本論文の目的は, Rasmussenモデルに基づく新たな知識の獲得と既に所有している知識の修正を行なうエージェントの構築である.エージェントとして移動ロボットを想定する.知識獲得法として, ファジィ連想記憶システム(FAMOUS:Fuzzy Associative Memory Organizing Units Systems)を利用したABLE(Activation Bidirectional propagation LEarning)を提案する.知識修正法として, センサ情報を用いた上位層の知識が, 下位層の知識もしくはセンサの重みを修正するという形の予測機構実現の実験例を示す.
