pp. 2958-2963 (2001.7)
  88. Masataka Kobayashi, Anuar Zamani, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, "Reducing Computations in Incremental Learning for Feedforward Neural Network with Long-Term Memory,'' Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2001 (IJCNN2001-Washington DC), pp. 1989-1994 (2001.7)
  89. Manabu Kotani, Takahiko Arimoto, Seiichi Ozawa, and Kenzo Akazawa, "Application of Independent Component Analysis to Detection of Gas Leakage Sound,'' Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2001 (IJCNN2001-Washington DC), pp. 2287-2291 (2001.7)
  90. Manabu Kotani, Makoto Ochi, Seiichi Ozawa, and Kenzo Akazawa, "Evolutionary Discriminant Functions Using Genetic Algorithms with Variable-Length Chromosome,'' Proc. of Int. Conf. on Neural Networks 2001 (IJCNN2001-Washington DC), pp. 761-766 (2001.7)
  91. Seiichi Ozawa and Manabu Kotani, “A Study of Feature Extraction and Selection Using Independent Component Analysis,'' Proc. of Int. Conf. on Neural Information Processing 2000 (ICONIP2000-Taejoｎ, Korea), Vol. I, pp. 369-374 (2000.11)
  92. Manabu Kotani, Seiichi Ozawa, Kenzo Akazawa, and Haruya Matsumoto, ''Detection of Leakage Sound by Using Modular Neural Networks,'' Proc. Sixteenth Congress of the Int. Measurement Confederation 2000, Vol. 4, pp. 347-351 (2000)
  93. Naoki Tsuchiya, Seiichi Ozawa, and Shigeo Abe, ''Training Three-layer Neural Network Classifiers by Solving Inequalities,'' Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks 2000 (IJCNN2000-Como, Italy), Vol. III, pp. 555-560 (2000)
  94. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, "Evolution of A Dynamical Modular Neural Network and Its Application to Associative Memories,'' Proc. of 1999 Third International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems (KES99-Adelaide, Australia), pp. 145-148 (1999)
  95. Manabu Kotani, Seiichi Ozawa, Masaki Nakai, and Kenzo Akazawa, "Emergence of Feature Extraction Function Using Genetic Programming,'' Proc. of 1999 Third International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems (KES99-Adelaide, Australia), pp. 149-152 (1999)
  96. Seiichi Ozawa, Toshihide Tsujimoto, Manabu Kotani, and Norio Baba, "Application of Independent Component Analysis to Hand-written Japanese Character Recognition,'' Proc. of international Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN99-Washington DC), CD-ROM #462 (1999.7)
  97. Manabu Kotani, Y. Shirata, Satoshi Maekawa, Seiichi Ozawa, Kenzo Akazawa, "Application of Independent Component Analysis to Feature Extraction of Speech,'' Proc. of international Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN99-Washington DC), CD-ROM #70 (1999.7)
  98. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, "Design of Modular Neural Network Architectures Using Genetic Algorithms,'' Proc. of International Conference on Neural Information Processing '98 (ICONIP98-Kitakyushu), Vol. III, pp. 1608-1611 (1998)
  99. Akira Morimoto, Seiichi Ozawa, and Ryuichi Ashino, "An Efficient Identification Method  of the Structural Parameters of  MDOF Structures Using the Wavelet Transform and Neural Networks,'' Proc. of Second World Conference on Structural Control, Vol. III, pp. 2133-2140 (1998)
  100. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, "A Modular Neural Network with Local and Global Interactions,'' Proc. of World Congress on Neural Networks (WCNN95-Washington DC), Vol. I, pp. 471-476 (1995)
  101. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi, and Norio Baba, "The Estimation of Cross-Coupled Hopfield Nets as an Interactive Modular Neural Network,'' Proc. of International Conf. on Neural Networks (ICNN94-Orlando), Vol. III, pp. 1340-1345 (1994)
  102. Seiichi. Ozawa and Kazuyoshi Tsutsumi, "Association Performance of Cross-Coupled Hopfield Nets for Correlated Patterns,'' Proc. of International Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN93-Nagoya), Vol. II, pp. 2335-2338 (1993)
  103. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi and Haruya Matsumoto, "Association Dynamics of Cross-Coupled Hopfield Nets with Many-to-many Mapping Internetworks,'' Artificial Neural Networks 2, Elsevier, pp. 375-378 (1992) (Proc. of Int. Conf. on Artificial Neural Networks, ICANN92-Brighton, UK)
  104. Seiichi Ozawa, Kazuyoshi Tsutsumi and Haruya Matsumoto, "Basic Dynamical Properties of Cross-Coupled Hopfield Nets,'' Proc. of International Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN91-Singapore), Vol. III, pp. 1949-1954 (1991)
[解　説]
  1. 小澤誠一, ``プライバシー保護データマイニング」特集号を企画して," システム/制御/情報, Vol. 63, No. 2, p.1 (2019.2)
  2. 小澤誠一, ``サイバーセキュリティにおける非構造化データストリームのオンライン学習と攻撃検知," システム/制御/情報, Vol. 60, No. 3, pp. 120-125 (2016.3)
  3. 小澤誠一, ``ストリームデータのオンライン特徴抽出アルゴリズム―追加型主成分分析―," 電気学会論文誌C, Vol. 132, No. 1, 「特集：確率的最適化と機械学習の統計的設計と応用」, pp. 6-13 (2012.1)
  4. 小澤誠一, ``モジュール構造ニューラルネットの最近動向'', 計測と制御, Vol. 41, No. 12 (2002)
  5. 小澤誠一，小谷学, "独立成分分析," 計測と制御, Vol. 39, No. 8, p. 552 (2000).
