本研究は、インタラクティブ進化的計算(IEC)を応用した補聴器フィッティングシステム(IEC-HAFS)を提案・評価するとともに、新しい聴覚研究のアプローチを提案している。前者については、IECの実用化に向けたインタフェース改善を行いIEC-HAFSを構築した。そして、聴覚障害者によるシステム操作と心理実験を通し、IEC-HAFSの有効性を示した。後者については、人間の聴覚特性に関する事前知識を用いずIEC-HAFSで最適化されたパラメータを解析し、各個人の音の大きさ知覚に関する知見を得た。IEC-HAFSは原理的に専門家のサポートや事前知識が不要で補聴器ユーザが自分で好きなようにフィッティング可能、という従来方にない利点を持つ。さらに、提案した人間の評価情報のみで得たパラメータ設定を解析するというトップダウンアプローチが、聴覚研究以外の感性や認知分野にも展開されることが期待できる。

本研究は, 近年その必要性がクローズアップされている橋梁維持管理支援システム(BMS:Bridge Management System)の開発および実用化に関する研究を行ったものである.特に, 本BMSの開発は, 橋梁の維持管理の基本フローである「点検・調査」→「診断・評価」→「判定・対策」の流れをシステム化し, 橋梁管理者の意志決定を支援することを目的としている.なお, 本BMSは, 統合型支援システムであり, 本研究において「橋梁診断エキスパートシステム」, 「メンテナンスプラン最適化システム」, 「維持管理対策選定システム」, 「BMSデータベース」が開発されており、それぞれのシステムには, ファジィ推論, ニューラルネットワーク, 遺伝的アルゴリズムなどの技術を応用することにより.実用性の高いシステム開発を行っている.

本論文では, まず, 多重線型式の変数の実変数からベクトル変数への拡張が行われ, 拡張された多重線型式のファジィ積分表示(ベクトル値関数の多重線型ファジィ積分(定義5))が行われる。また, その多属性意思決定問題への応用モデルとして分割型ファジィ積分(命題2)が示される。これは多属性意思決定問題のモデル化関数の条件を満たす唯一のベクトル値関数の多重線型ファジィ積分である。次に, 代替案に時間的変化を伴う場合の多属性意思決定手法を構築するために, ベクトル変数の多重線型式から微分形式の積分で表示される汎関数への拡張が行われる(命題3の系)。この汎関数の特徴は因子間の相互作用項が無いことであり, 「汎関数を多重線型式の拡張で求める限り理論的には相互作用項は生じない」という結論が導かれる。

本論文ではファジィモデルの拡張に応じた安定条件の拡張及び一般的な非線形システムに対する制御系の安定性を考察する。はじめに、軸を中心とした領域分割も許容するモデルに拡張し、それに応じた安定条件の拡張を行なう。次に、対象システムをより一般的な非線形システムに拡張し、それにファジィ制御器を加えた閉ループ制御系が安定になるための十分条件を導き出す。そして、安定化制御のためのファジィ疑似線形化法を紹介し、軸を中心とした領域分割を許容したモデル及び一般の非線形システムについて導出した安定条件の有効性を例題を通して示す。

本研究の目的は, 分割表から規則を抽出することである。しばしば、規則は決定木を使って表される。ID3, C4.5やSee5/C5.0など、効率的に決定木を構成する方法が提案されてきた。決定木を使って知識を表現するときには, 最初の変数が変わることによって、得られる知識が大きく変化してしまう危険性がある。もしも、知識を獲得する目的が観測結果を解釈することにあるのならば、規則が大きく変化することは望ましいことではない。さらに決定木は、同じような効果を持った複数の変数がある場合に, それらのいくつかを見落とす傾向がある。これらは、観測対象を分割しながら逐次的に規則を構成するという方法の中に原因がある。したがって, 本研究では, 分割ではなく融合によって少数の規則を得ることとした。この結果, ID3やSee5に比べて、より詳細な規則が得られることがわかった。

本論文では, 2目的の固定費付き輸送問題を解くためのスパニングトリー表現を導入した遺伝的アルゴリズムを提案する.そのためにまず, 単一目的関数をもつ固定費付き輸送問題を提案するスパニングトリー表現を導入した遺伝的アルゴリズムを適用し, その有効性を確認した後, 2目的問題への拡張を行う.2目的問題に提案手法を適用するに当たっては, 通常2つの目的関数の単位が異なることを考慮し, 目的関数を正規化して評価関数に取り入れることを試みている.提案手法は, 2目的空間でのパレート最適解を列挙することが可能であり, 意思決定者はその中から最も望ましいと思われる解を見つけだせばよい.また, 提案手法はスパニングトリーを導入した遺伝子(解)表現により, 従来の行列表現に基づく遺伝子表現に比べてその実行メモリ空間が少なくてすむ.さらに, 提案手法の有効性を数値実験により検証する.

