ファジィIf-Thenルールに基づくファジィシステムには, 言語的に解釈しやすいという利点がある.しかし, 多数の入力を伴う問題に対してファジィシステムを構築しようとすると, 生成可能なファジィルールの数が指数関数的に増加するという次元の呪いが発生する.本論文では, 遺伝的アルゴリズムによるルール生成手法を提案し, 少数のファジィIf-Thenルールからなる高い識別性能を持つパターン識別システムを構築することを目的としている.遺伝的アルゴリズムの適用方法として, まず, 各ファジィIf-Thenルールを個体として取り扱うファジィクラシファイアシステムを提案し, 識別能力の高いファジィシステムが構築できることを, 多数の入力を伴うベンチマーク問題を用いた数値実験により確認した.次に, ルール集合を個体とするピッツバーグアプローチとファジィクラシファイアシステムを融合させたハイブリッドアプローチを提案し, 学習パターンに対する正答率の最大化とファジィシステムに含まれるルール数の最小化を同時に達成した.
