抄録
人間の学習では，学習量が少ないうちは与えられたデータをそのまま記憶するが，学習量が増えていくとデータから一般的な知識を見出すようになる。これは知識表現が切り換わっていることになる。そして，我々はこのような知識表現を切り換える学習を提案し，計算機上でシミュレーションを行った。しかし，人間はいつも同じ基準で知識表現の切り換えを行っている訳ではない。その理由の一つとして，人間の学習は感情の影響を受けている。そこで，本研究ではより人間の学習に近づけるために知識表現を切り換える学習用パラメータの変更に感情モデルを提案する。Russellの円環モデルを用いて，感情を大きく四つの基本感情（喜怒哀楽）に分類し，使用しているルール数と知識表現の切り換え回数やルールの再構成の回数と不正解割合からファジィルールを用いて，感情の度合いを算出する。それによって，推論法の切り換えとルールの再構成と知識表現の切り換えを行う学習用パラメータの不正解割合の閾値を増減させる。
