抄録
時系列データとは時間順に並んだ数値データのことで、毎日の気温の変化や株価の変化などが身近な例としてあげられる。人間はこのような時系列データを言葉で理解していると思われる。そこで、我々は与えられた時系列データを言葉で表現する方法を提案してきた。しかし、これまでの方法では、あいまいさのない時系列データに対してのみ有効で、段階評価のようなあいまいさを含む時系列データには対応していなかった。そこで、本論文では、従来の方法に拡張原理を適用することによって、あいまいな値を含む時系列データに対しても、全体的傾向と局所的特徴の言葉による表現を得られるようにした。また、得られた表現はファジィ集合で表記されており、表現のメンバシップ値の要素が複数ある場合、言葉で近似できるようにした。