  6. 馬場,小澤, "ニューロ技術のロボットへの応用," 日本ロボット学会誌, Vo.11, No.1, pp.44-48 (1993)
  7. 小谷,小澤, "ニューラルネットワーク応用の最新動向," システム制御情報学会誌, Vol.36, No.10, pp.669-677 (1992)
[技術報告／紀要]
  1. A.S.H. Aminah, N. Furutani, S. Ozawa, T. Ban, J. Nakazato, J. Shimamura, “Distributed Denial of Service (DDoS) Backscatter Detection System Using Resource Allocating Network with Data Selection,” Memoirs of the Graduate Schools of Engineering and System Informatics, Kobe University, No. 7, pp. 1-6, 2016.3
  2. 小澤誠一，"独立成分分析を用いた個人性抽出に関する基礎研究," 実吉奨学会研究報告集, Vol. 20, pp. 27-30 (2003.3)
  3. 小谷学，小澤誠一，小川和彦，"学習能力を持つ音響診断装置の開発"，立石科学技術振興財団助成研究成果集, 第8号, pp. 92-96 (1999.9)．
  4. 小澤誠一, "多モジュールニューラルネットの動作方程式の導出," 奈良工業高等専門学校研究紀要, Vol. 28, pp. 41-44 (1993).
  5. 志水英二，小澤誠一 (他12名)，"生体情報機能メカニズムに関する調査研究"，財団法人産業研究所，機械産業等の調査研究2-14, pp. 86-91 (1991.4)．
  6. 小澤誠一, "パターンの時間伸縮を許容する自己組織化神経回路網モデル," 奈良工業高等専門学校研究紀要, Vol. 26, pp. 61-67 (1991).
  7. 小澤誠一, 堤一義, 松本治彌, "コホーネンネットの階層化モデルによる単音節認識,"奈良工業高等専門学校研究紀要, Vol. 25, pp. 57-62 (1990).
[国内学会発表／シンポジウム]
  1. 石川真太郎，小澤誠一，班 涛， "ポート番号埋め込みベクトルを用いたダークネットスキャンパケット解析," コンピュータセキュリティシンポジウム 2020論文集，pp. 1010-1016, 2020年10月28日
  2. 高山将丈, 小澤誠一, 廣瀬勇秀, 飯塚正昭, 渡辺一男, 逸見龍太， "アナリストレポートにおけるキーワード関連文の抽出と景況感推移観測への応用," 金融情報学研究会(第24回)，pp. 92-97, 2020年3月14日（不開催）
  3. 前橋祐斗，小澤誠一，山田明， "深層学習モデルを用いたURLに着目したアクセスログ内の悪性Webサイト探索," 第88回コンピュータセキュリティ研究発表会(CSEC)，情報処理学会研究報告， Vol.2020-CSEC-88, No.21, pp. 1-6, Web会議，2020年3月13日
  4. 安達貴洋，小澤誠一，春木博行， "深層学習モデルを用いたコマンドログに基づくユーザなりすまし検知," 第88回コンピュータセキュリティ研究発表会(CSEC)，情報処理学会研究報告， Vol.2020-CSEC-88, No.21, pp. 1-7, Web会議，2020年3月12日
  5. 福井 智、王 立華、林 卓也、小澤 誠一， “Ring-LWEベース準同型暗号を用いたプライバシー保護決定木分類”, コンピュータセキュリティシンポジウム 2019，ハウステンボス(佐世保市)，2019年10月21日
  6. 野村 竜也、小澤 誠一、班 涛、島村 隼平, “ダークネットUDP通信の可視化画像とトラフィック統計量を用いたDDoSバックスキャッタ判定の改善”, コンピュータセキュリティシンポジウム 2019，ハウステンボス(佐世保市)，2019年10月21日
  7. Sangwook Kim, Lihua Wang, Toshiaki Omori, Seiichi Ozawa, "Privacy-preserving Naive Bayes Classification using Homomorphic Encryption and Garbled Circuits," The 14th International Workshop on Security (IWSEC2019), Tokyo Institute of Technology (東京都), 2019年8月28日
  8. Samuel Ndichu, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, "Malicious JavaScript Detection Using Doc2Vec Feature Learning - Improvement in Detection of Obfuscated Parts through Simplification and Decoding," The 14th International Workshop on Security (IWSEC2019), Tokyo Institute of Technology (東京都), 2019年8月28日
  9. 山岡 周平、小澤 誠一、廣瀬 勇秀、飯塚 正昭， “自己注意機構付きLSTMを用いた景況感情報に基づく金融文書の重要文抽出”, 2019年人工知能学会全国大会，朱鷺メッセ(新潟市)，2019年6月5日
  10. 高山 将丈、小澤 誠一、廣瀬 勇秀、飯塚 正昭， “畳み込みニューラルネットワークを用いたアナリスト往訪記録における景況感判定”, 2019年人工知能学会全国大会，朱鷺メッセ(新潟市)，2019年6月5日
  11. 手塚 雄大、王 立華、林 卓也、Kim Sangwook、為井 智也、大森 敏明、小澤 誠一， “三層ニューラルネットワークにおけるRing-LWEベース準同型暗号を用いた効率的なプライバシー保護推論処理”, 2019年人工知能学会全国大会，朱鷺メッセ(新潟市)，2019年6月5日
  12. 大村 和輝，小澤 誠一，大川 剛直，長南 友也，辻 博之，村上 則幸， “RetinaNetと物体追跡手法を用いた大豆生育情報の自動取得”, 63回システム制御情報学会研究発表講演会，中央電気倶楽部，2019年5月22日
  13. 橋本 直輝，小澤 誠一，班 涛，島村 隼平， “相関ルール解析とダークネット解析を用いたネットワークスキャン観測の高度化”, 63回システム制御情報学会研究発表講演会，中央電気倶楽部， 2019年5月22日
  14. 畑中 拓哉，小澤 誠一，班 涛，島村 隼平， “機械学習とダークネット解析を用いたDDoS観測の高度化”, 63回システム制御情報学会研究発表講演会，中央電気倶楽部，2019年5月22日
  15. 川口雄己，小澤誠一， “Torクローラを用いたダークウェブにおける悪性URLの探索”, 信学技報, vol. 118, no. 478, ISEC2018-82, pp. 7-12, 2018年3月7日.
