歩行者ナビゲーションにおける経路選択に個人の好みを反映させる手法を提案する．個人ごとに構築したファジィ測度・積分モデルによって経路に対する好みを表現する．単純な最短経路ではなく，個人ごとの好みを反映した経路を選択することで主観的満足度の高いナビゲーションを目指す．計算機上に構築した仮想空間内でナビゲーションを行う被験者実験を通して，個人に特化したモデルが構築されていることと満足度の高い経路が選択されていることを示す．

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ファジィ推論モデルの自動構築法において最急降下法がよく用いられる。しかしながら、最急降下法には極小値に陥る可能性があり、学習を最適解へと導くことが難しい。本研究では、ファジィ推論の前処理にカウンタプロパゲーションネットワーク(CPN)を用い、その後の学習に推論ルールの後件部実数値を小さく抑える正則化項を持つ目的関数を適用した手法を提案する。CPNを前処理に利用することは、高次の問題において推論ルール数の増加を抑えたり、学習回数を低減するのに有効である。また正則化項の適用は最急降下法の持つローカルミニマムの問題に対して有効と考えられる。報告では、数値実験により提案手法の有効性について検証する。

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人間の学習の過程では、はじめは問題の知識がないので与えられたデータをそのまま覚えており、データが与えられていくにつれてデータをまとめた整理された知識をつくるようになる。これを表現するため、以前我々はいくつかのルール形式の知識表現を用いて，推論法の切り替え，知識の再構成，知識表現法の切り替えを行い、推論と学習を進めていく方法を提案した。今回はルール生成時と推論時のパラメータを動的に変更する手法を提案する。

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人間は、獲得したデータが少ないうちはデータをそのまま記憶し、データが増えてくると規則性を見出しルールの形で記憶する。このような仕組みを計算機上で実現するために、データが逐次的に与えられる状況の下で、ルールの生成法と推論法を変化させる学習について提案した。従来は、ルールの生成法や推論法の切り換えの時期は、固定された知識として与えられていた。今回は、推論結果の評価値から切り換えの時期を決定するルールを強化学習によって獲得するようにした。

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筆者らは，超円錐形メンバーシップ関数を用いたファジィクラシファイアシステム(FCS-HCMF)を提案し，制御問題などのファジィルール獲得に応用している．しかし，FCSはロボットの学習のような実環境に適応するのが望ましい．本研究では，FCSの実機での応用を目指す．そこで本稿では，小型ロボットのシミュレータにFCS-HCMFを適応し，ロボットが壁に接触しないで走行を行うファジィシステムの生成を行う．そして，実環境化で適用可能な遺伝演算の改良を試みる．

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従来のファジィ推論では複数入力1出力に対し，ルール数が入力項目に伴い指数的に増加するといった欠点が挙げられる．これに対し，湯場崎らは，複数入力1出力において，従来のファジィ推論モデルよりもルール数を大幅に削減可能にした単一入力ルール群（Single Input Rule Modules:以下SIRMs）結合型ファジィ推論モデルを提案した．SIRMs推論法の後件部は定数であるが，本論文では，ファジィルールの後件部を各入力項目の関数にした関数型SIRMs推論法を提案し，高木-菅野のファジィ推論法（T-S推論法）との関係を明らかにし，関数型SIRMs推論法からTS推論法への変換方法を述べる．

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　近年，様々なコンテンツがインターネットを通じて提供されているが，膨大な量のコンテンツの中から嗜好に合ったコンテンツを獲得することは一般に容易ではない．本研究では，ユーザーの評価データに基づいて推奨するアイテムを決定する協調フィルタリングに着目し，ファジィ推論モデルに基づく協調フィルタリングの性能評価を行う．従来の協調フィルタリングアルゴリズムでは，評価の相関係数を利用して近傍のデータを合成する方法がよく知られている．本研究では，相関係数値と評価に用いたアイテムの件数に基づき類似度を出力する簡略ファジィ推論モデルを，MAE(平均絶対誤差)とROC感度を評価関数として後件部パラメータを最適化することにより構成する．MovieLensデータを用いた数値実験により提案手法がモデル精度を改善できることを示す．

