本研究では移動ロボットを対象として人間の柔軟な状況判断・適応能力を模擬した行動決定アルゴリズムを構築することを試みた。本論文では自律移動ロボットに内在するさまざまなあいまい性に着目し行動決定機能の高度化を行うことを最終目標として実施した、1)第2章 : 高度移動メカニズム、2)第3章 : 障害物回避制御アルゴリズム、3)第4章 : 経路決定アルゴリズム、4)第5章 : 行動決定アルゴリズム、5)第6章 : 知的行動決定アルゴリズム構築用ファジィシェル、の5つの研究アプローチについて述べている。ここで提案したアルゴリズムを用いることにより、自律移動ロボットにとって重要な行動決定ルールに「人間らしい」機能を付加することが可能となる。本研究では知能ロボットへのファジィ理論のさまざまな適用を通してその応用可能性を探るとともに、ヒューマンフレンドリロボットの実現に向けて一つの方向性を示唆することができた。

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ある対象を観測して得られた入出力データからその対象の構造を数学モデルとして同定することをモデリングという。しかし、経済システムや社会システムなどでは、人間が関与している場合が多いので、あいまいな現象を取り扱う必要性がある。本研究では、あいまいな現象のモデル化を行うため、新たなモデルの同定手法を提案した。本論文でのファジィモデリングの研究は、次の2つに要約できる。1)ファジィ集合を用いて、回帰分析とGMDH(Group Method of Data Handling)を可能性モデルから考察し、区間回帰分析、ファジィ回帰分析、およびファジィGMDHの定式化を行った。2)ファジィif-then型推論モデル、およびニューラルネットワークを用いたモデリング法を提案した。また、これらの定式化した手法を種々の応用問題に適用することによって、それぞれの有効性を検討した。

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われわれの周りに存在する情報のほとんどは, 曖昧, 不確か, 漠然等で表される不完全な情報であり, 人の思考や推論においてもしばしばこのような情報が取り扱われる.本論文ではこのような情報を取り扱う類推システムの1つとして, MYCINで見られる確信度を用いた推論法と類推法を提案する.真理値の集合としては[0,1]を用い, 真理値は可能性を表すものとする.我々は含意A→Bの仮定Aと結論Bには密接な関係が存在すると考え, 含意A→Bに確信度cfを与え, AとA→Bの推論結果を前提の真理値T(A)とその確信度cfの積として導く.次に「類似した原因は類似した結論を導く」という基本仮定に従った変換類推モデルについて述べる.この類推は, 我々が目標としている事実と同じ対象内にある既知の知識を変換することにより新事実を発見するものであり, 前提と規則の仮定部の事実間の類似性を表す対応付けを用いることにより可能となった.最後に異なる経路から導き出された同一の結論を結合する方法について述べる.これは各々独立した原因から得られた結論を統合した場合, その結合後の確信度は上下幅を持つという考えに基づくものである.この結合規則は可能性の程度を結合するのに適する規則である.

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ファジィ論理プログラミングは, ファジィ論理に基づくファジィプログラミング言語Fuzzy Prolog の数学的基礎である.本論文では, ファジィ論理プログラミングを, (1)ファジィ確定節;不確定な主張を表現する論理式, (2)ファジィ論理的帰結;正しい結論と特徴付けられたファジィ確定節, (3)SLD-導出;ファジィ確定節の集合からファジィ論理的帰結を導き出す手続き, (4)導出の度合;最も確からしいファジィ論理的帰結を与える値, の4つから定義する.本稿の主要な結論は, SLD-導出の健全性と完全性, すなわち, ファジィ確定節がファジィ論理的帰結であることと, ファジィSLD-導出によって導出されることが, 同値となることである。

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本論文では, 可能性測度と必然性測度を用いてmax-min解が定義される.このmax-min解は, 西崎らのmax-min解の定義の拡張となっていることから, 拡張max-min解と呼ばれる.三角型ファジィ数をもつファジィ多目的行列ゲームにおけるmax-min解に対して, 西崎らにより計算方法が与えられていたが, 任意のL-Rファジィ数をもつファジィ多目的行列ゲームにおける拡張max-min解に対しても同様な方法で容易に求められることが示される.すなわち, 拡張max-min解も, 二分法とシンプレックス法により計算できることが明らかになる.ファジィ多目的行列ゲームにおける解のファジィ目標の達成状況を図示するためには, 純粋戦略の数と目標の数の積だけの図が必要になり, 大局的に達成状況を把握することが困難であった.そこで, 得られた解の各ファジィ目標の達成状況を大局的に把握する方法を提案する.この方法では, ファジィ目標の数だけの図により, 達成状況が把握できる.したがって, 意思決定者は意図した解が得られているか否かを容易に確認できる.最後に, 簡単な数値例が与えられる.

