抄録
ファジィ遺伝的機械学習（Genetics-based Machine Learning: GBML）を用いて大規模データに対するファジィ識別器を設計する場合，個体の評価に膨大な計算時間が必要となる問題がある．この問題に対して本研究では，学習用データや個体群を複数に分割して学習することで，大幅に計算時間を削減する並列分散型ファジィGBMLを提案している．本論文では，並列分散型ファジィGBMLの構造を利用したアンサンブル識別器の設計手法を提案する．具体的には，最終世代において，部分個体群から評価値の高い識別器を抽出し，アンサンブル識別器を構築する．数値実験を通して，並列分散型ファジィGBMLに基づくアンサンブル識別器の性能を調査する．