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本論文では,人間の障害物回避問題を取り上げ,知識使用の観点から知識半径を利用した距離型ファジィ推論法に基づく人間の操縦経路の模倣法を提案する.改善された距離型ファジィ推論法の学習アルゴリズムを適用することにより,操作者の操縦データから人間行動知能を代表する知識規則を有効に獲得したら,知識半径の調整を元にして操縦経路の模倣に達成したことが確認される.又,理論推定と大域探索により知識半径に関する一般性質を纏める.その知見は具体的問題に対して有効な知識半径の探索に重要な指導を提供できる.

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The paper proposes a three-step computational strategy for detection of changes in the performance of machines and complex systems. Once a distinct change is discovered, the information is further used for diagnosing the cause of the system malfunction.At first, a small number of (usually three-four) parameters are selected, with physical cause-effect relations between them. Then, the first step of the computational procedure is to model the relationships between these parameters from two different operation periods (two different data sets). Here a special two-stage learning strategy for creating normalized radial-basis (NRBF) network models is proposed.Then, in the second computational step, a subtraction of the outputs from these models is made on a preliminary defined grid in the input space of parameters. These data are further used as new input information for generation of fuzzy rules by a specially proposed algorithm. The generated fuzzy rules show the amount of the difference in the system performance in the different regions of the input space.A given threshold can be used to detect the areas with unacceptable changes, which is an evidence for deterioration of the system performance.Data from a real performance of a diesel engine are used in the paper to illustrate the whole procedure for performance evaluation and to show its practical applicability.

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不確実性を含む時系列事象を結果として持つ因果モデルについて、その数学的性質を検討する。本報告では、単独の原因事象と時系列におきる結果事象群の間の不確実な因果関係を、確率論および可能性理論を用いてモデル化 する。そして、証拠理論の立場から両モデル間の関係を数学的に分析する。

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本研究では，可変精度ラフ集合における縮約について議論する．従来，β-縮約が考えられているが，これはある測度を保存する縮約で，可変精度ラフ集合により導かれる分類構造を保存するものではない．そこで，分類構造に関する縮約について考察する．分類構造のいずれに着目するか，あるいは，構造を保存するか改善するかにより種々の縮約が定義できることを示すとともに，それらの相互関係および計算法について議論する．

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序数決定属性を持つ決定表からv以上あるいはv以下であることを導くルールを抽出することになる．複数の決定属性値v1,v2(v1>v2)に対してはv1以上を導くルール群とv2以上を導くルール群が独立に抽出される．ルール群の条件部に含意関係が成立することが望ましい．しかし，独立にルールが抽出されるため，必ずしも条件部に含意関係が成立するとは限らない．本研究では，結論部に含意関係が成立すれば，条件部にも含意関係が成立するようなルール抽出法を考察する．

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Max-Minファジィ論理において、二値論理では等価な複数の論理式の集まりが、式の論理値の大きさ、あいまいさについて作る順序関係による束構造を解析する。元の二値の論理関数により、対応するファジィ論理式の集まりが、ブール束を構成する場合と、分配束を構成する場合があることを示す。

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ラフ集合が確率的な情報を含むデータテーブルを扱うことができるように拡張される。識別不能集合から度合いつきの同値類の集合が得られる。この度合いつきの同値類の集合を用いて、下近似と上近似を導くことができる。この下近似と上近似は可能世界を用いた方法から得られたものと一致する。拡張されたラフ集合による方法は、不完全データベースの分野で用いられている正しさの基準を満たす。

