ベイズ意思決定問題において損失関数の設定が困難であり、自然の状態をファジィ化することによってファジィ事象における損失関数が設定しやすくなる問題に対して、ファジィ・ベイズ意思決定法がすでに提案されている。本論文では、ベイズ意思決定問題における損失関数は設定されている場合について、自然の状態をメンバシップ関数によってファジィ事象に変換することに対する意思決定を行う方法を提案する。ファジィ化した問題に対する期待損失は、写像の拡張原理とファジィ集合の演算の拡張原理を活用することで導くことができる。ファジィ数の大小関係の指標をもちいることで期待損失の順序付けをすることができる。この順序付けをもとに最適行動を決定することができる。さらに、この意思決定法は、期待損失のメンバシップ関数を可能性分布と考えることでベイズ意思決定方法との評価をすることができる。

ファジィネスおよびランダムネスをともに含むような観測値が得られる場合のモデルとして、ファジィ確率変数によるモデルを提案し、その有効性を明らかにした。さらに、このモデルにより、統計的推論の問題は、ファジィネスを含むような場合であっても、ランダムネスのみを含む通常の統計的推論の問題に帰着できる場合のあることを示した。また、ファジィ事象とファジィ確率変数の関係についても明らかにし、一般にファジィ確率変数を用いたモデルが有効であることを示した。

ロット受渡しの際, よく用いられる統計的品質管理の基本的な手法は, 計数規準型1回抜取検査である.これは通常, 四つの要素(合格品質水準, ロット許容不良率, 生産者危険, 消費者危険)を指定することにより成り立つ.しかしながらこれら四つの要素の指定には種々の経済的要因を考慮に入れねばならず, 適切な数値を選択することはなかなか難しく, 特に生産者と消費者との間の綿密な交渉により決定される合格品質水準とロット許容不良率はこの傾向が強い.そこで本論文では, この問題にファジィ理論を適用し, これら四つの諸量を「だいたい?くらい」にしたいというあいまいな形式での指定を許した場合の抜取検査の定式化と, その検査方式の設計手順について述べる.

"if X is A then Y is B"形式のファジィ推論は、言語的な記述形式に対応し、人間の経験的な推論規則を言語表現のままに取り込むことができるという特徴を持つ。しかし、考慮しなければならない要因が多数である場合には、多次元空間において推論規則をイメージしなければならず、ベテランから推論規則を聴取することが極めて困難となる。これに対し、大西の提案した順序構造モデルによるファジィ推論は、各入力ごとに推論規則を記述し、推論規則間の動的順序関係を規定することにより推論結果の調整を行うものであり、多入力多出力のシステムにおいても推論規則の把握を容易にしている。しかし、例えば戦略的要因等により推論規則間の順序関係が変わってしまうような問題に対しては、順序構造モデルによっても推論規則の記述が困難であった。本論文では、多くの要因を考慮しなければならない問題に対してファジィ推論規則の構築・変更が容易な手法として、可変順序構造モデルによるファジィ推論法を提案する。本手法は、事前に複数の順序構造モデルを用意しておき、戦略的要因等によりどのモデルを用いるかをファジィ的に切り替えるものである。本手法の有効性を確認するために、実際の生産現場におけるある作業班のデータを用いて、作業着手手順決定の実験を行った。その結果はベテランの推論結果と良く一致した。

橋梁に発生する損傷は種々の要因が複雑に組み合わさって生じており、さらに損傷発生による橋梁諸機能への影響も非常に複雑な関連性を有している。これらは1つのシステムを形成していると考えられるが、このシステムを完全に解明し定量的に把握することは現状において困難である。しかし、経験豊富な橋梁技術者は、これまでに蓄積された技術的経験・知識から、独自の損傷評価システムを概念的に構築していると考えられる。このような主観的判断に頼った診断は"あいまいさ"が内在し合理的とはいい難い面も有するが、専門家の経験的知識を整理・統合することによってシステム工学的に検討することは、橋梁診断エキスパートシステムの診断プロセスを確立していくうえで非常に重要であると考えられる。本研究では、定量化できるできないにかかわらず、あいまいさを伴う不確定要因をも含めて分析の対象にし、専門家の知識・経験をベースとした鋼橋損傷要因間の関連性に対する認識をアンケート調査を利用して抽出し、内在する"あいまいさ"をDempster & Shafer理論により数値化する。そして、ファジィ階層化手法を適用し、数種の階層構造モデルを作成したうえで、要因間の従属関係を示す連結線(パス)の簡潔性及び連結線(パス)の存在箇所と文献との一致性に留意し、最適な階層構造モデルを選択することにより、下位の定性的・定量的情報から上位の耐荷性・耐久性に及ぼす影響を推定するための階層構造モデルを構築することを目的としている。

