Rough set theory constitutes a sound basis for KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) to deal with real world problems systematically. In the paper, we investigate several rough sets based hybrid systems that can be used in a multi-phase KDD process to discover patterns hidden in data in many aspects. We also outline the latest researches and give future directions.

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本論文では, 都市通勤・通学交通のモーダルシフト政策によるCO_2排出量予測モデルを構築する。このモデルは, 「通勤・通学者数予測モデル」, 「ファジィ推論を用いた通勤・通学交通手段選択モデル」と「CO_2排出量推計式」の三つのモデルから構成する。このモデルを用いて, 交通に伴うCO_2排出量を削減する政策の一つとして, 通勤・通学者の交通手段を自家用車から公共交通にシフトさせる政策によるCO_2排出量の削減効果を予測した。

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熟練者の技術を習得する手法として, 機械学習が研究されている.熟練者による教師データがない場合, 機械学習で用いられるエージェントは試行錯誤によって学習を進めなければならない.試行錯誤によって学習する手法として, 教師なし学習の一種である強化学習がある.しかし, 強化学習では, 状態と行動を対としたif-thenルールを用いているため, 状態と行動の組み合わが膨大になり, 大きな問題環境では学習が進まない.これらの問題に対し, ファジィ環境評価ルールにより遷移先状態の報酬見積値を計算し, 学習を進める新しい強化学習を提案する.本手法は, ファジィ環境評価, 環境シミュレータ, MinMax探索アルゴリズムから構成されており, 環境シミュレータを用いて行動集合を生成, MinMax探索アルゴリズムで行動を決定する.さらに, 提案手法をチェスに適応し, GNUチェスとの対戦をさせながら, 学習を行なった.その結果GNUチェスを上回る成績を上げることができ, 本提案手法の有効性を示すことができた.

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環境に応じて与えられた仕事の遂行を行うロボットの行動計画問題として, タスクプランニング問題が知られている.しかしながらこのような行動のスケジューリングのみでは, 異なるタスクが与えられると再プランニングが必要であり, 過去に生成した行動を有効に活用することは困難であった.そこで, 行動の生成と, 生成した行動の利用による異種のタスクに対する行動生成のプロセスに注目し, 研究を行ってきた.本論文においては, 階層型知識構造を定義し, GPによる行動生成アルゴリズムを提案する.また提案する手法を六脚歩行移動型ロボットに適用し, 複数のタスク生成を行うことによりその有効性を示す.

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本論文では、人工生命とファジイ推論を用いた避難行動に関する研究を行う。避難行動に関する従来の研究の多くは避難者にあらかじめ避難経路が与えてあり、時々刻々と変化する火災状況に応じて避難経路を選択できないものが多かった。そうした中、横山ら[15]は状況に応じて避難経路を選択できるポテンシャルモデルを提案した。しかし、実際の避難行動では誘導員による避難誘導があることや、高齢者などの身体的能力の劣る人が混在しているなどの問題がある。また、避難者の心理状態も避難行動に大きな影響を与える。本論文では、横山らのポテンシャルモデルを基に、高齢者や誘導員などの役割の異なる避難者を人工生命個体として、また危険意識などの心理状態をファジイ推論で扱うことにより、個体の群行動を用いた新しい避難行動モデルの提案を行う。モデルの特徴としては、個体間の相互作用により精確で複雑な避難行動が扱えることや、避難行動に関する様々な知見が得られることが挙げられる。計算機実験によって、提案モデルの有効性を確認している。

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入出力データがファジィ数である場合の可能性線形回帰分析における影響の大きいデータの検出法を提案する。提案した方法では、一つの観測値がファジィ回帰係数に与える影響の大きさを評価するために、線形計画問題における双対変数と許容幅の概念を利用し、一つの観測値に対応する二本の制約式をファジィ数演算にもとづいて同時に取り扱う方法である。提案した方法を用いて、行動意図に与える多属性態度の影響を調べた消費者調査データへの応用例を示す。

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We have two important assumptions, the perfect imformation and the rational behavior, when we evaluate the infrastructure constructing by the ecobomic theory. But we think there is always fizziness in those behaviors. In this paper, we built the benefit evaluation model by using the fuzzy utility, in order to consider the fuzziness of decision-making, We introduced the fuzziness for the utility maximizing behavior in the general equilibrium model, and showed the possibility to measure the benefit as fuzzy. We carried out the simulation analysis for the assumption case. Though we set the 1% fuzziness, the benefit had the large width. We must plan the policy as being care for its facts.