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基本的に、ロボットは人間と相互作用するために、視覚に基づいた移動物の抽出、クラスタリングおよび分類をすべきである。 これに関して、私たちはパートナーロボットのための人間の分類のトータル・システムを提案する。差分抽出は動く物の検出、k-meansは色の配合パターンの抽出に使用される。 ロボットは色のパターンに基づき自己組織化マップとバックプロパゲーションを用い、人間を検出し分類する。

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本研究では、性格心理学における文献内での性格を記述した文章が一般的に人の性格と行為を何らかの経験的判断によって結び付けられているという理解から、個と集団の関係を構造化し、実際の対象として研究室の活動状況に関して、自己申告による学生の成長変化と日常の性格の調査を行い、そのデータをもとに、IF-Thenルールでモデル化しそのルールの使用される割合を同定するモデリングを試みた。結果、同定されたルールからどのようなことがいえるのかを考察とした。

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本研究では熟練オペレータの操作入力による教師信号を用いて、人間の制御戦略にあたる操作特性をニューラルネットワークの一手法であるCMAC学習アルゴリズムを用いて獲得する手法を提案する。通常CMAC学習アルゴリズムは、1つの制御パラメータを学習するものであるが、人間の操作特性を考えた場合、一般には学習する制御出力は複数となる。そこで本手法では、一般的な自律移動ロボットの人間による操作を想定し、速度と操舵角速度の2つの制御出力を獲得するために、2操作特性を学習することが可能なCMAC学習アルゴリズムを提案する。さらに、本手法の有効性を検証するため、試作したRoboCup中型ロボットリーグ規格のサッカーロボットを用いてジョイスティックによる人間の操作により、ボール追跡とドリブル行動における速度と操舵角速度の操作特性を学習する実験を行った。

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カオティックサウンドは、インタラクティブアート生成システムの１つとして人工生命の分野で研究がなされている。これにより、人間の予想を超える多様性と複雑さをもつ映像や音楽をコンピュータを利用して生成することが可能である。しかしながら、単純にカオスで得た数値と対応する音を演奏する場合、ただ音が鳴るだけの不協和音となることが予想される。そこで本研究では、カオス性や同期性の制御が可能な大規模カオスを用いて音の生成を行い、さらにより自然な音に感じられるよう音楽理論の要素技術の一部を導入する手法を提案する。これは大域結合写像(GCM)によって音高、音長、音量要素を決定し、生成した音楽に小節、調性、休符、テンポ、エコー、音色などの音楽的要素を追加するものである。また、この手法を用いてシミュレーションにより生成された音の感性評価を試みたので、それについても報告する。

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LIFE（国際ファジイ工学研究所）の終了後１０周年を記念し，ファジィ理論およびその応用研究に果たしたLIFEの役割と影響、そして今後の知能情報ファジィ研究へどう活かしていけるのかについて、関わりのあった先生方，研究員であらためて考え、議論し、そのことをLIFEを知らない世代の会員にも伝える。

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複数の得意先に物資を配送してまわる際に、効率的な配送経路を特定し、各得意先への予想到着時刻を提示できる物資配送計画について述べる。実際の配送を考えた場合、配送車の使用費や燃料費といった配送をする時にかかるコストを考えることによって、また配送経路に詳細な道路情報を付与し道路の混雑状況に応じた、複数台の配送車両での配送スケジューリングを行う方法について述べる。

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防御的配置問題は競合環境下での施設配置問題の一分野であり，これまで防御対象が単一の場合について考察されてきた．本研究では，防御対象が複数の場合を考慮し多目的防御的配置問題に拡張することを提案する．定式化された問題に対して，効率的にパレート最適解を求めるためのアルゴリズムとしてタブー探索法を応用する．得られたパレート最適解の中から対話型ファジィ意思決定手法を用いて満足解を求める．最後に，数値例により提案手法の有効性を検証する．

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ある中小の商業地域にコジェネレーションシステムを導入した際のエネルギー供給コストを低減する最適化配置問題として，遺伝的アルゴリズムを用いてコスト試算を行った．コジェネレーション導入のシミュレーションを行い，供給コストが最も低減されるコジェネレーション機器と配管の配置パターンを求めた．

