抄録
従来のif-then形ファジィ推論モデルでは，システムの全ての入力項目がifの前件部にセットされ，全ての出力項目がthenの後件部にセットされる．そのため，規則数が膨大になり，ファジィ規則の設定や調整が困難となるなどの問題が生じてしまう．一方，湯場崎らにより提案された，1入力型のif-then形式のファジィルール群からの推論出力を統合する単一入力ルール群（Single Input Rule Modules）結合型ファジィ推論モデル（SIRMs推論モデル）は，従来のファジィ推論モデルよりも規則数を大幅に削減でき，1次遅れ+無駄時間系の制御や未拘束物体の軌道追跡制御，倒立振子システムの安定化制御などへ応用され，良好な結果が得られている．しかしながら，その規則数の少なさから一般的には得られる推論結果は単調となってしまう．このことから，本稿では，SIRM推論モデルの前件部を通常のファジィ集合から複素ファジィ集合へ拡張した“複素SIRMs結合型ファジィ推論モデル”を提案する．また，複素数を用いていることから，従来のSIRMs推論モデルよりも良好な結果が得られる適用可能性を示す．
