抄録
従来，ミシガン型ファジィ遺伝的機械学習においては，単一のパターンからルールの生成を行っていた．先行研究において，我々は複数のパターンを用いたルール生成について提案し，単一のパターンからのルール生成よりも優れていることを示した．その際，選択したパターン同士のクラスの相違や，パターン間の距離についての考慮を行わなかった．本研究では，複数のパターンからのルール生成において，パターンのクラスや，パターン間の距離を変化させることによって，獲得される識別器にどのような影響を及ぼすのかについて調査する．
