抄録
Pawlakによって提案されたラフ集合は、さまざまな分野で重要な役割を果たしている。我々の研究室においてもラフ集合非決定情報解析（RNIA: Rough Non-deterministic Information Analysis)と名づけた枠組みを提案し、その応用を進めている。ラフ集合非決定情報解析では通常の決定情報だけでなく、集合（意味的には要素の選言）によって記述する非決定情報も処理する点で他の枠組みと大きく異なる。現在、非決定情報表からのルールの取り出しは可能となっているが、実際の応用においてルールの条件部が状況に適合しないことも考えられる。そこで、ルールによらず直接、非決情報表の条件部を入力し結論部を得る方法を提案しそのツールを実現した。結論部には、その結論部と入力した条件部を持つ含意式における最大・最小のサポート値とアキュラシー値が付加され、それら最大・最小の指標値で結論部の妥当性を決めることができる。
