抄録
簡略型ファジィ推論システムは高い推論精度を実現可能であるが、多くのパラメータ数を必要とする。また、少数入力型ファジィ推論システムはパラメータ数は少ないものの、推論精度が低い。そして、少数入力型ファジィ推論システムの改善手法として入力の線形変換を組み合わせた手法が提案されている。一方、代表的なモデルの選択方法であるAIC(Akaike’s Information Criterion)およびBIC(Bayesian Information Criterion)を用いた手法は、少ないパラメータ数で高い精度を実現するモデルを選択する特徴がある。本稿では、AICおよびBICを用いることで、入力の線形変換と組み合わせた少数入力型ファジィ推論システムが少ないパラメータ数で高い推論精度を実現することを示す。また、AICやBICを用いて適切な推論ルール数の決定を行う。
