Presentations (Japanese)

[139] *吉田拓真，桃木光輝，川野秀一 “クラスターデータに対する極値データの統合解析” 2024年度統計関連学会連合大会．東京理科大学．2024年9月.

[138] *岡崎彰良，Rui Luo，川野秀一 “Multi-task learning regression via adaptive smooth signal graph approach” 2024年度統計関連学会連合大会．東京理科大学．2024年9月. 

[137] *岡崎彰良，川野秀一 “外れ値タスクに頑健なマルチタスク併合回帰“ 第18回日本統計学会春季集会．成城大学．2024年3月．(ポスター発表)

[136] *武藤大樹，川野秀一 “条件付き球共分散による二重頑健推定量の構築“ 第18回日本統計学会春季集会．成城大学．2024年3月．(ポスター発表)

[135] *星野菜南子，川野秀一 “Knockoff法に基づくスパース主成分分析の偽発見率制御“ 第18回日本統計学会春季集会．成城大学．2024年3月．(ポスター発表)

[134] *岡崎彰良，川野秀一 “頑健クラスタリングに基づくマルチタスク学習回帰” 2023年度科研費シンポジウム「統計科学・機械学習・情報数学の最前線」．東北大学．2024年1月. (ポスター発表)

[133] *星野菜南子，川野秀一 “スパース主成分分析に対するKnockoff法を用いた偽発見率制御” 第28回情報・統計科学シンポジウム．九州大学．2023年12月.

[132] *武藤大樹，川野秀一 “二重頑健推定法における球共分散に基づく共変量選択” 第28回情報・統計科学シンポジウム．九州大学．2023年12月.

[131] *岡崎彰良，川野秀一 “ロバスト凸クラスタリングによるマルチタスク学習回帰” 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023)．北九州国際会議場．2023年11月. (ポスター発表)

[130] *岡崎彰良，川野秀一 “外れ値タスクに頑健な凸クラスタリング回帰” 2023年度統計関連学会連合大会．京都大学．2023年9月. 

[129] *星野菜南子，川野秀一 “Knockoff法によるスパース主成分分析の偽発見率推定” 2023年度統計関連学会連合大会．京都大学．2023年9月. 

[128] *武藤大樹，川野秀一 “高次元共変量下における球共分散に基づく二重頑健推定法” 2023年度統計関連学会連合大会．京都大学．2023年9月. 

[127] *岡崎彰良，川野秀一 “凸クラスタリングによるマルチタスク学習回帰モデル” 日本計算機統計学会第37回大会．とかちプラザ．2023年6月. (学生研究発表賞受賞)

[126] *川野秀一，福島寿和，中川淳一，押木守 “多変量回帰モデルに対する統合解析” 日本計算機統計学会第37回大会．とかちプラザ．2023年6月.

[125] *原田和治，川野秀一，田栗正隆 “階層的順序アウトカムに対する順序ロジットモデルと罰則つき最尤法” 2023年度日本計量生物学会年会．北海道大学．2023年4月.

[124] *武藤大樹，川野秀一 “spike-and-slab型グループ縮小事前分布に基づく二重頑健推定量の構築” 第27回情報・統計科学シンポジウム．九州大学．2022年12月.

[123] *稲垣良祐，岡崎彰良，川野秀一 “関連ベクトルマシンによる回帰係数の併合” 第27回情報・統計科学シンポジウム．九州大学．2022年12月.

[122] *岡崎彰良，川野秀一 “凸クラスタリングを用いたマルチタスク学習” 第27回情報・統計科学シンポジウム．九州大学．2022年12月.

[121] *書川侑子，川野秀一 “二値データにおける馬蹄事前分布に基づくベイジアン連結lasso回帰モデリング” 第27回情報・統計科学シンポジウム．九州大学．2022年12月.

[120] *書川侑子，川野秀一 “馬蹄事前分布によるベイジアン連結lassoを用いたロジスティック回帰モデリング” 第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)．つくば国際会議場．2022年11月. (ポスター発表)

[119] *岡崎彰良，川野秀一 “回帰問題に対する凸クラスタリングによるマルチタスク学習” 第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)．つくば国際会議場．2022年11月. (ポスター発表)

[118] *書川侑子，川野秀一 “馬蹄事前分布に基づく連結 lasso ロジスティック回帰モデリング” 2022年度科研費シンポジウム「大規模複雑データの理論と方法論～新たな発展と関連分野への応用～」．つくば国際会議場．2022年11月.