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本論文は, 分類対象の集合上で観測された対象間の類似度データに対する加法的ファジィクラスタリングモデルを提案しその性質について考察したものである.クラスタリングモデルにおいてクラスターとはある種の共通な性質を有する対象の部分集合として定義される.従来の加法的ハードクラスタリングモデルにおいては, 対象間の類似度はそれらが共通に属すクラスターに付けられた重さの和として表現される.したがって, このモデルによって対象間の類似度の構造を説明するためには類似度のもつ潜在次元数とクラスターの個数との関係から多数のクラスターを必要とする.本論文では, ファジィクラスター(分類対象の集合上のファジィ部分集合で表現されるクラスターをここではファジィクラスターと呼ぶ)の概念を加法的クラスタリングモデルに導入することによって少数のクラスターで類似性の構造が説明可能となることを示し, この概念に基づく3つのモデル, 単純加法的, 重複を考慮した加法的, 類似度の順序のみを考慮した加法的ファジィクラスタリングモデルを提案する.これらのモデルの考察から, 加法的ファジィクラスタリングモデルにおいては, 少数のクラスターでより詳細なクラスターの性質が抽出可能となることが示される.さらに, 従来のハードクラスタリングの場合と比較して, 帰属度がファジィグレードで表現され, 帰属度の値のとり得る自由度が増加することにより, 類似度の構造とクラスターとの関連がより明確に表現できる.

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X線や電磁波などを対象物に投影して得られるデータより対象物断面の情報を得ることは, Computer Tomography(CT)と呼ばれ, 医療, 非破壊検査や地下資源探査などに広く利用されている.対象物の投影データより対象断面を画像化する手法は, 従来よりラドン変換・フーリエ変換を利用した方法が完成されている.しかし, 投影データが少ない場合や投影方向に制約がある場合には, 断層画像をうまく再現できない.本論文では, 駆動源と検出器の設置に制約があるため得られる投影データが限定される場合に, なめらかに変化する対象断面の媒質分布を再構成し, 可視化するニューロ・ファジィ手法を提案する.本稿でのニューロ・ファジィとはファジィモデルに勾配法を適用してニューラルネットのように学習するもので, メンバシップ関数にはガウス基底を用いる.このファジィモデルは, 円形基底関数の一種であり, 三層のニューラルネットワークとも見なされている.提案法ではまず断面の媒質分布をニューロ・ファジィモデルで表す.そして光線モデルを仮定し伝播路に沿った線積分を求める.このファジィモデルの線積分は非常に簡潔に表現される.次に, 得られた投影データを教師データとしてニューロ・ファジィモデルの各パラメーターの値を最急降下法により学習(変更)する.学習後のファジィモデルで表された対象断面上の媒質の分布を3次元グラフィックスにより可視化する.

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触診は医者の診断の重要な手段の1つである。我々は、手が届かない部位をも触診を可能とするようなマスタ・スレーブ型の医用マイクロマニピュレータの開発を行なってきた。このシステムでは、オペレータは、マスタグリッパを操作することによって、生体組織の微小な部位の硬さを自分の触覚によって判別することができるが、さらに、測定データをもとに計算機が推定した硬さを知ることができれば、オペレータの硬さの評価はより信頼性の高いものになると考えられる。本論文では、この目的のため、ファジイ推論を用いた生体組織の硬さの評価方法を提案している。この方法では、エキスパートが各分野で経験で確立した硬さに対する主観的なスケールを取り入れている。また、この評価を、硬さによって変化する物理的パラメータの数値で表現するのではなく、言葉で表現している。

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あいまいな情報を, ファジィ理論を用いて処理するファジィデータベースシステム(FDBS)が数多く提案されている.しかし従来のFDBSにおいては, 個々のユーザの主観的なあいまいさの相違については考慮されていなかった.一般にあいまいさは主観的な場合が多く, 個人によって異なっているのが普通である.このため, 従来のFDBSにおけるあいまいな情報処理では, 全てのユーザのあいまいさに対応していたわけではない.そこで, それぞれのユーザのあいまいさを表すメンバシップ関数を自動的にチューニングするFDBSを提案する.さらにこのシステムでは, 「若い」などの数値的尺度を持ったあいまいさだけでなく, 従来のFDBSでは扱うことが困難だった「美しい」「美味しい」などの, 数値的な尺度を持たないあいまいさをも処理することを可能とした.