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我々が提案したRoboCupサッカーシミュレーションチームのための戦略獲得手法では，各エージェントの行動がIf-Then形式の行動ルールとしてコード化され，進化型計算により強いチームが獲得される．しかしながら，そのような動的なゲーム環境では対戦結果に不確実性が伴うため，個体の正確な評価は困難である．そこで，本論文では過去の対戦履歴を考慮した個体評価方法を提案する．数値実験により，提案手法の戦略獲得の有効性を示す．

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一般に評価関数の作成においては、評価対象の問題に対する専門的知識が必要であり、困難である。この問題に対して、分散GAを用いることにより出力のサンプルを複数提示し、そのサンプルをユーザーの意思で選択することによって評価関数を自動作成する。同時に個人嗜好の反映も可能とする。　本研究では例示インターフェースによる評価関数最適化をファジィグラフ自動描画に適用し、有効性を検証した。

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本研究室では、探索ステージに合わせて遺伝的パラメータをチューニングするファジィ適応型探索GA(FASGA)と、集団を島(サブ集団)に分割して一定間隔の世代ごとに移住を行い、解の高質化をめざした並列GA(PGA)を組み合わせたファジィ適応型探索並列GA(FASPGA)をすでに提案している。我々はこれまでに、探索の収束期においてさらなる多様性の向上を目指した統合型島モデルを有するファジィ適応型探索並列遺伝的アルゴリズムを研究している。本研究では、島の操作方法と遺伝的パラメータを適応度およびハミング距離を基に探索ステージに伴いチューニングするファジィルールを記述し、より探索ステージに適した効率的な探索を実現する手法を提案する。また本手法の有効性を検証するためにシミュレーションを行ったので、その結果についても報告する。

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　遺伝的アルゴリズムを適用した最適化の過程においては，局所解への初期収束が問題となる．この問題を回避するためには，各世代交代において多様性を維持することが課題となる．分散GAはその演算の高速化だけでなく，解の多様性が改善されることが期待される手法である．本研究では，各島で異なる遺伝操作を適用し，島間の移住個体の選択を行うことで，解の最適性や多様性などの性能がどのように変化するのかを評価する．巡回セールスマン問題について数値実験を行い，有効な移住個体の選択方法について議論する．

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本研究では，不確実性を伴う環境下における対戦ゲームのプレーヤ進化を調査する．対戦ゲームは1対1で行われる．また，各プレーヤは進化型計算における個体として取り扱われる．この対戦ゲームにおいて各プレーヤは値を出し合い，その時の成績が進化型計算における適応度となる．各プレーヤが出す値は対戦相手との相対関係で決まる区間内の一様乱数によって決定されるため，対戦ゲームには不確実性が伴う．数値実験では，このような状況下でプレーヤの戦略がどのように進化するかを調査する．まず，１世代内の個体数を変化させた時の影響を調べる．次に，様々な個体評価方法を用いて進化型計算を実行し，高い能力を持つ個体，つまり，進化型計算における適応度の高い個体がどのような状況下で獲得されるかを調査する．

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GAの解探索性能は，遺伝的演算の方法およびそのパラメータに大きく依存する．解空間が3次元以下ならば，解空間そのものを可視化して，解探索の過程を把握することができる．これにより，適切な遺伝的演算やそのパラメータを決定することが可能である．しかし，現実の組合せ問題における解空間は多次元な解空間であるため，可視化は困難であり，試行錯誤により，効率的な遺伝的演算やそのパラメータを決定している．本研究ではGAの探索過程の可視化手法を提案する．提案手法は，個体同士の相対的位置関係を可視化でき，解の集散の視覚的把握を可能とする．本稿では，可視化結果を通して，遺伝的演算の違いが解探索に与える影響を視覚的に把握できることを示す．