[117] *岡崎彰良，川野秀一 “凸クラスタリングによるマルチタスク学習” 2022年度科研費シンポジウム「大規模複雑データの理論と方法論～新たな発展と関連分野への応用～」．つくば国際会議場．2022年11月.

[116] *書川侑子，川野秀一 “二値データにおける馬蹄事前分布によるベイジアン連結lasso回帰モデリング” 2022年度統計関連学会連合大会．成蹊大学．2022年9月. (コンペティション講演優秀報告賞受賞)

[115] *岡崎彰良，川野秀一 “凸クラスタリングに基づくマルチタスク学習” 2022年度統計関連学会連合大会．成蹊大学．2022年9月. 

[114] *書川侑子，嶋村海人，川野秀一 “馬蹄事前分布に基づくベイジアン連結lassoとベイジアンHORSES” 第16回日本統計学会春季集会．慶應義塾大学．2022年3月．(ポスター発表)

[113] *武藤大樹，川野秀一 “二重にロバストな推定量のモデル平均化法における候補モデル集合の構成“ 第16回日本統計学会春季集会．慶應義塾大学．2022年3月．(ポスター発表)

[112] *岡崎彰良，川野秀一 “疎ネットワークlassoに基づく組成データに対するマルチタスク学習“ 第16回日本統計学会春季集会．慶應義塾大学．2022年3月．(ポスター発表)

[111] *星野菜南子，川野秀一 “ブートストラップ法によるlassoの偽発見率推定“ 第16回日本統計学会春季集会．慶應義塾大学．2022年3月．(ポスター発表)

[110] *奥田忠久，吉川剛平，川野秀一 “媒介分析モデルにおけるスパース部分的最小二乗回帰を用いた因果効果推定法“ 第16回日本統計学会春季集会．慶應義塾大学．2022年3月．(ポスター発表)

[109] *岡崎彰良，川野秀一 “組成データに対する疎ネットワークlassoに基づくマルチタスク学習モデリング” 第26回情報・統計科学シンポジウム．九州大学．2021年12月.

[108] *書川侑子，嶋村海人，川野秀一 “馬蹄事前分布によるベイジアン連結lasso回帰モデリング” 第26回情報・統計科学シンポジウム．九州大学．2021年12月.

[107] *岡崎彰良，川野秀一 “組成データに対するスパースネットワークlasso回帰モデリング” 2021年度統計関連学会連合大会．オンライン．2021年9月. 

[106] *書川侑子，嶋村海人，川野秀一 “馬蹄事前分布に基づく連結lasso回帰モデリング” 2021年度統計関連学会連合大会．オンライン．2021年9月. 

[105] *奥田忠久，吉川剛平，川野秀一 “スパース部分的最小二乗回帰に基づく因果媒介分析“ 応用統計学会2021年度年会．オンライン．2021年5月. (学生セッション最優秀発表賞受賞)

[104] *書川侑子，嶋村海人，川野秀一 “馬蹄事前分布による線形回帰係数の併合問題“ 第15回日本統計学会春季集会．オンライン．2021年3月．(ポスター発表)

[103] *篠原和久，吉川剛平，川野秀一 “マルチレベルモデルにおけるベイズ的変数選択法“ 第15回日本統計学会春季集会．オンライン．2021年3月．(ポスター発表)

[102] *奥田忠久，吉川剛平，川野秀一 “スパース部分的最小二乗回帰による媒介分析モデリング“ 第15回日本統計学会春季集会．オンライン．2021年3月．(ポスター発表)

[101] *吉川剛平，川野秀一 “テンソルデータ解析における共通成分分析モデリング“ 第15回日本統計学会春季集会．オンライン．2021年3月．(ポスター発表)

[100] *嶋村海人，川野秀一 “Dirichlet-Laplace 分布に基づくネットワーク lasso” 第25回情報・統計科学シンポジウム．オンライン．2020年12月.

