抄録
従来のファジィ推論法よりも規則数を大幅に削減可能にした，単一入力ルール群（Single Input Rule Modules，以下SIRMs）結合型ファジィ推論法が湯場崎らにより提案された．しかしながらSIRMs推論法は排他的論理和（XOR）のような非線形分離問題には対応できないという欠点を抱えている．このことから，著者らはSIRMs推論法とニューラルネットワークを融合した“ニューラルネットワーク型単一入力ルール群ファジー推論法”（以下，ニューラルネットワーク型SIRMs推論法）を提案し，代表的な非線形分離問題の一つであるXORに対応できることを示している．本研究では，ニューラルネットワーク型SIRMs推論法を用いて医療診断やあやめのデータの判別分析を行い，その有効性の検証を行った．