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近年、高齢化社会が訪れることが予想され、介護者の負担も増加するものと考えられる。こうした状況の中で我々の研究室では高齢者や身体障害者のための介護用として車椅子型自律移動ロボットDREAM-3の開発を行っている。DREAM-3を運用するにあたり、課題として障害物回避問題が挙げられる。本論文では障害物を回避するための走行パターンを新たに追加し、その走行パターンのためのメンバシップ関数の構築に遺伝的アルゴリズムによる最適化の手法を提案する。

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一般に，現実のさまざまな意思決定状況は，多数の変数と制約を含む大規模な数理計画問題として定式化される．問題が大規模になるにつれて探索すべき解の数が飛躍的に増大するので，厳密な最適解を求めることはきわめて困難になる．近年，Glover らが中心となって研究が進められてきたタブー探索法は，さまざまな最適化問題への適用における良好な結果が報告されている．そこで，本研究では，角型構造をもつ整数計画問題に対して，特殊構造を利用した分解手続きを含むタブー探索法を提案する．

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工学において対象とする問題の多くは『良い解同士は何らかの似通った構造を持っている』という近接最適性の原理が成立すると言われている。本研究では，近接最適性の原理に着目し，探索過程で得られる優れた解の情報を有効活用するための一手法として，Tabu Searchを多点化し探索点間に適切な相互作用を持たせることで，広い適用性と優れたパフォーマンスを併せ持つ多点探索型Tabu Searchを構築した。

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本研究の目的は組合せ最適化問題に対する大域的最適化手法の構築である。多点探索型メタニューリスティクスは大域的な探索能力を持つ近似解法の一種で、本研究では多点探索において、探索点間の相互作用のメカニズムが実現する大域的探索能力に着目した。そして、優れた探索性能を持つTabu Searchに、解の類似性を利用した相互作用を付加する事により、高性能な多点探索型メタヒューリスティクスを検討した。

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これまで，目的関数が非線形である場合の最小木問題については，目的関数が２次関数で制約式がない場合に対して，遺伝的アルゴリズムに基づく近似解法が考えられてきた．本研究では，制約式が存在し，より非線形性の強い目的関数をもつ最小木問題に対して，タブー探索法に基づく新たな近似解法を提案する．また，いくつかの問題に対して精度と計算時間に関して従来法と比較することで，提案手法の有効性を示す．

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鍼灸知識表現は、専門家独自の判断や症状とツボの対応関係の煩雑さによって、静的な知識表現に止まっている。本論文は独立性のもつ知識表現方法で更新の出来る鍼灸知識ベースを構築できる動的な知識方法を提案する。なお、具体的なファジィ推論例をもって、その有用性を示す。

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医療現場では，患者の検査結果に病気に特徴的な症状が観られるかを多面的に検証し，それらの結果を統合して診断を下している．本論文では，エージェント群の協調により，医療データベースから診断の根拠となる複数の危険因子を自動で抽出する手法を提案する．この手法は，自動グループ構成手法を利用したものであり，各エージェントが異なる観点から病気の局所的な症状を判定し，エージェント群の投票行動により情報を統合して診断を行う．本手法を心疾患データベースに適用し有効性を検証した．

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近年，電子カルテの導入により，XML等，統一的な医療情報の蓄積が行われ，また，その情報を用いた知識自動獲得等，情報処理分野での有効利用が可能になりつつある．こうした利用方法は手書きカルテで行うことは難しいため，電子カルテが持つ長所のひとつとなっている．しかし電子カルテは，情報を統一して扱うために，入力できる項目や手段に制約を与えることになり，必ずしも医師が考えた通りに入力できない点が問題となっている．一方，手書きのカルテはこうした制約こそないが，入力情報を一意のユニークなデータとして扱うことが困難という問題点がある．そこで，手書きの長所を生かした入力を行い，電子カルテの長所同様に情報を扱えるよう，補完・抽出等を行い，ユニークなデータとして変換することが必要となる．本研究は，これらの処理のために必要となる前処理について，実際に収集したカルテ記述をもとに分析を行い，特に，自然言語処理の立場から報告を行う．