[99] *村山一明，川野秀一 “弱情報事前分布に基づく関連ベクトルマシンと拡張予測情報量規準による調整パラメータの選択” 第25回情報・統計科学シンポジウム．オンライン．2020年12月. 

[98] *吉川剛平，川野秀一 “クロネッカー積表現に基づくテンソル共通成分分析” 第25回情報・統計科学シンポジウム．オンライン．2020年12月.

[97] *川野秀一，村田右富美 “スパース正準判別分析に基づく万葉短歌の作者の分類とその特徴付け” 2020年度統計関連学会連合大会．オンライン．2020年9月. (招待講演)

[96] *吉川剛平，川野秀一 “クロネッカー積に基づく共分散構造を用いたテンソル共通成分分析” 2020年度統計関連学会連合大会．オンライン．2020年9月. (コンペティション講演優秀報告賞受賞)

[95] *奥田忠久，吉川剛平，川野秀一 “罰則付き部分的最小二乗回帰に基づく媒介分析モデルにおける因果効果推定” 2020年度統計関連学会連合大会．オンライン．2020年9月. 

[94] *村山一明，川野秀一 “弱情報超事前分布と拡張予測情報量規準によるマルチプルカーネル関連ベクトルマシン” 2020年度統計関連学会連合大会．オンライン．2020年9月. 

[93] *嶋村海人，川野秀一 “ベイズスパースモデリングに基づくネットワークlassoによるマルチタスク学習” 2020年度統計関連学会連合大会．オンライン．2020年9月. (コンペティション講演優秀報告賞受賞)

[92] *小嶋将平，吉川剛平，伊東潤平，中川草，堀江真行，川野秀一，朝長啓造 “ヒトゲノムにおけるウイルス配列挿入の歴史: k-mer出現頻度から読み解く” 日本進化学会第22回年大会．オンライン．2020年9月．

[91] *村山一明，川野秀一 “Multiple Kernel Relevance Vector Machine と変分ベイズ法による非線形回帰モデル” 日本物理学会第75回年次大会．名古屋大学．2020年3月．(紙面発表) 

[90] *福島寿和，中川淳一，川野秀一，押木守 “統計手法による主要水処理微生物種の抽出“ 第54回日本水環境学会年会．岩手大学．2020年3月．(紙面発表) 

[89] *村山一明，川野秀一 “関連ベクトルマシンによる Multiple Kernel 回帰モデリング” 第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019)．ウインクあいち．2019年11月．(ポスター発表) 

[88] *吉川剛平，川野秀一 “テンソルデータに対する共通成分分析” 第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019)．ウインクあいち．2019年11月．(ポスター発表)

[87] *小嶋将平，吉川剛平，伊東潤平，中川草，堀江真行，川野秀一，朝長啓造 “機械学習を用いた内在性ウイルス様配列の新規検索手法の開発” 第67回日本ウイルス学会学術集会．タワーホール船橋．2019年10月．

[86] *川野秀一 “1段階主成分回帰モデルとその応用” 2019年度統計関連学会連合大会．滋賀大学．2019年9月．(招待講演)

[85] *吉川剛平，川野秀一 “リーマン多様体上における多変量回帰モデルの低ランク推定” 2019年度統計関連学会連合大会．滋賀大学．2019年9月．

[84] *嶋村海人，川野秀一 “Global-Local 縮小事前分布に基づく Bayesian Convex Clustering” 2019年度統計関連学会連合大会．滋賀大学．2019年9月．

[83] *永沼瑞穂，川野秀一 “正則化法による順序ロジットモデルにおける隣接クラスの統合” 2019年度統計関連学会連合大会．滋賀大学．2019年9月．

[82] *村田右富美，川野秀一 “音節を利用した潜在的ディリクレ配分法による万葉短歌の分類について” 令和元年度美夫君志全国大会．中京大学．2019年7月．

[81] *吉川剛平，川野秀一 “多様体最適化による多変量低ランク回帰モデルのスパース推定” 応用統計学会2019年年会．神戸大学．2019年5月．(ポスター発表) (優秀ポスター発表賞受賞)