  16. Sangwook Kim, Toshiaki Omori, Masahiro Omori, Takuya Hayashi, Lihua Wang, Seiichi Ozawa, "Privacy-Preserving Naive Bayes Classifier based on Homomorphic Encryption," The 13th International Workshop on Security (IWSEC2018), Sakura Hall, Tohoku University (仙台市), 2018年9月3日
  17. Samuel Ndichu, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, Misu Takeshi, Kazuo Makishima, "Detection of JavaScript-based Attacks Using Doc2Vec Feature Learning," The 13th International Workshop on Security (IWSEC2018), Sakura Hall, Tohoku University (仙台市), 2018年9月3日
  18. 大村和暉, 八幡 壮, 小澤誠一, 大川剛直, 村上則幸, 辻 博之， “大豆の生育情報を自動取得する画像センシング手法の開発 - Single Shot MultiBox Detectorの導入”, 2018年人工知能学会全国大会，城山ホテル（鹿児島市），2018年6月6日
  19. Samuel Ndichu Wangar、小澤誠一、三須剛史、岡田晃市郎, "Detection of Malicious JavaScript Contents Using Doc2vec Feature Learning," 2018年暗号と情報セキュリティシンポジウム, 朱雀メッセ(新潟市), 2018年1月23日
  20. 橋本 直輝, 小澤 誠一, 班 涛, 中里 純二, 島村 隼平, "ダークネットトラフィックデータの頻出パターン解析," コンピュータセキュリティシンポジウム 2017, 山形国際ホテル, 2017年10月25日
  21. 栗 昌平, 林 卓也, 大森 敏明, 小澤 誠一, 青野 良範, Phong Le Trieu, 王 立華, 盛合 志帆, "加法準同型暗号を用いたプライバシー保護Extreme Learning Machine," コンピュータセキュリティシンポジウム 2017, 山形国際ホテル, 2017年10月24日
  22. 川口 雄己, 山田 明, 小澤 誠一, "匿名ネットワークTorにおけるマーケット商品とセキュリティ事件との関連性に関する考察," コンピュータセキュリティシンポジウム 2017, 山形国際ホテル, 2017年10月24日
  23. 八幡 壮, 小澤 誠一, 吉田 武史, 大川 剛直, 村上 則幸, 辻 博之, "大豆の生育情報を自動取得する画像センシング手法の開発," 2017年度人工知能学会全国大会, ウインクあいち, 2017年5月24日
  24. Seiichi Ozawa, “Learning and Visualization of High-dimensional Big Data and Its Application to Cybersecurity,” UAB-Kobe University Joint Workshop on Smart Cyber-Physical Systems, Universitat Automata de Barcelona, February 27th 2017.
  25. 大西　哲，小澤誠一，北園　淳，吉田武史，大川剛直，村上則幸，辻博之， “大豆の花検知と花数計測を行う画像センシング手法の開発”, 第10回コンピュテーショナル・インテリジェンス研究会，富山県民会館，2016年12月17日
  26. 山口幹太，小澤誠一，北園　淳，吉田武史，大川剛直，村上則幸，辻博之， “大豆の子実検知を行う画像センシング手法の開発”, 第10回コンピュテーショナル・インテリジェンス研究会，富山県民会館，2016年12月17日
  27. Seiichi Ozawa, “Recent Research on Information and Computer Science in The Department of Electrical and Electronic Engineering,” 1st Bilateral Workshop on Research Exchange between National Taiwan University and Kobe University, Kobe University, December 16th 2016.
  28. 小澤誠一, “ダークネットトラフィックに基づくサイバー攻撃の分類と可視化”, 第9回NICTERプロジェクトワーショップ，秋田大学，2016年11月13日
  29. 畑中拓哉, 北園 淳, 小澤誠一, 班 涛, 中里純二, 島村隼平, “ダークネットトラフィックの可視化とオンライン更新によるモニタリング,”コンピュータセキュリティシンポジウム2016論文集, pp. 397-402，秋田キャッスルホテル，2016年10月
  30. 粟屋成崇, 北園 淳, 大森敏明, 小澤誠一， “Biterm Topic Modelの確率的崩壊型変分ベイズ推論”, 60回システム制御情報学会研究発表講演会，京都テルサ，2016年5月27日
  31. 村田直紀, 北園 淳, 小澤誠一， “確率的近傍関係を用いた多次元展開法の開発”, 60回システム制御情報学会研究発表講演会，京都テルサ，2016年5月27日
  32. 小坂翔吾，北園　淳，小澤誠一，班　涛，中里純二，島村隼平，“自律学習能力を有する悪性スパムメール検出システム,” 信学技報, vol. 115, no. 488, ICSS2015-50, pp. 19-24, 2016年3月.