本論文では, 非凸非線形計画問題にたいして有効性が報告されてきている遺伝的アルゴリズムを用いた多重レベル非凸非線形計画問題に対する対話型ファジィ計画法を提案する.提案する手法によれば, 意思決定者の判断のあいまい性を考慮して各レベルの目的関数に対するファジィ目標とレベル間の満足度の比に対するファジィ目標を導入し, さらに各レベルの意思決定者が満足できる全体の満足解に収束させるために, 意思決定者の一部を対象とした数理計画問題を逐次的に解くことによって, 相対的に上位レベルの意思決定者の意向を尊重しつつ, レベル間の満足度の達成バランスをも考慮した満足解が導出される.最後に数値例を与え, 満足解が導出される過程を示す.

高度情報化社会の発展に伴い, コンピュータとのコミュニケーションにより, 長時間の仕事, 作業を進める機会がますます増えつつある.人間同士のコミュニケーションの場合, 自然言語によるverbal情報に, 表情や身振りによるnonverbal情報が加わり, 円滑なコミュニケーションが行われている.そこで, 人間とコンピュータとの円滑なコミュニケーションを促進するインタフェースとして, 本研究では顔に注目した.そして, 特定の状況において生じる感情を表している表情をファジィ推論によって選択するモデルを提唱した.眉と目の傾きに関する3条件と口の形の3条件の組合せによる9種類の顔を用いてファジィ推論モデルを構成した.本モデルを, コンピュータ画面上に入力された文章に表されている感情を表情で表現するシステムへ応用することを試みた.システムに関する質問紙調査の結果, ヒューマンインタフェースとしての顔表示の有効性が示された.

ファジィ構造モデリングとは, 対象問題を要素集合上のファジィ擬順序関係として捉え, モデル化し, 分類, 整理するものである.ファジィ構造モデリングは具象化過程と構造化過程から構成される.具象化過程では, 対象問題に対する要素集合の関係を効率的にモデル化を行い, 利用者の意識を具現化するものである.構造化過程は, 決定された対象問題に内在する階層性や相互関連性を抽出し, 利用者へ提示し, 問題解決を支援するものであるが, 従来の方法では利用者は対象問題全体の構造を把握しにくい.本論文では, 階層グラフを用いた構造化法を提案する.これらの方法をファジィ構造モデリングに利用することで, 人間の思考過程への柔軟な対応を支援できるものと考える.

SIRMs(Single Input Rule Modules、単一入力ルール群)動的重視度結合型ファジィ推論モデルを二重倒立振子システムの安定化制御問題に適用し、実際のファジィ制御器の設計手法を提案すると共に、6入力項目のシステムにおいても有効であることを示す。直列型二重倒立振子システムに対して、両振子の角度制御と台車の位置制御を行う6入力1出力の安定化ファジィ制御器を構築する。上部の振子の角度制御を優先するように各SIRMと各動的重視度を設定する手法を述べる。SIRMと動的重視度によって、両振子の角度制御と台車の位置制御が優先順位を制御状況に応じて自動的に切り替えながら並列的に行われることを明らかにする。制御シミュレーションで、本安定化ファジィ制御器は汎用性が高く、パラメータの異なる直列型二重倒立振子システムを約10秒間で完全に安定化でき、しかも安定化できる両振子の初期角度の範囲が広いことを示す。並列型二重倒立振子システムに対して、直列型二重倒立振子システムの場合とほぼ同じ構造の6入力1出力の安定化ファジィ制御器を作れることを述べる。この制御器で、並列型二重倒立振子システムを10秒内に完全に安定化できることを示す。これによって、ファジィ手法では初めて台車の位置制御を含めた並列型二重倒立振子システムの安定化制御を実現する。

本論文では, ド・モルガン代数とクリーネ代数に関して, 次のように新たな定理を提案し, 既存の定理の拡張もいくつか提案した.(1)ド・モルガン代数がクリーネ代数になるためのより簡単な必要十分条件を与えた.(2)ド・モルガン代数がクリーネ代数になるためのいくつかの十分条件の相互関係を調べ, これらの条件の同値性を証明した.(3)これらの条件を満たす代数とsupW^+とinfW^-の存在するクリーネ代数が同じであることを証明した.(4)特別な条件を満たすいくつかのド・モルガン代数の性質を明らかにした.(5)簡単で直接的な不動点を求める一つの方法を提案した.(6)従来の完備ド・モルガン代数に関するいくつかの定理を, '完備'という条件を取り去って, 一般的なド・モルガン代数に拡張した.