[80] *小嶋将平，川野秀一，伊藤潤平，中川草，堀江真行，朝長啓造 “内在性RNAウイルス様配列の新規検索手法の開発と新たなウイルス様配列の同定” 第41回日本分子生物学会年会．パシフィコ横浜．2018年11月．(ポスター発表)

[79] *川野秀一，福島寿和，中川淳一，押木守 “水処理微生物群集の統計解析” 日本計算機統計学会第32回シンポジウム．滋賀大学．2018年11月．(招待講演)

[78] *張安杰，川野秀一 “Covariate Selection in Propensity Scores for Binary Outcomes via Sparse Regularization” 第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018)．北海道立道民活動センター．2018年11月．(ポスター発表)

[77] *川田航希，西山悠，川野秀一 “ガウス埋め込みによるSentence Representation” 第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018)．北海道立道民活動センター．2018年11月．(ポスター発表)

[76] *吉川剛平，川野秀一 “リーマン多様体上における多変量低ランク回帰モデルの推定” 第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018)．北海道立道民活動センター．2018年11月．(ポスター発表)

[75] *村田右富美，川野秀一 “万葉歌の異伝の性質について” 第71回萬葉学会全国大会．熊本県立大学．2018年10月．

[74] *松田和己，川野秀一，小西貞則 “ロバスト関連ベクター回帰モデルにおける予測情報量規準” 2018年度統計関連学会連合大会．中央大学．2018年9月．

[73] *福島寿和，中川淳一，川野秀一，押木守 “製鉄排水処理プロセスの微生物群集解析～ビッグデータ解析への挑戦～” 第21回日本水環境学会シンポジウム．島根大学．2018年9月．

[72] *高橋英樹，田原 緑，平山裕也，宮下脩平，安藤杉尋，川野秀一，福原敏行 “キュウリモザイクウイルスに無病徵感染したシロイヌナズナにおけるRNA-seq解析” 平成30年度日本植物病理学会大会．神戸国際会議場．2018年3月．

[71] *川野秀一 “スパース推定法による統計モデリング” 第12回日本統計学会春季集会．早稲田大学．2018年3月．(チュートリアルセッション)

[70] *川田航希，西山悠，川野秀一 “アウトプットの重み付き和に基づくRNN言語モデル” 第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017)．東京大学．2017年11月．(ポスター発表)

[69] *川野秀一 “スパース主成分回帰モデリングによるマウスコンソミック系統の解析” 統計学・機械学習若手シンポジウム「大規模複雑データに対する統計・機械学習のアプローチ」．名古屋工業大学．2017年9月．

[68] *川野秀一，村田右富美 “スパース学習に基づく万葉短歌の作者の特徴抽出” 2017年度統計関連学会連合大会．南山大学．2017年9月．

[67] *金子渥，川野秀一，井元清哉 “配列依存の読み取り誤差を考慮に入れた次世代シークエンスデータに基づくがんゲノム変異の検出” 応用統計学会2017年年会．中央大学．2017年3月．(ポスター発表) (優秀ポスター発表賞受賞)

[66] *木村拓海，川野秀一 “分布の逐次推定に基づくオンライン決定木学習” 第19回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2016)．京都大学．2016年11月．(ポスター発表)

[65] *山本美紀，宇都雅輝，西山悠，川野秀一，植野真臣 “Co-creating ルーブリックの自己制御学習および自己評価への影響分析” 日本テスト学会第14回大会．電気通信大学．2016年9月．

[64] *川野秀一，藤澤洋徳，高田豊行，城石俊彦 “スパース主成分多項ロジスティック回帰モデリングとその応用” 2016年度統計関連学会連合大会．金沢大学．2016年9月．

[63] *木村拓海，川野秀一 “識別・判別問題におけるオンライン決定木学習” 2016年度統計関連学会連合大会．金沢大学．2016年9月．

[62] *植木優夫，嶋村海人，川野秀一，小西貞則，田宮元 “超高次元スパース回帰法によるゲノムデータ解析” シンポジウム「生命データ科学による新たな社会的価値の創造～医療，農業，環境分野における役割と作物設計への応用～」．理化学研究所．2016年2月．

