本研究では、事物の概念が多くの属性のあいまいなパターンからなる集合であると捉える。複数のあいまいなパターンの連想から概念の想起を実現できれば、不充分な情報や不正確な情報に対しても求める概念を想起することができると考えられる。ファジィ推論において、多段推論や多重推論が困難なことが指摘されている。あいまいな情報を複数回ファジィ推論に通せば、この情報のあいまいさは拡大し、あいまいさの爆発と呼ばれる、何らの情報も持たない状態となる。あいまいな情報間の連想においても同様の問題が生じ、あいまいさの増大を抑える手法について検討しなければならない。本論文では複数のあいまいなパターン間の連想により概念を想起するネットワークを提案する。あいまいな情報間の連想の際にあいまいさの増大を抑制するメカニズムを導入し、その効果についての考察を行う。