  33. 宇川雄樹，北園　淳，小澤誠一，班　涛，中里純二，島村隼平，“ダークネットトラフィック解析による学習型DDoSバックスキャッタ検出システム,” 信学技報, vol. 115, no. 488, ICSS2015-67, pp. 123-128, 2016年3月.
  34. 小澤誠一，大川剛直，“携帯型簡易葉色・植生測定器による大豆生育診断と低収要因の解明,” 平成27年度農林水産省委託プロジェクト「多収阻害要因の診断法及び対策技術の開発委託事業」推進会議，2016年1月28日
  35. 北園淳，古谷暢章，宇川雄樹，班涛，中里純二，島村隼平，小澤誠一，“次元圧縮によるダークネットトラフィックデータの可視化，” 暗号と情報セキュリティシンポジウム，2016年1月22日
  36. 荒川修平，小澤誠一，北園淳，吉田武史，大川剛直，村上則幸，辻博之，“画像センシングによる農作物の茎検出および草丈推定,” SICE システム・情報部門学術講演会，2015年11月20日
  37. 横田凌一，小澤誠一，北園淳，芳賀達也，菅原貴弘，“Twitterアカウントのbot判定,” SICE システム・情報部門学術講演会，2015年11月18日
  38. 小澤誠一，“ダークネットトラフィックに基づくサイバー攻撃の分類と可視化,” NICTER Workshop，2015年11月14日
  39. Seiichi Ozawa, “Image Sensing Method for Smart Agriculture,” Kobe University Brussels European Centre Symposium (Brussels, Belgium) 20 October 2015.
  40. 古谷暢章，北園淳，小澤誠一，班 涛，中里純二，島村隼，コンピュータセキュリティシンポジウム2015，2015年10月23日
  41. 古谷暢章，班 涛，中里純二，島村隼，北園淳，小澤誠一，“ダークネットトラフィックに基づいた DDoSバックスキャッタ判定，”59回システム制御情報学会研究発表講演会，2015年5月20日
  42. 北園 淳，大森敏明，小澤誠一，“Minimum Probability Flowによるt分布型確率的近傍埋め込み法の高速化，” 59回システム制御情報学会研究発表講演会，2015年5月20日
  43. 横田凌一，粟屋成崇，北園 淳，小澤誠一，“炎上検知のための Twitter ユーザーの分類，” 59回システム制御情報学会研究発表講演会，2015年5月20日
  44. 荒川修平, 吉田武史, 北園 淳, 小澤誠一, 深尾隆則, 大川剛直, 村上則幸, 辻 博之, "画像センシングによる農作物の草丈推定に関する研究," 第6回コンピュテーショナル・インテリジェンス研究会 (関西学院大学 大阪梅田キャンパス. 2014. 12.8-9)
  45. 古谷暢章, 班 涛, 中里純二, 島村隼平, 北園 淳, 小澤誠一, "ダークネットトラフィック観測によるDDoSバックスキャッタ判定," 信学技報, vol. 114, no. 340, ICSS2014-59, pp. 49-53, (東北学院大学 多賀城キャンパス, 2014.11.27-28)
  46. 樋口大輔，小澤誠一, "マルチラベル・パターン認識機能を有する逐次マルチタスク学習モデル," 平成26年 電気学会 電子・情報・システム部門大会 (島根大学 松江キャンパス, 2014.9.3-6)
  47. 吉田　舜，小澤誠一，矢澤隆志，芳賀達也，菅原貴弘, "文構造と経験則に基づいたネガティブツイート識別器の提案," 58回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (京都テルサ, 2014.5.21-23)
  48. 西風宗典, 班 涛, 島村隼平, 中里純二, 小澤誠一, "ダークネットトラフィックデータ解析によるサブネットの分類に関する研究."58回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (京都テルサ, 2014.5.21-23)
  49. 古谷暢章, 班 涛, 中里純二, 島村隼平, 小澤誠一, "ダークネットパケットに対するDDoS攻撃によるバックスキャッター判定に関する研究," 58回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (京都テルサ, 2014.5.21-23)
  50. Annie anak Joseph and Seiichi Ozawa, "Fast Online Feature Extraction Using Chunk Incremental Kernel Principal Component Analysis," 58回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (京都テルサ, 2014.5.21-23)
  51. Ali Siti Hajar Aminah; Kiminori Fukase; Seiichi Ozawa, "A Neural Network Model for Incremental Learning of Large-Scale Stream Data," 58回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (京都テルサ, 2014.5.21-23)
  52. 多田隼輔, 中里純二, 班 涛, 小澤誠一, "スパムメールに対するオンライン悪性度判定システムの開発, The 31st Symposium on Cryptography and Information Security (Kagoshima, Jan. 21 - 24, 2014.)
