抄録
条件属性と決定属性がともに序数的であり、単調関係が仮定できる決定票に対して、支配関係に基づくラフ集合を用いたルール抽出法が提案され、クラス推定に応用されている。しかし、未知対象の数が少ない場合や、動的に決定票が変化する状況においては、ルール抽出を行うことに多くの計算コストをかけることは適切とは言い切れない。支配原理が仮定できる決定票に対して、ルール抽出を行わないラフメンバシップ値に基づく事例ベース推論法が提案されている。本研究では、従来の研究で考察されていないk-近傍法やラフメンバシップ値の統合におけるパラメータの推定制度への影響を考察し、事例ベース推論法の有効性を検討する。