[61] *川野秀一 “スパース主成分ロジスティック回帰に基づくマウスコンソミック系統の解析” 研究集会「遺伝学と統計学における数理とモデリング」．政策研究大学院大学．2016年1月．

[60] *村田右富美，川野秀一 “多変量解析から見る、万葉短歌の一般性と特殊性―巻を単位として―” 平成27年度冬季全国大学国語国文学会．國學院大學栃木学園教育センター．2015年12月．

[59] *川野秀一 “スパース推定と統計解析” 2015年度統計関連学会連合大会．岡山大学．2015年9月． (チュートリアルセッション)

[58] *野崎俊貴，川野秀一 “適応正則化オンライン学習における特徴選択問題” 2015年度統計関連学会連合大会．岡山大学．2015年9月．

[57] *加藤駿典，川野秀一 “Fused Lassoに基づくスパース順序ロジットモデリング” 2015年度統計関連学会連合大会．岡山大学．2015年9月．

[56] *川野秀一，藤澤洋徳，高田豊行，城石俊彦 “1段階法による主成分回帰モデリング” 日本計算機統計学会 第29回大会．山梨県立図書館．2015年5月．

[55] *名取和樹，宇都雅輝，西山悠，川野秀一，植野真臣 “Learning Bayesian networks: Recursive autonomy identification algorithm incorporating a strict learning” 研究集会「確率的グラフィカルモデル」．電気通信大学．2015年3月．(ポスター発表)

[54] *川野秀一 “スパース正則化による1段階主成分回帰モデル” 研究集会「大規模統計モデリングと計算統計」．東京大学．2015年2月．

[53] *村田右富美，川野秀一 “多変量解析を用いた万葉歌の筆録者同定の可能性” 2014年度上代文学会秋季大会．早稲田大学．2014年11月．

[52] *川野秀一，藤澤洋徳，高田豊行，城石俊彦 “スパース学習による主成分回帰モデル” 第17回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2014)．名古屋大学．2014年11月．(ポスター発表)

[51] *嶋村海人，川野秀一，小西貞則 “モデル平均化法によるBayesian lasso回帰モデリング” 日本計算機統計学会 第28回シンポジウム．沖縄科学技術大学院大学．2014年11月． (学生研究発表賞受賞)

[50] *川野秀一，藤澤洋徳，高田豊行，城石俊彦 “スパース正則化に基づく主成分回帰モデリング” 2014年度統計関連学会連合大会．東京大学．2014年9月．

[49] *川野秀一，加藤駿典，上玉利瑛太，李敬美，阪上望，村田右富実 “1クラスサポートベクターマシンに基づく万葉短歌の筆録者同定” 2014年度統計関連学会連合大会．東京大学．2014年9月．

[48] *二宮嘉行，川野秀一 “LASSOによる変数選択のためのAIC” 2014年度統計関連学会連合大会．東京大学．2014年9月．

[47] *松井秀俊，川野秀一 “ロジスティックモデルに対するスパース正則化” 日本計算機統計学会第28回大会．中央大学． 2014年5月.

[46] *松田和己，川野秀一，小西貞則 “変分ベイズ法に基づくRVMスパース非線形回帰モデリング” 第18回情報・統計科学シンポジウム．九州大学． 2013年12月.

[45] *川野秀一 “Bridge回帰モデリングに対するモデル評価基準” 研究集会「高次元データ解析の理論と方法論、及び、関連分野への応用」．筑波大学．2013年11月．

[44] *川野秀一 “Bridge回帰モデリングにおけるモデル選択問題” 日本計算機統計学会 第27回シンポジウム．崇城大学ホール． 2013年11月．

[43] *川野秀一，上玉利瑛太，李敬美，阪上望，村田右富実 “統計的手法に基づく万葉短歌の解析” 2013年度統計関連学会連合大会．大阪大学．2013年9月．

[42] *松田和己，川野秀一，小西貞則 “変分ベイズ法による非線形回帰モデリング” 2013年度統計関連学会連合大会．大阪大学．2013年9月．

[41] *堀畑雄一，川野秀一 “極値分布に対するベイズ型モデル評価” 2013年度統計関連学会連合大会．大阪大学．2013年9月．

[40] *村田右富実，川野秀一 “多変量解析を利用した万葉短歌の声調外在化について” 2013年度美夫君志会全国大会．中京大学．2013年7月．

[39] *堀畑雄一，川野秀一 “一般化パレート分布におけるベイズ推定法とその評価” 2013年度応用統計学会年会．パルセいいざか．2013年5月．(ポスター発表)

