抄録
本研究ではファジィ識別器によるアンサンブル学習手法を提案する．提案手法は，２種類のファジィシステムから構成されている．１つは，入力パターンに対するクラスを提示するファジィ識別器であり，もう一方は，各ファジィ識別器の出力クラスに信頼度を割り当てるファジィ信頼度割り当てシステムである．また，ファジィ識別器の構築には，ブースティング手法が用いられる．このとき，誤識別されやすいパターンに大きな重みが与えられ，識別器の構築に用いられる実世界パターン識別門だに適用した数値実験より，提案手法の有用性を示す．