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現代医学は病気を直すことに非常に有効である。つまり現代医学は病気になったら、如何に素早く治療するかという立場である。一方、古代中国医学は、病気にはならないように健康を増進することに有効である。漢方医学は、病気にならないように如何に努力すればよいのか、最近よく言われている予防医学の立場に立っている。したがって、健康で幸せな人生を送るには、我々にとって現代医学も古代中国医学も必要である。本論文では、我々が現代医学と漢方医学に基づいて在宅健康管理システムを提案する。このシステムをホームドクターシステムと呼ぶことにする。

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プログラムでＣＧを描く手法のMathArtによりプログラムのフローチャート化およびフローチャートのプログラム化主題で、絵に似た図を描くことにより学生の興味を惹くのが目的である。

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アルゴリズムを教える場合、具体的に実装するための言語が必要となる。CやJavaなどいろいろな言語が考えれるが、できればアルゴリズムの内容をビジュアル化しやすい言語が好ましい。Java言語では、グラフィックス機能をうまく使うと実装したいアルゴリズムをビジュアル化できる。本稿では、アルゴリズム教育のために作成したJavaプログラムを紹介しながら、アルゴリズム教育へのJavaプログラミングの応用について述べる。

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自然環境の変化と農作物などの諸生物の生育状況との因果関係を探るデータマイニングの研究を進める上で、観察された生育状況に合せて環境計測データや平年と比べた計測値の異常度を音で聞けると生育状況の画像と環境変化との関係が把握しやすくなる。今回は、位相平面上で毎年の計測値を平年値を比較して環境の異常度を検知し、ファジイ概念のメンバーシップ関数を使って異常度をドラム伴奏音で表現して、環境変化を音楽で聞き分けることを容易にする提案を行う。

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複数回答を認めるアンケート調査では，それに相応しい分析法があって良いと思われるが，しばしば，通常の単一回答のアンケートの処理と似た方法がとられる．本稿ではE. Hernandez and J. Recasensによる「証拠理論における不可分関係」の理論をこの問題に適用しようとするものである．

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CADで設計された自由曲面を有するワークを効率的に加工するために，ファジィ推論による送り速度のスキルフル制御法を提案する．NC工作機械や産業用ロボットなどを用いて曲面ワークを加工する場合，曲率の大きい部分ではびびり振動が発生したり力制御特性が不安定になったりするために送り速度を調整する必要がある．そこで，ワークの曲率変化に応じてファジィ推論により送り速度をスキルフルに調整できる機能について紹介する．

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都市ごみガス化溶融焼却炉のごみ供給量制御にFuzzy制御を導入した。従来の制御方法では、運転者の勘によるところが大きく、安定的にごみを供給し、ドカ落ちを防ぐことが困難であった。供給量ファジィ制御を導入の結果、安定燃焼の指標であるＣＯピーク数、ＣＯ平均値を大幅に低減させることができた。また、合わせて他のプロセスデータも安定し、ムラと無駄のない運転が可能となった。

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都市ごみガス化溶融焼却炉のごみ供給量制御にFuzzy制御を導入した。焼却炉内へのごみ供給装置のうち、ごみ貯留ホッパーのホッパーレベルを一定値に保つレベル制御を実施した。従来レベル制御は運転員の経験則で行っていたが、Fuzzy制御に置き換え自動化することで優位性を評価した。優位性は、ＣＯピーク数、ＣＯ平均値、制御目標値に関するプロセス値の分散、カオス解析法と不安定軌道（Unstable Periodic Orbits：ＵＰＯ）解析法で評価した。Fuzzy制御では、ＣＯピーク数、ＣＯ平均値、制御目標値に関するプロセス値の分散などが従来制御より優れていることがわかった。またカオス解析、UPO解析からFuzzy制御は軌道安定性に優れており、従来制御でみられた特定軌道が除去されていることがわかった。

