HANDA Hisashi

    Department of Informatics Professor
Last Updated :2022/12/05

Researcher Information

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Research Interests

  • 分布推定アルゴリズム   協調分散型進化計算   測地距離   強化学習   強化学習問題   進化計算   知識抽出   State Space Construction   Reinforcement Learning   グラフカーネル   Anticipatory Behavior   Autonomous Robots   Growing Neural Gas Neural Networks   グラフマイニング   クラスタリング   状態分割法   レーザーレンジファインダ   3次元形状測定   鏡面物体   風土的人工物   不便益   ヒューマンインタフェース   システム設計   分節化   システムデザイン   光沢度測定   重層性   素材判別   超音波センサアレイ   人間-機械系   

Research Areas

  • Informatics / Sensitivity (kansei) informatics
  • Informatics / Soft computing
  • Informatics / Intelligent robotics
  • Informatics / Perceptual information processing
  • Manufacturing technology (mechanical, electrical/electronic, chemical engineering) / Measurement engineering
  • Manufacturing technology (mechanical, electrical/electronic, chemical engineering) / Control and systems engineering
  • Manufacturing technology (mechanical, electrical/electronic, chemical engineering) / Control and systems engineering
  • Informatics / Mechanics and mechatronics
  • Informatics / Robotics and intelligent systems

Academic & Professional Experience

  • 2019/04 - Today  Kindai UniversityFaculty of Science and Engineering Department of InformaticsProfessor
  • 2012/04 - 2019/03  Kindai UniversityFaculty of Science and Engineering, Department of Informatics准教授
  • 2007/04 - 2011/03  Okayama University大学院・自然科学研究科助教
  • 1998/04 - 2007/03  Okayama UniversityFaculty of Engineering助手

Association Memberships

  • ACM SIGEVO   THE JAPANESE SOCIETY FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE   IEEE   THE INSTITUTE OF SYSTEMS, CONTROL AND INFORMATION ENGINEERS (ISCIE)   THE INSTITUTE OF ELECTRICAL ENGINEERS OF JAPAN   THE SOCIETY OF INSTRUMENT AND CONTROL ENGINEERS   進化計算学会   

Published Papers

Books etc

  • Markov Networks in Evolutionary Computation, EDA-RL: EDA with Conditional Random Fields for Solving Reinforcement Learning Problems
    半田 久志 (Joint work)Springer Berlin Heidelberg 2012/05
  • ソフトコンピューティングの基礎と応用
    半田 久志 (Joint work)共立出版 2012/04 
    本書では,ニューラルネットをはじめとするファジー工学で代表されるソフトコンピューティングの基礎と応用を学ぶ。具体的な応用事例として生体信号処理とパターン認識,株価予測,コンピュータゲーミングについても詳解している。さらに遺伝的アルゴリズムや進化戦略などの進化計算についても概説し,適用範囲の広さを学べる内容となっている。さらにはファジー集合・推論・制御の基礎とその応用について概説している。また各章末には演習問題が用意されており,本書1冊でソフトコンピューティングの概要が初学者でもわかるように工夫されている。

MISC

Awards & Honors

  • 2009年度 人工知能学会 研究会優秀賞
  • 2009 ACM GECCO Best Paper Award


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