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ファジィ制御を用いて制御器を構築する場合に, ファジィ制御規則が制御器に与える影響は大きく, 制御器に合ったファジィ制御規則を用いなければ, ファジィ制御の結果とその望ましい出力との間の誤差が生じてしまう.ファジィ制御器から生じる誤差を低減する方法の一つとして, ファジィ制御規則を修正する方法がある.その際, 試行錯誤を操り返し最適な制御を行なうことができるファジィ制御規則を求めている場合が多い.本論文では, 発生する誤差に着目し, その誤差情報を使ってファジィ制御規則の修正量を推定する方法を述べる.ファジィ制御器を2つ用いてそれぞれに違うファジィ制御規則の修正量で制御を行う.修正量に対する二乗誤差を比較し, 誤差の小さいファジィ制御規則の修正量を出力用制御器のファジィ制御規則の修正量とする.出力用制御器と比較するための制御器のファジィ制御規則の修正量は乱数で与える.二乗誤差を比較しながらファジィ規則修正量を選ぶ処理を繰り返すことにより, 誤差の小さいファジィ制御規則の修正量を推定することが可能となる.本論文のシミュレーションでは, 最初にインディシャル応答を求め, 定値制御にファジィ制御規則の修正が有効であることを明らかにする.次に追従制御にファジィ制御規則の修正が有効であることを示す.そして, 追従制御の目的信号の変化として固定された周波数の正弦波を用いる場合に位相ずれの誤差の低減が可能であることを確かめる.また目的信号の変化の方向が徐々に変化する正弦波ではなく, 一定値で増加や減少する場合や, 変化の方向が大きく変化する三角波を用いる場合も誤差の低減が可能であることを確かめる.

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ファジィ制御が実用化されて以来、日本では多くの産業分野でプロセス制御への適用が進められている。このファジィ制御を実現する上で最大の課題は、知識の獲得である。そのため、多くの研究者により、最適化手法やニューラルネットワーク技術などによる設計、調整の自動化の研究が行われている。しかし、実用化の観点から考えると、そのモデルはしばしば複雑になる。その結果、ファジィ制御の設計が容易で、理解しやすく、かつ言葉で表現できるという特長を損なう問題点が生じている。そこで、プロセス制御への適用を目的に、ファジィ制御の特徴を考察する。まず、プロセス制御では、不明確化なプロセスの特性の存在やその変化などの事情により、オペレータの監視、操作を必要としていることを示す。そのため、完全な設計情報を得ることが難しく、オペレータの監視、操作にはファジィ制御システムを理解できることの重要なことを述べる。本論文では、これらの要求に応えるものとして、操業ノウハウと操業データに基づく制御規則とメンバーシップ関数の設計、調整、評価方法を提案する。そして、運用時にオペレータにより制御規則やメンバーシップ関数の調整を行うために、ファジィコントローラの持つべき機能についても論じる。

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大規模、あるいは複合システムに対する効果的制御系の構成法として、サブシステムごとに制御ステーションを設け、各サブシステムが独自の情報のもとで、協調しながら制御を行なう分散制御方式がある。筆者らは、干渉項を無視したローカルサブシステムに関して確定モデルが得られると仮定し、サブシステム間の情報交換を行なうことなく、フィードバックコントローラとファジィコントローラで構成されるハイブリッドコントローラを用いる実用的分散制御系を提案した。本論文では、各サブシステムが未知である場合、相互干渉による不確定性を未知の外乱とみなし、未知外乱が存在する未知システムのパラメータの同定とそれに基づく分散制御について述べる。まず、外乱の統計的性質が仮定できなく、外乱の上限のみが既知である場合に対し、ファジィ不感帯を用いるロバストな適応アルゴリズムを提案する。また、外乱の上限が未知である場合、ファジィ動的線形システムを未知プラントに対する同定モデルとして用いるファジィ同定システムも提案する。外乱の上限が既知の場合、本論文で提案されたファジィ不感帯を用いる同定アルゴリズムは、他のアルゴリズム(Goodwinら[2])と比べて理論的により良い同定精度が保証される。外乱の上限が未知の場合は、推定誤差の時系列変動を考慮しながら適応的に決定されるファジィ不感帯集合とファジィ同定モデルによって、同定アルゴリズムのロバスト性とともに良い同定精度が得られることを示す。また、これらのアルゴリズムによって同定されたパラメータを用いて設計されるハイブリッドコントローラによるシミュレーションの例も示す。

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製鉄所や各種工場等の荷役作業に使用されている天井クレーンの運転には、吊り荷の揺れを抑え、かつ目標位置に精度良く運ぶ操作が要求されている。この相反する制御目標に対して、実用上許される精度で制御するには高度な技術が要求されるため、熟練者の介入を必要としていた。そこで、最適制御理論やファジィ技術を用いて、自動化の研究が多くの人々により行われている。しかし、それらの振れ止めや位置決めを同時に制御するものではなく、かつシミュレーションや実験レベルの研究に留まっている。我々は、この天井クレーンの制御にファジィ制御を適用し、振れ止めと位置決めの操作を同時に行うことのできるファジィ協調制御方法を開発した。シミュレーションにより、協調制御の可能なことを確認した後、プログラマブルコントローラに搭載した。そして、実天井クレーンを用いた運用を行い、従来制御方法との比較により、その効果を調べた。その結果、クレーンの固有周期の約2.3倍の時間で精度良く振れ止めと位置決めの可能なことを確認したので、その内容を述べる。

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