  53. Annie A. Joseph，徳本隆臣，小澤誠一, "Acceleration of Incremental Kernel principal Component Analysis for Stream Data," システム・情報部門 学術講演会 2013 (ピアザ淡海，滋賀，2013.11.18-20)
  54. Aminah Ali Siti Hajar, 小澤誠一, "A Radial Basis Function Network with Locality Sensitive Hashing for Large-Scale Stream Data," システム・情報部門 学術講演会 2013 (ピアザ淡海，滋賀，2013.11.18-20)
  55. 西風宗典, 班 涛, 小澤誠一, "ダークネットトラフィックデータの解析によるサブネットの脆弱性判定に関する研究," Computer Security Symposium 2013 (サンポートホール高松, 2013.10.21-23)
  56. 樋口大輔，小澤誠一, "逐次マルチタスク学習モデルのマルチラベルパターン認識への拡張," 57回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (兵庫県民会館, 2013.5.15-17)
  57. 西風宗典，多田隼輔，小澤誠一, "トラフィック観測による行動認識に関する研究," 57回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (兵庫県民会館, 2013.5.15-17)
  58. 深瀬公理，Ali Siti Hajar Aminah Binti, 小澤誠一, "大規模ストリームデータの高速学習に関する研究," 57回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (兵庫県民会館, 2013.5.15-17)
  59. 吉田 舜，小澤 誠一, "自動インデキシングによるツィート分類に関する研究," 57回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (兵庫県民会館, 2013.5.15-17)
  60. Annie anak Joseph and Seiichi Ozawa, "Handling Concept Drift Using Incremental Linear Discriminant Analysis with Knowledge Transfer in Non-stationary Data Streams," 57回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (兵庫県民会館, 2013.5.15-17)
  61. Annie anak Joseph and Seiichi Ozawa, "Extension of Incremental Linear Discriminant Analysis for Online Feature Extraction under Unstationary Environments," 平成24年電気学会電子・情報・システム部門大会, pp. 569-574 (弘前大学, 2012.9.5-7)
  62. 青木 大二郎，小澤 誠一，"追加学習型主成分分析の高速化と顔画像認識への応用,"電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, pp. 1-6 沖縄科学技術大学院大学, 2012.6.28-29)
  63. 青木 大二郎，小澤 誠一，"実時間処理に向けた追加学習型主成分分析の高速化," 56回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (京都テルサ, 2012.5.21-23)
  64. 小澤 誠一，"ストリームデータの追加学習," 56回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (京都テルサ, 2012.5.21-23)
  65. 徳本隆臣，小澤誠一，"ストリームデータに対するカーネル主成分分析アルゴリズム," 第39回知能システムシンポジウム(千葉大学, 2012.3.15-16)
  66. 中坂翔，小澤誠一, "ラジアル基底関数ネットの自律追加学習アルゴリズムの改良,"第24回自律分散システムシンポジウム (神戸大学, 2012.1.27-28)
  67. 小澤誠一, "非定常環境下でのストリームデータの追加学習方式," SICEシステム・情報部門学術講演会 (SSI2011) (2011.11.21-23)
  68. 中坂翔，小澤誠一, ``ラジアル基底関数ネットにおける追加型自律学習アルゴリズムの改良," 第21回インテリジェントシステムシンポジウム (FAN2011) (2011.9.1-2)
  69. 岳思濛，小澤誠一, ``移転メトリック学習に基づいたマルチタスク学習モデルの開発," 第21回インテリジェントシステムシンポジウム (FAN2011) (2011.9.1-2)
  70. 高田丈靖，小澤誠一, "マルチタスクパターン認識における複数ラベルの学習," 第21回インテリジェントシステムシンポジウム (FAN2011) (2011.9.1-2)
  71. 徳本隆臣，小澤誠一, ``チャンクデータに対する追加学習型カーネル主成分分析アルゴリズム," 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会 (神戸大学, 2011.7.25-26)
  72. 黄 守鉉，小澤誠一，Youngmin Jang, Minho Lee, "マルチモーダル・マルチタスクパターン認識の追加学習方式に関する研究," 55回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (大阪大学, 2011.5.17-19)
  73. 岳 思濛，小澤誠一, "メトリックに基づいた知識移転を行うマルチタスク学習モデルの開発," 55回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (大阪大学, 2011.5.17-19)
  74. 徳本隆臣，小澤誠一, "省メモリな追加学習型カーネル主成分分析アルゴリズム," 第38回知能システムシンポジウム(神戸大学, 2011.3.16-17)
  75. 劉 春玉，小澤誠一, "マルチタスク顔画像認識のための追加型二方向二次元線形判別分析," 第38回知能システムシンポジウム(神戸大学, 2011.3.16-17)
  76. Seiichi Ozawa, Toshihisa Tabuchi, and Sho Nakasaka, "An Autonomous Incremental Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks," 第23回自律分散システムシンポジウム(北海道大学, 2011.1.29-30)
  77. 中坂翔, 小澤誠一, "追加学習型ラジアル基底関数ネットの自律学習アルゴリズムの改良," SICEシステム・情報部門学術講演会(SSI2010), (2010.11.24-26)
  78. 高田丈靖, 小澤誠一, "マルチタスクパターン認識におけるタスクの同時学習," システム・情報部門学術講演会(SSI2010), (2010.11.24-26)
  79. 小澤誠一, 太田良平, "追加学習型再帰フィッシャー判別分析によるオンライン特徴抽出," 第20回インテリジェントシステムシンポジウム(FAN2010) (2010.9.25-26)
  80. 徳本隆臣, 小澤誠一, "カーネル主成分分析の高速追加学習アルゴリズム," 平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集 (2010.9.2-3)
  81. 小澤誠一, "マルチタスク・パターン認識のための追加学習モデル," 54回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2010.5.19-21)
  82. 徳本隆臣, 小澤誠一, "追加学習型カーネル主成分分析アルゴリズムの改良," 54回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2010.5.19-21)
  83. 中坂翔, 小澤誠一, "追加学習型ラジアル基底関数ネットの自律学習アルゴリズムの開発," 第37回知能システムシンポジウム, pp. 203-208 (2010.3.16-17)