モデル規範形適応制御系(Model Reference Adaptive Control System, MRACS)は、追従過程のオーバシュート、上昇時間、などの制御性能指標を定量的に指定することが要求されるようなサーボ系の設計に対し有効である。しかし、モデル規範適応制御系における適応則の設計においてプラントの線形モデルが必要であるので、プラントが複雑な非線形であるような場合、モデル規範形適応制御系を適用することが困難となる。この問題を解決するために、モデル規範形適応制御系の適応則の設計にファジィ推論を導入し、ファジィ適応則をもつモデル規範形適応制御系を提案した。また、それを天井クレーンの振れ止め・位置制御に応用し、天井クレーン制御におけるトロリーが終着位置に達する時間や位置のオーバシュートの制御性能指標を定量的に指定することができることを示した。エネルギに注目した制御方式を用いることによって、制御系の漸近安定性が厳密に保証することができる。さらに天井クレーン制御の模型実験結果により、ファジィ適応則をもつモデル規範形適応制御系と天井クレーン制御への応用の有効性を示した。

ファジィ推論アーキテクチャに基づくニューラルネット(NARA)を現実世界の問題に適用し、性能を評価する。システムの初期設計時の安全性を保持しつつ適応性を実現するためには、論理性と学習機能の2点をシステムに併せ持たせることが必要であることを述べる。そして論理性をニューラルネット(NN)の構成に反映させたNARAがこの条件を満たし得るシステムであることを述べる。評価実験はVTRテープ走行系の自動調整を行なうルールベースシステムの入出力データを用い、従来の単一NNとNARAとの性能比較を行った。この結果、1653個の学習データに対して2.2%の認識誤りを1.4%に、1653個の未学習データに対して4.6%の認識誤りを3.9%に減少させることができた。さらに、ファジィ論理導入の評価、認識誤り傾向の解析、現行システムとの比較評価などについて考察した。最後に適応化実現の研究に於ける本論文の位置付けと今後の展開を示す。

近年, ファジィ理論を応用した実用例が増加している。これらの応用例では, 推論過程をソフトウェアによって実現するものがほとんどである。ソフトウェアによる推論では, 数10FLIPS程度が推論速度限界であり, 高速を必要とする制御には対応が難しい。高速制御を無理なく実現するために数MFLIPSの推論測度を持ったボードレベルあるいはチップレベルでのファジィ推論のハードウェア化が種々検討されている。本研究では, 回路構造が理解しやすくコンピュータとのインタフェースが簡単なディジタルIC(TTL74シリーズ)のみを用いた2入力1出力のファジィ推論装置の開発を通して, ファジィ推論アルゴリズムの効率的なハードウェア処理法の提示とその実現を行う。ここで開発するファジィ推論装置では, 入出力データの形式をいずれも8ビットデータとし, 5個のラベルを持つメンバーシップ関数を割当て, 25個のルールを持たせている。そして, 非ファジィ化の方法として高さ法を用いたものである。ここでは, 開発するファジィ推論装置の構造および設計思想を示すとともに, その特性を評価する。さらに, この回路設計概念をASIC等の技術を用いてVLSI化することにより, さらに小型化や信頼性の向上が期待できる。

最近, ファジイ集合論は真偽値を完備ハイティング代数に拡大してできる集合論のことであるとの立場に立ち, それにのっとりファジイ集合の補集合や含意を定義するのが良いのではという意見が見受けられる。本稿では, これらの定義を取り入れたファジイ制御は実用には適さないのではないかということについて, 簡単な例を挙げて議論する。