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石油精製業は、典型的な装置産業であり、品質向上、安定操業、生産性向上、省力化、省資源化の実現のため、積極的にプラント運転の自動化に取り組んできている。石油プラントの重要な装置の一つである、重油流動接触分解装置において、反応塔/再生塔系を低圧化する制御システムは、入力情報として欠かせない酸素濃度の分析計の信頼性が低く、使用できないという問題があった。この問題を解決するために、ニューラルネットワークと線形回帰式による非線形モデリング手法が開発された。しかし、原料油が切り替わる等の外乱が入った場合には、推定誤差が大きくなり運転に支障が出るという問題があった。本論文では、このような外乱が入った時でも推定精度が低下しない酸素濃度推定式の同定を目的として、相互情報量を基にした、入力空間のファジィ分割法を提案する。各分割領域の後件部には線形回帰式を同定し、ファジィモデルを構築する。本手法では、ID3において属性の分類時に使用した相互情報量の形状を利用してメンバーシップ関数を決定する。本手法により得られた酸素濃度推定モデルにより、反応塔/再生塔系の低圧化制御システムの連続運転が可能となり、電力削減、省力化などの大きな効果が得られた。

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BezdekらのFuzzy c-Varerties (FCV)法はクラスターのプロトタイプとして線形多様体を用いることにより線形のクラスタリングを行う手法で, 局所的な主成分分析とみなすことができる.しかし, 欠測値を含む実データの分析に際しては, データ行列を直接扱うことができない.本論文では, FCV法の目的関数をデータ行列の最小2乗近似の立場から再検討することにより定義し, その一般化として, 欠測値を含むデータから局所的な主成分を抽出しながら超楕円体状のクラスターを形成する手法を提案する.ます, FCV法の目的関数が主成分分析で用いられる最小2乗基準にメンバシップを導入したものに等しいことを議論し, クラスターごとの局所的な主成分分析法として定式化を行う.次に, 定義された最小2乗基準に基づく目的関数を, 欠測値を含むデータを扱えるように拡張することにより, 不完全データから局所的な主成分を抽出しながら線形クラスタリングを行う手法を提案する.その際, 欠測値を含むデータに適切なメンバシップを割り当てられない場合があることから, クラスター中心からの距離を考慮するFCM法の目的関数を重み付きで付加することにより, 超楕円体状のクラスターを形成する.数値例では, 感性評価データへの適用を通して提案手法の有効性を示す.

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三角ファジィ数の直積で表されるファジィデータを, L_1距離に基づくファジィc-平均法でクラスタリングする手法を提案する.アルゴリズムを簡単にする観点からL_1距離を扱うことにする.集合間の距離の中では両極端である最長距離法と最短距離法を用いて目的関数を定義し, 最適化を行う.ファジィc-平均法は, クラスター中心とメンバシップの二つの変数を含む目的関数に対し, 交互最適化を行うことによりクラスタリングを行う手法である.ファジィ数の直積で表現されるファジィデータに対する目的関数をファジィc-平均法で交互最適化する際に, メンバシップに関する最適解は既存のファジィc-平均法同様に求められるが, クラスター中心に関する最適解は同様に求めることができない.そこで新たにクラスター中心に関する最適化を求めるアルゴリズムを開発する.このアルゴリズムは目的関数のクラスター中心に関する区分線形な偏導関数を探索するアルゴリズムで, 既存のファジィc-平均法と同じ計算量で解を求めることができる.このアルゴリズムを用いることにより, ファジィデータに対するL_1距離に基づくファジィc-平均法において, 目的関数の厳密な交互最適化を行うことができる.本論文では三角ファジィ数の直積で表されるファジィデータを取り扱う.三角ファジィ数以外の一般的なファジィ数を考えることも可能であるが, 非線形な関数の探索が必要になるのでここでは扱わない.人物の印象に関する不確定性を含むデータが, 三角ファジィ数の直積で表現されると仮定し, 不確定性を含んだまま本手法でクラスタリングした結果と, 同じデータに対して不確定性を含まないと仮定した場合の既存のファジィc-平均法のクラスタリング結果を比較する.

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不確実性を含む意思決定問題に対しては, 確率的な最適化手法である確率計画法と意思決定状況における不確実性をファジィ概念により表現したファジィ数理計画法という二つのアプローチが代表的であり, さまざまな形で発展してきている.本研究では, これらの確率計画法とファジィ計画法の融合として, 問題に確率変数が含まれる場合の多目的線形計画問題に対して, 単純リコースモデルに基づく定式化を行った後, 意思決定者のあいまい性を考慮するためのファジィ目標を導入し, 意思決定者との対話により意思決定者の満足解を導出するという基準点法に基づく対話型ファジィ満足化手法の適用について考察する.

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本論文では, 可能性クラスタリングに基づく新たな計算手法を提案する.まず, 確率的クラスタリングと可能性クラスタリングを対比させて議論することにより, 可能性クラスタリングの性質を再検討する.また, ここでは標準的ファジィc-平均法とエントロピー正則化によるファジィc-平均法を対象として議論を進めるが, 前者では, 後者で得られる確率的クラスタリングと可能性クラスタリングの解の関係を得ることができない.そこで, 前者の評価関数に正則化項を加えた新たな評価関数を導入し, この評価関数が後者のものと対比できることを示す.さらに, 可能性クラスタリングの分類結果の性質を吟味し, 新たな計算手法を提案する.この手法では, データのクラスタ数を指定せず, クラスタリングの過程でクラスタ数が自動的に決定される.最後に, 提案する手法の効果をirisデータを用いて評価する.

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