  84. 高田丈靖, 小澤誠一, "パターン認識における半教師有りマルチタスク学習モデルの開発," 第37回知能システムシンポジウム, pp. 209-214 (2010.3.16-17)
  85. 戚 暁偉，小澤誠一, "特徴抽出と識別器を追加学習するマルチタスク・パターン認識モデルの提案," 平成21年電気関係学会関西支部連合大会 (2009.11)
  86. 太田良平, 小澤誠一, "追加型再帰フィッシャー判別による認識性能のオンライン改善," 平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集 (2009.9)
  87. 太田良平, 小澤誠一, "追加型再帰的フィッシャー判別分析の開発," 53回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2009.5)
  88. 田渕敏久，小澤誠一, "RBFネットワークの自動追加学習アルゴリズム," 第21回自律分散システム・シンポジウム, pp. 221-226 (2009.1)
  89. 川島優樹, 小澤誠一, "追加学習型主成分分析における寄与率閾値の動的決定法," 第21回自律分散システム・シンポジウム, pp. 227-232 (2009.1)
  90. Seiichi Ozawa, Kazuya Matsumoto, Shaoning Pang, and Nikola Kasabov, "An Incremental Principal Component Analysis Based on Dynamic Accumulation Ratio," Proc. of SICE Annual Conf. 2008, CD-ROM (2008.8)
  91. 松本和也，小澤誠一, "追加学習型主成分分析の改良," 52回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2008.5)
  92. 川島優樹，太田良平，恩田 宏，小澤誠一, "マクロアクションの導入による強化学習の高速化," 52回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2008.5)
  93. 恩田宏，小澤誠一, "マクロアクション生成機能を有する強化学習アルゴリズム," 平成19年電気関係学会関西支部連合大会 (2007.11)
  94. 竹内洋平，小澤誠一，阿部重夫, "特徴選択による追加学習型カーネル主成分分析の高速化とその性能評価," 平成19年電気関係学会関西支部連合大会 (2007.11)
  95. 恩田宏，小澤誠一, "マクロアクション生成機能を有する強化学習エージェントモデル," 平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, pp.1251-1255 (2007.9)
  96. 竹内洋平，小澤誠一，阿部重夫, "追加学習型カーネル主成分分析の開発とその性能評価," 平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, pp.1225-1229 (2007.9)
  97. 西川 仁，小澤誠一, "逐次マルチタスク・パターン認識におけるタスク間関連度を用いた知識移転アルゴリズム," 平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, pp.1258-1263 (2007.9)
  98. Seiichi Ozawa, Michiro Hirai, and Shigeo Abe, "An Online Face Recognition System with Incremental Learning Ability," Proc. of SICE Annual Conf. 2007, pp. 1968-1971 (2007.9)
  99. 小澤誠一, "オンライン型特徴選択とニューラルネットの追加学習," 51回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2007.5)
  100. 西川 仁，小澤誠一, "逐次マルチタスク学習における選択的知識移転に関する基礎的研究," 51回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2007.5)
  101. 竹内洋平，小澤誠一，阿部重夫, "追加学習型カーネル主成分分析の開発," 51回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2007.5)
  102. 木村 星介，竹内洋平，小澤誠一，阿部重夫, "追加学習型カーネル主成分分析の評価，"平成18年電気関係学会関西支部連合大会 (2006.11)
  103. 木寺卓也，小澤誠一，阿部重夫, "追加学習型ブースティング識別器の開発," "平成18年電気関係学会関西支部連合大会 (2006.11)
  104. Keyu Zhang and Seiichi Ozawa, "A Multi-task Learning Algorithm for Pattern Recognition," 第49回自動制御連合講演会 (2006.11)
  105. 恩田宏，村田真，小澤誠一, "マクロアクション生成による強化学習の高速化," 第49回自動制御連合講演会 (2006.11)
  106. 木寺卓也，小澤誠一，阿部重夫, "ブースティング識別器の追加学習に関する研究," 50回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2006.5)
  107. 木寺卓也，小澤誠一，阿部重夫, "Committee Machineの追加学習アルゴリズム," 49回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2005.5)
  108. 喜多伸次，前川聡，小澤誠一，阿部重夫, "カーネルパラメータの選択メカニズムをもつブースティングカーネル判別分析法," 第32回知能システムシンポジウム (2005.3)
  109. 村田 真，小澤 誠一, "マクロアクション生成機能をもつメモリベース強化学習アルゴリズム," 第17回自律分散システム・シンポジウム (2005.1)
  110. 小澤誠一, "ニューラルネットの追加学習とその応用," 平成15年度電気関係学会関西支部連合大会 (2004.11)
  111. 木村星介，小澤誠一，阿部重夫, "追加学習可能な顔認識システムとその性能改善," 48回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2004.5)
  112. 小田梓，小澤誠一，阿部重夫, "特徴空間のオンライン学習に関する研究," 48回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2004.5)
  113. 松岡幹泰，小澤誠一，阿部重夫, "RBFネットワークを用いたメモリベース強化学習アルゴリズム," 48回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 (2004.5)
  114. 小澤誠一，岡本圭介，阿部重夫, "ラジアル基底関数ネットのメモリベース追加学習," 第31回知能システムシンポジウム (2004.3)
  115. 小澤誠一，津守研二, "動的環境下で追加学習可能なニューラルネットモデル," 第16回自律分散システム・シンポジウム (2004.1)
  116. 卓順利，小澤誠一, "顔画像認識に基づく追加学習型個人認証システムに関する研究," 第46回自動制御連合講演会(岡山), CD-ROM (2003.11)
  117. Makoto Murata and Seiichi Ozawa, "A Reinforcement Learning Algorithm for a Class of Dynamical Environments Using Neural Networks," Proc of SICE Annual Conf. 2003 (Fukui), CD-ROM (2003.8)
  118. 岡本圭介，小澤誠一，阿部重夫, "追加学習機能を有するRBFネットワークの高速学習法," 47回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 531-532 (2003.5)
  119. 小澤 誠一，白神 那央人，阿部重夫, "記憶メカニズムを導入したニューラルネットによる強化学習," 47回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 531-532 (2003.5)