[38] *茅野光範，川野秀一 “時系列オミックスデータのための関数t検定” 第7回メタボロームシンポジウム．慶應義塾大学．2012年10月．(ポスター発表)

[37] *茅野光範，川野秀一 “Efficiently discriminating typical time series patterns in omics data based on functional t-test” 2012年度生命医薬情報学連合大会．タワーホール船堀．2012年10月．(ポスター発表)

[36] *川野秀一 “Bridge回帰モデリングとその評価” 2012年度統計関連学会連合大会．北海道大学．2012年9月．

[35] *金大柱，川野秀一，二宮嘉行 “局所適応型正則化法に基づく非線形回帰モデリング” 2012年度統計関連学会連合大会．北海道大学．2012年9月．(コンペティション講演最優秀報告賞受賞)

[34] *川野秀一 “密度比推定に基づく半教師あり識別・判別問題” 日本計算機統計学会第26回大会．香川県社会福祉総合センター．2012年5月.

[33] *金大柱，川野秀一，二宮嘉行 “適応的正則化法に基づく非線形回帰モデリング” 2012年度応用統計学会年会．統計数理研究所． 2012年5月.  (ポスター発表)

[32] *金大柱，川野秀一，二宮嘉行 “適応的罰則項に基づく非線形回帰モデリング” 研究集会「第13回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計」．慶應義塾大学． 2012年3月.

[31] *金大柱，川野秀一，二宮嘉行 “Nonlinear regression modeling based on adaptive basis expansions” 第6回日本統計学会春季大会．一橋大学． 2012年3月.  (ポスター発表)

[30] *金大柱，川野秀一，二宮嘉行 “Fused Lassoに基づく局所適応型非線形回帰モデリング” 第16回情報・統計科学シンポジウム．九州大学． 2011年12月.

[29] *川野秀一 “密度比に基づく半教師あり学習法” 研究集会「統計的推測の理論と方法論，及び，最近の動向」．筑波大学．2011年11月．

[28] *金大柱，川野秀一，二宮嘉行 “正則化基底展開法に基づく局所適応型非線形回帰モデリング” 2011年度統計関連学会連合大会．九州大学．2011年9月．

[27] *川野秀一 “異分布標本に対する半教師あり学習法” 2011年度統計関連学会連合大会．九州大学．2011年9月．

[26] *川野秀一，島村徹平，新井田厚司，井元清哉，山口類，長崎正朗，吉田亮，Cristin Print，宮野悟 “Discovering pathways associated with cancer heterogeneity via sparse logistic regression analysis” 2010年日本バイオインフォマティクス学会年会．九州大学医学部百年講堂． 2010年12月． (ポスター発表)

[25] *川野秀一，島村徹平，新井田厚司，井元清哉，山口類，長崎正朗，吉田亮，Cristin Print，宮野悟 “パスウェイロジスティック回帰モデルに基づくがんの多様性解析” 日本計算機統計学会 第24回シンポジウム．箕面市立メイプルホール． 2010年11月．

[24] *川野秀一，島村徹平，山口類，井元清哉，長崎正朗，後藤典子，河野隆志，宮野悟 “ゲノム変異とパスウェイの Elastic Net による関連解析” 2010年度統計関連学会連合大会．早稲田大学．2010年9月．

[23] *廣瀬慧，立石正平，川野秀一，小西貞則 “関連ベクターマシンに基づく高次元確率的主成分分析” 研究集会「高次元データの統計学 －理論・方法論・関連分野への応用－」．筑波大学．2009年12月．

[22] *川野秀一，小西貞則 “識別・判別問題における半教師あり学習法” 研究集会「高次元データの統計学 －理論・方法論・関連分野への応用－」．筑波大学．2009年12月．

