抄録
本論文では，従来のファジィ識別システムに対して，パターンの重みを考慮してファジィルールの結論部クラスの決定手法を提案する．ここで，ファジィIf-Thenルールを構築するために，学習用パターンからファジィIf-Thenルールを自動的に生成する手法を用いる．従来の手法では，三角型ファジィ集合を用いて，パターンの密集度を考慮したファジィIf-Thenルールが構築されていた．しかし，現実世界における個々のパターンの重要性を考慮したファジィIf-Thenルールを構築することができない．本提案手法では，重みの密集度を考慮してファジィIf-Thenルールを構築する．数値実験では，従来のファジィ識別システムと提案手法を比較することにより，提案手法の有効性を示す．さらに，さまざまなパターンの重みを仮想的に与えることにより，様々な条件下における提案手法の有効性を示す．