  120. 津守研二，小澤誠一，阿部重夫, "長期記憶を有するニューラルネットによる動的環境への適応," 47回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 531-532 (2003.5)
  121. 小澤誠一，津守研二, "長期記憶をもつニューラルネットによる動的環境下での教師あり学習," 第30回知能システムシンポジウム，pp. 249-254 (2003.3)
  122. 小澤誠一，白神那央人，阿部重夫, "追加学習能力を有するニューラルネットとその強化学習アルゴリズム," 第3回SICEシステムインテグレーション部門講演会, Vol. 2, pp. 371-372 (2002.12)
  123. 小澤誠一，坂口善規，小谷学, "教師あり独立成分分析の特徴抽出への応用," KES日本支部講演会 (2002.12)
  124. 小澤誠一，阿部重夫, "共適応システムの構築に向けたニューラルネットの追加学習," 第45回自動制御連合講演会, CD-ROM (2002.11)
  125. 桂正規，小谷学，小澤誠一, "クラス毎のアンサンブル学習による独立成分を用いた認識方法の提案,"SICEシステム・情報部門学術講演会 (2002.11)
  126. 高畑宏樹，小谷学，小澤誠一, "分類情報を付加した独立成分分析による特徴抽出," SICEシステム・情報部門学術講演会 (2002.11)
  127. 小澤誠一，坂口善規，小谷学, "クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析アルゴリズムの提案," 信学技法 CAS2002-84, pp. 7-12 (2002.11)
  128. 小澤誠一，坂口善規，小谷学, "クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析によるパターンの特徴抽出," 第12回日本神経回路学会全国大会, CD-ROM (2002.9)
  129. 小澤誠一，白神那央人，阿部重夫, "長期記憶を有するニューラルネットの強化学習アルゴリズム," 第12回日本神経回路学会全国大会, CD-ROM (2002.9)
  130. 岡本圭介，小林正宜，小澤誠一，阿部重夫, "ニューラルネットにおける追加学習の高速化,"46回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 531-532 (2002.5)
  131. 藤本豪之，小澤誠一，阿部重夫, "動的環境下での新しいニューラルネットの学習方式の提案'', 46回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 583-584 (2002.5)
  132. 坂口善規，小澤誠一，小谷 学, "クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析による特徴変換'', 46回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 481-482 (2002.5)
  133. 小澤誠一，白神那央人，阿部重夫, "追加学習機能をもつニューラルネットを用いた行動価値関数の近似," 第29回知能システムシンポジウム，207-212 (2002.3)
  134. 高畑 宏樹，小谷 学，小澤 誠一, 分類情報を教師信号とする独立成分分析の提案，計測自動制御学会第2回システムインテグレーション部門学術講演会(2001.12)
  135. 小谷 学，桂 正規，小澤誠一, "未知データへの適応を目指したモジュールニューラルネットワークの検討'', 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2001(2001.11)
  136. 白神那央人，小澤誠一，阿部重夫, "追加学習機能を有した強化学習エージェントの提案," 第11回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集,139-142 (2001.9)
  137. 高畑宏樹，小谷 学，小澤誠一, "クラス分類情報を付加した独立成分分析の検討," 第11回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集,  69-72 (2001.9)
  138. 小谷 学，桂 正規，小澤誠一 , "変化する環境下での漏洩音の検出方法," Dynamics and Design Conference 2001, CD-ROM (2001. 8)
  139. 小谷 学，桂 正規，小澤誠一, "モジュールネットワークによる変化する環境下での漏洩音の検出'', 第40回計測自動制御学会学術講演会, CD-ROM (2001.7)
  140. 小林正宜，Anuar Zamani，小澤誠一，阿部重夫, “長期記憶を導入した階層型ニューラルネットの追加学習とその高速化''，45回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 143-144 (2001.5)
  141. 白神那央人，小林正宜，小澤誠一，阿部重夫, "追加学習機能をもつニューラルネットによる行動価値関数の獲得''，45回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 11-12 (2001.5)
  142. 坂口善規，小澤誠一，小谷 学, "教師あり独立成分分析による数字パターンの特徴抽出'', 45回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 563-564 (2001.5)
  143. 小林正宜，Anuar Zamani，小澤誠一，阿部重夫, “長期記憶をもつニューラルネットにおける追加学習性能の改善”，第28回知能システムシンポジウム，pp. 135-140 (2001.3)
  144. 小谷学，小澤誠一, “手書き文字への独立成分分析の適用”，第28回知能システムシンポジウム，pp. 17-20 (2001.3)
  145. 小谷 学, 小澤誠一, 前川 聡, 赤澤堅造, "独立成分分析による音響・画像信号処理'', 計測自動制御学会システム情報部門シンポジウム2000, pp. 89-94 (2000.11)
  146. 小谷 学, 有本隆彦, 小澤誠一, 赤澤堅造, "独立成分分析による漏洩音の検出'', Dynamics and Design Conference 2000 (2000.9)
  147. 玉置俊也，小澤誠一，馬場則夫, "長期記憶を導入したニューラルネットの追加学習法'', 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 469-470 (2000.5)
  148. 土屋直樹，小澤誠一，阿部重夫, "パターン認識用三層ニューラルネットの不等式の求解による学習法'', 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 471-472 (2000.5)
  149. 森井敏博, 小澤誠一, 小谷 学, 馬場則夫, "独立成分分析を用いた文字パターンの特徴抽出'', 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 461-462 (2000.5)
  150. 有本隆彦, 小谷 学, 赤澤堅造, "独立成分分析を用いたプラント異常音の検出," 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 459-460 (2000.5)
  151. 杉山昭暢, 小谷 学, 小澤誠一, 赤澤堅造, "独立成分分析を用いた文字パターンの認識'', 第44回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, pp. 457-458 (2000.5)
  152. 小澤誠一，玉置俊也，馬場則夫，“長期記憶メカニズムを導入したニューラルネットの追加学習”，第27回知能システムシンポジウム，pp. 173-178 (2000.3)
  153. 小谷 学, 小澤誠一, 前川 聡, 赤澤堅造, "独立成分分析による音声・音響信号処理の検討'', 第27回知能システムシンポジウム, pp. 167-172 (2000.3)
  154. 小澤，小谷，馬場, "独立成分分析を用いた文字パターンの特徴抽出," 日本機械学会第９回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集, pp.582-585 (1999.10).