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多数の高圧設備・機器をもつ石油精製プラントでは，高圧ガス流出事故などによる二次災害の最小化に，迅速な漏洩検知と適切な対策が求められている．前回は、暗騒音（定常状態での騒音）を多数の装置が相互に影響し支配的な音源を特定できない状態，漏洩音は高圧ガス漏洩が支配的でより規則的な状態と考え，規則性の強弱をカオス分析により求め，漏洩検出には軌道平行測度（TPM）が最適な評価基準である事を報告した．しかし，その後研究を続けた結果，測定場所や漏洩状態によっては，暗騒音の方が漏洩音よりも規則的な場合がある事が判明した．これを解決するために，TPMの分布状態を示すカオス情報規範を提案し、漏洩音検出評価を行い，良好な結果を得た．今回は，出光興産千葉製油所の脱ベンゼン塔付近での，消音ノズルを用いてスチームによる模擬漏洩による事例を基に，実験概要や漏洩検知アルゴリズムおよび実験結果を紹介する．

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作業時における感情状態が作業効率，結果等に影響を及ぼすことは既知である．したがって，作業時の感情状態と作業効率等の関係を定量的に把握し，さらにはモデル化できれば，作業時の感情状態を知ることにより作業結果を予測したり，作業環境を改善したりすることができると思われる．そこで，本研究においては，大学での情報教育を事例として取り上げた．この授業は特定の言語を使用せずに簡単な操作でゲーム制作が出来，基本的なプログラミングの考え方や，コンピュータゲームの構成，企画，グラフィックス，サウンドなどを学習する事を目的としている．その授業中の感情状態から授業後の満足度を予測するモデルをニューラルネットワークを用いて構築し，その有効性を考察するとともに，システム設計への応用の可能性を探る．

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現在，人間とコンピュータ間のインタラクションや感性情報処理など，ユーザの感情や感性を考慮した手法に注目が集まっている．しかし，膨大で個人差の大きいこれらの情報を手動で全て与えることは困難であり，また，一度コンピュータに入力したとしても，その後のユーザの経験や学習によって，嗜好情報が変化することも大いにありうる．そこで本研究では，概念や具体物に対してユーザが持つ嗜好情報を管理するため，概念間の関係や対象概念から連想される感情情報を考慮した好感度情報の表現手法を提案する．本手法では，物概念，属性概念，行動概念，インスタンスの4種類の概念を扱い，各概念内には，関連概念や連想情緒，好感度などを表す情報がXML形式で記述されている．関連概念や連想情緒は新しい情報が入力されるたびに更新され，それに沿って各概念の好感度の値も再計算される．

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人は音声中に含まれる発話者の感情を上手に抽出し、円滑なコミュニケーションに利用している。これまでにファジィ推論を用いた感情抽出アルゴリズムを考案し、未知の不特定話者に対し70%の感情判別率をオフライン処理にて実現している。今回、本アルゴリズムを完全自動化し、実時間での抽出を可能にしたので、その結果を報告する。

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ロボットと人間とのコミュニケーションにおいて動作による感情表現は重要な役割を果たす。既存のロボットの感情表現は設計者が事前に固定パターンで与えるため、さまざまな動作に対する感情表現の実現は困難である。そこで本稿では、感情表現がさまざまな形容表現を組み合わせることで実現できると仮定し、基本動作と形容表現により動作を生成した。これを用いて官能検査を行い感情と形容表現の関係を分析した。

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本論文は，ファジィ理論を導入した新しいK最近傍分類について述べている．まず，新しいK最近傍分類の理論を述べる．次に，その理論からアルゴリズムを構成し，人工のデータの分類例を示す．最後に，新しいアルゴリズムと通常のK最近傍分類を用いて一般的なデータを分類し，その結果を示す．

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