[21] *川野秀一，小西貞則 “正則化法に基づく半教師あり関数データ判別” 日本計算機統計学会 第23回シンポジウム．札幌学院大学．2009年11月． (学生研究発表賞受賞)

[20] *川野秀一，小西貞則 “半教師あり学習法に基づく関数データ識別・判別問題” 研究集会「統計科学の方法論と応用の新展開」．松江テルサ．2009年10月．

[19] *川野秀一，小西貞則 “関数データに基づく半教師あり識別・判別問題” 2009年度統計関連学会連合大会．同志社大学．2009年9月．

[18] *川野秀一，小西貞則 “半教師あり学習法に基づく関数データ判別” 2009年度応用統計学会年会．統計数理研究所．2009年8月．(ポスター発表)

[17] *川野秀一，小西貞則 “正則化法に基づく半教師あり非線形判別” 研究集会「統計メタウェアの開発」．統計数理研究所．2009年3月．

[16] *川野秀一，小西貞則 “半教師あり学習法に基づく識別・判別問題” 研究集会「多変量解析における最近の話題 」．大阪大学．2008年9月．

[15] *川野秀一，小西貞則 “正則化法に基づく半教師あり識別・判別問題” 2008年度統計関連学会連合大会．慶應義塾大学．2008年9月． (コンペティション講演優秀報告賞受賞)

[14] *川野秀一，廣瀬慧，小西貞則 “基底展開法に基づく半教師あり学習” 研究集会「第10回ノンパラメトリック統計解析とその周辺」．慶應義塾大学．2008年3月．

[13] *廣瀬慧，川野秀一，小西貞則，市川雅教 “探索的因子分析モデルにおける因子数の選択” 研究集会「統計メタウェアの開発」．統計数理研究所．2008年2月．

[12] *廣瀬慧，川野秀一，小西貞則，市川雅教 “ベイジアン因子分析モデルとその評価” 研究集会「統計的データ解析手法の評価と開発」．広島大学．2008年1月．

[11] *廣瀬慧，川野秀一，小西貞則，市川雅教 “ベイジアン因子分析モデルと因子数の選択” 2007年度統計関連学会連合大会．神戸大学．2007年9月．

[10] *川野秀一，三角俊裕，小西貞則 “半教師あり学習法に基づく非線形判別” 2007年度統計関連学会連合大会．神戸大学．2007年9月．

[9] *松井秀俊，川野秀一，茅野光範，小西貞則 “正則化法に基づく関数回帰モデリングとその応用” 研究集会「第9回ノンパラメトリック統計解析とその周辺」．慶應義塾大学．2007年3月．

[8] *川野秀一，小西貞則 “ガウス型基底関数展開法に基づく非線形モデリング” 九州大学統計科学セミナー．九州大学．2007年1月．

[7] *横溝孝明，堂園剛司，川野秀一，茅野光範，小西貞則 “混合効果モデルに基づく関数データ解析とその応用” 第11回情報・統計科学シンポジウム．九州大学．2006年12月．

[6] *川野秀一，堂園剛司，小西貞則 “基底展開法に基づく非線形判別とその応用” 第11回情報・統計科学シンポジウム．九州大学．2006年12月．

[5] *堂園剛司，松井秀俊，川野秀一，小西貞則 “正規直交基底に基づく関数データ化と自己組織化マップによるクラスタリング” 2006年度統計関連学会連合大会．東北大学．2006年9月．

[4] *川野秀一，堂園剛司，小西貞則 “ガウス型基底関数展開法に基づく非線形判別と生命科学への応用” 2006年度統計関連学会連合大会．東北大学．2006年9月．

[3] *堂園剛司，松井秀俊，川野秀一，小西貞則 “自己組織化マップに基づく関数データクラスタリング” 研究集会「第8回ノンパラメトリック統計解析とその周辺」．慶應義塾大学．2006年3月．

[2] *川野秀一，小西貞則 “基底展開法に基づく非線形モデリング” 研究集会「第8回ノンパラメトリック統計解析とその周辺」．慶應義塾大学．2006年3月．

[1] *川野秀一，三角俊裕，小西貞則 “ガウス型動径基底関数の新しい構成法と非線形回帰モデリング” 第10回情報・統計科学シンポジウム．九州大学．2005年12月.