  155. 小谷，白田，前川，小澤，赤澤, "独立成分分析を用いた音声の特徴抽出," 平成11年電気学会電子・情報・システム部門大会, pp.281-284 (1999.8)
  156. 小谷，白田，赤澤，前川，小澤, "情報量最大化による独立成分分析の音声信号への適用," 第38回計測自動制御学会学術講演会, p.831 (1999.7)
  157. 小澤，辻本，小谷，馬場, "独立成分分析を用いたパターン認識の検討," システム制御情報学会第43回研究講演発表会論文集, pp.57-58 (1999.5)
  158. 小澤，堤，馬場, "一般逆行列型連想記憶モデルの結合行列に関する一考察," システム制御情報学会第42回研究講演発表会論文集, pp.381-382 (1998.5)
  159. 守本，芦野，小澤, "ウェーブレット変換とニューラルネットワークを用いた，MODF構造物の経済的な構造パラメータ同定法," システム制御情報学会第42回研究講演発表会論文集,  pp.269-270 (1998.5)
  160. 小澤，堤，馬場, "クロス結合ホップフィールドネットから導出される自己想起型連想記憶モデルとその連想特性," 第7回イテリジェントシステムシンポジウム講演論文集, pp.131-136  (1997)
  161. 小澤，堤，馬場, " 一般化逆行列自己想起連想記憶モデルの改良とそのダイナミックスの特徴," 日本神経回路学会第８回(平成９年度) 全国大会講演論文集，pp.230-231 (1997)
  162. 小澤，堤，馬場, "モジュール構造ニューラルネットにおける結合トポロジーと連想特性,"システム制御情報学会第41回研究講演発表会論文集, pp.29-30 (1997)
  163. 小澤，堤，馬場, "遺伝的アルゴリズムを用いたモジュール構造ニューラルネットの構造決定," 第6回インテリジェントシステムシンポジウム講演論文集, pp.276-279 (1996)
  164. 小澤，堤，馬場, "クロス結合ホップフィールドネットから導出される連想記憶モデルとそのノイズ空間ダイナミクスの役割," 電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集, pp.279-284 (1996)
  165. 小澤，堤，馬場, "連想記憶モデルとしてのクロス結合ホップフィールドネットの考察," システム制御情報学会第40回研究講演発表会論文集, pp.359-360 (1996)
  166. 小澤，堤，馬場, "多種の相互作用をもつモジュール構造ニューラルネットモデル," 日本神経回路学会第６回(平成７年度)全国大会講演論文集, pp.107-108 (1995)
  167. 小澤，堤，馬場, "多モジュールニューラルネットによる連想記憶," システム制御情報学会第38回研究講演発表会論文集, pp.435-436 (1994)
  168. 小澤，堤，松本, "多モジュールニューラルネットワークの連想記憶への適用," 日本神経回路学会第３回(平成４年度)全国大会講演論文集, p.128 (1992)
  169. 小澤，堤，松本, "多モジュールニューラルネットワークによるパターン連想," 第2回FANシンポジウム講演論文集, pp.121-126 (1992)
  170. 小澤，堤，松本, "クロス結合ホップフィールドネットによる基本記憶の埋め込みについて," 第15回知能システムシンポジウム資料, pp.51-56 (1992)
  171. 小澤，堤，松本, "クロス結合ホップフィールドの動的性質の考察," 日本神経回路学会第２回(平成３年度)全国大会講演論文集, pp.118-119 (1991)
  172. 小澤，堤，松本, "クロス結合ホップフィールドネットのパターン認識への応用に関する一考察," システム制御情報学会第35回研究講演発表会論文集, pp.109-110 (1991)
  173. 小澤，堤，松本, " ON･OFF型ニューロン層の階層化モデルによる時系列パターン認識," 第12回知能システムシンポジウム資料, pp.129-134 (1990)
  174. 小澤，堤，松本, "パターンの遷移を識別する自己組織化神経回路モデル," 日本神経回路学会平成２年度全国大会講演論文集, p.81 (1990)
  175. 小澤，平岡，堤，松本, "動的パターンを抽出する自己組織化神経回路モデル," システム制御情報学会第34回研究講演発表会論文集, pp.99-100 (1990)
  176. 小澤，堤，松本, "自律的にパターン統合する拡張コホーネンモデル," 平成元年度電気関係学会関西支部連合大会論文集, S62 (1989)
  177. 小澤，堤，松本, "階層化コホーネンネットの単音節認識への応用," システム制御情報学会第33回研究講演発表会論文集, pp.261-262 (1989)