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Department of Civil and Environmental Engineering 社会環境工学科

鍾 寧(しょう ねい, Ning Zhong)

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工学部/生命情報学科 教授
大学院工学研究科/生命情報学専攻/環境・生命工学専攻

専門分野 知能情報学
担当授業科目

データベース データマイニング ヒューマンコンピュータインタラクション
大学院/知識データ処理特論 ウェブインテリジェンス論

私のプロフィール

小中学校ではよく勉強しなかった。哲学が好きであり、最近では以下の原則をよく理解する上で研究教育の活動を行っている。科学技術は人類に対して重要であるが、自然と文化はもっと大事だと思う。専門知識は研究者に対して重要であるが、想像力、創造力はもっと大事だと思う。人間知能、機械知能、社会知能の一体化の研究は重要である。「Big-Science」の時代では「Team-Science」が重要である。

最終学歴 東京大学大学院工学研究科博士課程修了
学 位 工学博士
所属学会

人工知能学会 情報処理学会 ACM  AAAI IEEE-CS IEEE-SMC IEEE-CI

連絡先

TEL / FAX 027-265-7366  E-Mail zhong@maebashi-it.ac.jp
ホームページ http://www.kis-lab.com/zhong/
※ メールアドレスをコピーする際は@マークを半角にしてください。

技術相談・講演・共同研究に応じられるテーマ

ウェブに基づく脳データベースの構築及び脳科学研究支援システム
人間の高次認知メカニズムを解明するためのfMRI/EEG認知実験の設計及びデータマイニング技法
社会ネットワークインテリジェンス、ウィズダムウェブシステムの環境と基盤

キーワード

知能情報学、知識発見とデータマイニング、ウェブインテリジェンス、脳認知科学、知識ベース・知識システム

現在取り組んでいる研究内容

データ・知識・インテリジェンスを中心とする知能情報学の基礎から応用にわたる広範囲の研究を行う。主な研究テーマはデータマイニング (Data Mining: DM)、ウェブインテリジェンス (Web Intelligence: WI)、ブレインインフォマティクス (Brain Informatics: BI) に関するものである。特に、データマイニング技法をWIに融合し、ビジネス・インテリジェンス、ブレインインフォマティクス、e-科学、e-健康、e-政府、e-金融、e-ラーニング、e-サービス、e-コミュニティーなどのための全く新しい方法論やツールを提供するための研究・開発を行っている。

主な研究業績

著書

1) N. Zhong, et al. Web Intelligence, Springer (2003)

2) N. Zhong, et al. Web Intelligence Meets Brain Informatics, LNAI 4845, Springer (2007)

3) N. Zhong, et al. Brain Informatics, LNAI 5819, Springer (2009)

論文

1) N. Zhong, et al. In Search of the Wisdom Web, IEEE Computer, 35(11), pp.27~31,(2002)

2) N. Zhong, et al. Peculiarity Oriented Multi-Database Mining, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 15(4), pp. 952~960,(2003)

3) N. Zhong. Impending Brain Informatics Research from Web Intelligence Perspective, International Journal of Information Technology and Decision Making, World Scientific, 5(4), pp.713~727,(2006)

4) N. Zhong, et al. Envisioning Intelligent Information Technologies from the Prism of Web Intelligence, Communications of the ACM, 50(3), pp.89~94,(2007)

5) N. Zhong, et al. Web Intelligence (WI), The Encyclopedia of Computer Science and Engineering, Vol. 5, Wiley pp.3062~3072,(2009)

6) N. Zhong, S. Motomura. Agent-Enriched Data Mining: A Case Study in Brain Informatics, IEEE Intelligent Systems, 24(3), pp.38~45,(2009)

7) X. Jia, P. Liang, J. Lu, Y. Yang, N. Zhong (corresponding author), K. Li. Common and Dissociable Neural Correlates Associated with Component Processes of Inductive Reasoning, NeuroImage, Elsevier, 56 pp.2292~2299,(2011)

8) Z. Wang, J. Liu, N. Zhong (corresponding author), Y. Qin, H. Zhou, and K. Li. Changes in the Brain Intrinsic Organization in Both On-Task State and Post-Task Resting State, NeuroImage, Elsevier, 62, pp. 394-407, (2012)

9) N. Zhong, J. Chen, Constructing a New-style Conceptual Model of Brain Data for Systematic Brain Informatics, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 24(12), pp. 2127-2142, (2012)

10) N. Zhong, Y. Li, and S.T. Wu. Effective Pattern Discovery for Text Mining, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 24(1), pp. 30-44, (2012)

11) N. Zhong, J.H. Ma, R.H. Huang, J.M. Liu, Y.Y. Yao, Y.X. Zhang, and J.H. Chen. Research Challenges and Perspectives on Wisdom Web of Things (W2T). Journal of Supercomputing, Springer, 64(3), pp. 862-882, (2013)

12) J. Chen, J.H. Ma, N. Zhong (corresponding author), Y.Y. Yao, J. Liu, R.H. Huang, W. Li, Z. Huang, Y. Gao, and J. Cao. WaaS - Wisdom as a service. IEEE Intelligent Systems, 29(6), pp.40-47, (2014)