LOU YANGYANG LOU

Last Updated :2026/04/03

所属・職名
大学院先進理工系科学研究科　准教授
ホームページ
https://researchmap.jp/ylou
https://fylou.github.io/
メールアドレス
ylouhiroshima-u.ac.jp
自己紹介
LOU Yang 博士は、2017年に香港城市大学電気工学科で博士号を取得し、現在は広島大学大学院先進理工系科学研究科の准教授です。 2023年から2025年まで、台湾の国立陽明交通大学コンピュータサイエンス学科で助理教授を務めた後、准教授に昇進し、青年講座教授の称号を授与されました。2017年から2023年にかけては、香港城市大学、嶺南大学、大阪大学で研究・教育に従事しました。 研究分野はネットワーク科学、グラフ学習、機械学習、最適化です。 IEEEの著名な雑誌 (CIM、CASM、TCYB、TNNLSなど) や国際会議 (ICLR、GECCO、IJCNNなど) において40本以上の論文を発表しており、Google Scholarによれば、h-indexは21です。 IEEEシニアメンバーおよび英国高等教育アカデミー (FHEA) フェローです。

基本情報

主な職歴

  • 2022年11月, 2023年07月, 大阪大学, 特任研究員
  • 2023年08月, 2025年01月, Natioal Yang Ming Chiao Tung University, Assistant Professor
  • 2025年02月, 2025年07月, National Yang Ming Chiao Tung University, Associate Professor
  • 2025年08月01日, 広島大学, 大学院先進理工系科学研究科, 准教授

学位

  • 修士（Computer Application Technology）　(寧波大学)
  • 博士（Electronic Engineering）　(香港城市大学)

教育活動

授業担当

  1. 2026年, 教養教育, ３ターム, The world of mathematics
  2. 2026年, 教養教育, １ターム, 教養ゼミ
  3. 2026年, 学部専門, ２ターム, 統計的検定
  4. 2026年, 学部専門, ２ターム, 実用英語II
  5. 2026年, 学部専門, ２ターム, ノンパラメトリック解析
  6. 2026年, 学部専門, １ターム, データ科学セミナーI
  7. 2026年, 学部専門, ２ターム, データ科学セミナーII
  8. 2026年, 学部専門, セメスター（後期）, 卒業論文
  9. 2026年, 修士課程・博士課程前期, ３ターム, Network Science and Graph Learning
  10. 2026年, 博士課程・博士課程後期, 年度, 情報科学特別研究

研究活動

学術論文（★は代表的な論文）

  1. ★, Exploring the Potential for Enhancing Structural Robustness of Complex Networks, IEEE Computational Intelligence Magazine, 20巻, 4号, pp. 83-98, 202510
  2. ★, A Multitask Network Robustness Analysis System Based on the Graph Isomorphism Network, IEEE Transactions on Cybernetics, 54巻, 11号, pp. 6630-6642, 202411
  3. ★, Network Robustness Prediction: Influence of Training Data Distributions, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 35巻, 10号, pp. 13496-13507, 202410
  4. ★, A Learning Convolutional Neural Network Approach for Network Robustness Prediction, IEEE Transactions on Cybernetics, 53巻, 7号, pp. 4531-4544, 202307
  5. ★, Structural Robustness of Complex Networks: A Survey of A Posteriori Measures, IEEE Circuits and Systems Magazine, 23巻, 1号, pp. 12-35, 202301
  6. ★, Knowledge-Based Prediction of Network Controllability Robustness, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 33巻, 10号, pp. 5739-5750, 202210
  7. ★, Predicting Network Controllability Robustness: A Convolutional Neural Network Approach, IEEE Transactions on Cybernetics, 52巻, 5号, pp. 4052-4063, 202205
  8. Toward Stronger Robustness of Network Controllability: A Snapback Network Model, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 65巻, 9号, pp. 2983-2991, 201809
  9. A Comparative Study on Controllability Robustness of Complex Networks, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 66巻, 5号, pp. 828-832, 201905
  10. Towards Optimal Robustness of Network Controllability: An Empirical Necessary Condition, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 67巻, 9号, pp. 3163-3174, 202009
  11. Searching Better Rewiring Strategies and Objective Functions for Stronger Controllability Robustness, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 68巻, 6号, pp. 2112-2116, 202106
  12. A Convolutional Neural Network Approach to Predicting Network Connectedness Robustness, IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 8巻, 4号, pp. 3209-3219, 202110
  13. SPP-CNN: An Efficient Framework for Network Robustness Prediction, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 70巻, 10号, pp. 4067-4079, 202310