グレード最大化によるファジィ回帰モデルの構築とその特徴

抄録

　ファジィ回帰モデルは，対象とするシステムがもつ可能性を記述することを目的としている．区間型ファジィ回帰モデルの場合，モデルが示す区間によってシステムがもつ可能性を記述する．それゆえ，人間にとって把握しやすい情報がモデルから得られる．しかしながら，区間型ファジィ回帰モデルからはシステムの可能性分布を示す区間のみが得られる． 　そこで，モデルの中心と可能性分布の中心が一致すれば，システムがもつ可能性を示す情報量が増える．このことにより，更に利用しやすくなり，応用の機会が増えることが期待できる．このため，モデルの中心と可能性分布の中心が一致するファジィ回帰モデルを提案した． 　本論文では，数値例と河川の規模を示すデータを用い，提案モデルの特徴を確認する．