検索質問精製においては，これまでに多くの研究がなされている．この論文では，状況によって変化する語の意味を考慮に入れた概念ファジィ集合を使った検索質問精製，および，概念ファジィ集合のファジィクラスタリングによる実現方法を提案する．また実験において，本提案システムをpseudo relevance feedbackによる検索質問拡張と比較し，より高い精度を達成できることを示す．また，さらに概念ファジィ集合とpseudo relevance feedbackを組み合わせることによってさらに高い精度を実現できる可能性を示す．

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The nature of the concepts regarding images in many domains are imprecise, and the interpretation of finding similar images is also ambiguous and diverse on the level of human perception. Considering these features, in this paper, images' semantic classes and the tolerance degree between them are defined systematically, and the approach of modeling tolerance relations between the semantic classes is proposed. On the basis of it, a general mechanism of representing images' semantics by associative values with predefined classes regarding a corresponding dimension is depicted. Moreover, as demonstration, the methods of generating associative values with defined classes regarding the nature vs. man-made dimension and human vs. non-human dimension are described, and experimental results of images' retrieval show the effectiveness of our proposed mechanism of representing images' semantics in improving the precision-recall performance.

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We propose a method for affect analysis of textual input in Japanese supported with Web mining. The method is based on a pragmatic reasoning that emotional states of a speaker are conveyed by emotional expressions used in emotive utterances. It means that if an emotive expression is used in a sentence in a context described as emotive, the emotion conveyed in the text is revealed by the used emotive expression. The system ML-Ask (Emotive Elements / Expressions Analysis System) is constructed on the basis of this idea. An evaluation of the system is performed in which two evaluation methods are compared. To choose the most objective evaluation method we compare the most popular method in the field and a method proposed by us. The proposed evaluation method was shown to be more objective and revealed the strong and weak points of the system in detail. In the evaluation experiment ML-Ask reached human level in recognizing the general emotiveness of an utterance (0.83 balanced F-score) and 63% of human level in recognizing the specific types of emotions. We support the system with a Web mining technique to improve the performance of emotional state types extraction. In the Web mining technique emotive associations are extracted from the Web using co-occurrences of emotive expressions with morphemes of causality. The Web mining technique improved the performance of the emotional states types extraction to 85% of human performance.

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画像や音楽，香水，アパレルなどの検索を行う場合，従来からのキーワード検索では検索者の求める対象を探し出すことが難しい．このような検索に対しては，感性語による検索や複数の感性語毎に設定された値，感性ベクトルを用いて検索する手法が提案されている．しかし，検索者の主観的な感性イメージと検索システムに設定された感性イメージとのギャップにより，希望通りの対象を検索できない場合があるという課題がある．本論文では，検索者の過去の検索履歴とファジーモデリングを用いて，検索者の主観的な感性イメージと検索システムに設定された感性イメージとのギャップを自動学習し修正する手法を提案する．この自動修正により，従来のアンケート的な方式と異なり，Webなど不特定多数の手間を嫌うユーザでも意図した検索を行えることが期待できる．小規模な評価ではあるが，数回でユーザのイメージに近づき，提案手法により短期間で満足な検索が可能となった．

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本論文では，生態形質の違いと生殖隔離により発生する同所的種分化モデルを提案する．多出力二分決定グラフ（n-output Binary Decision Diagram ; n-BDD）は，人工生命の行動戦略の表現に適しているが，n-BDDの交叉手法である APPLY交叉では交叉を行う２つのエージェントの変数順序を一致させる必要があったため，全個体の変数順序を事前に同一に固定しなければならなかった．変数順序は各エージェントが行動決定時に参照する知覚情報の優先順序を表す．一般的に，生命体が行動の判断基準としてどの知覚情報を優先するかは個々の生命体によって異なると我々は仮定する．個々の生命体が自らの持つ形質や環境に基づいて知覚情報の優先順位を世代交代時に進化させることができれば同所的種分化をモデル化する上で有用であると考える．よって，全てのエージェントの変数順序を一致させる必要がある従来のAPPLY交叉を改良し，変数順序の異なる n-BDDの交叉を可能とする Flexible APPLY交叉を定義した．変数順序の異なる個体が混在する簡単な問題を用いてFlexible APPLY交叉の有効性を評価したところ，問題に適した変数順序が動的に再構築されることで，早く最適解を得ることを確認した．さらに，FlexibleAPPLY交叉を用いることで，疑似生命体における変数順序の異なる２エージェントの交配が可能となり，疑似生命体が世代交代を通して環境に順応し生態形質に見合った行動戦略を獲得することで同所的種分化が発生した．

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本研究では，作曲モデルを利用した対話型進化論的計算手法の作曲支援システムを作成している．作曲モデルは確率決定性有限状態オートマトンで，メロディーを学習し，その学習データをもとに作曲する．作曲モデルを個体とした対話型進化論的計算手法によって，ユーザの好みをモデルが学習し，ユーザの好みのメロディーを作曲する．ユーザが GUIで作曲モデルが作曲したメロディーを修正する．修正したメロディーの中からうまく選択して学習すると，好みに合うモデルとなる可能性があると考えた．実験の結果，作曲モデルは７曲メロディーを学習したときが，評価が一番高く，比較的修正したいと感じる曲数が多かった．そこで，７曲学習する作曲モデルを個体として，対話型作曲支援システムを実行したところ，世代が進む毎に作曲モデルの適応度が上がった．適応度は 12世代くらいで伸びが止まり，類似したメロディーだけになった．また，高い適応度の個体の子は類似したメロディーとなるために，高い適応度を持ちやすい．しかし，いろいろなメロディーを何度もを聞くうちに，ユーザの好みのメロディーが変わるために，適応度が一定しないことが分かった．世代を追うごとに作曲モデルだけでなく，ユーザの好みも明確化すると理解できる．

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本研究では，集団意思決定問題における意見の統合・合意形成支援のためのクラスタリング手法を提案する。まず，各意思決定者から得た個別の評価ベクトルをもとにしたファジィ分類行列を作成する．この分類行列の推移的性質を用いて，評価が似ているもの同士をクラスタリングし，評価の処理を行う．また，その行列の累乗値が収束しそれが推移的性質を有する事から，この累乗値を調整によって異なる意見をまとめる場合の調整目標値に設定している．提案するファジィ分類行列の作成によって全構成員の評価の類似関係を一括して整理でき，効率的にその構成員の意見のクラスタリングを行うことができる．さらに行列の推移性と要素の類似性が密接な関係にあることから，数学的に矛盾のないクラスタリングを行うことができる．これによって現実社会の多様な意見のある中で，合意評価を決定する前に，評価が似ている者同士でお互いの判断を確認し合う，あるいは評価が異なる者同士で判断が異なる内容について議論を交わす，など意見の相違を再整理する過程を分析し支援することが可能となる．

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クラスタリング係数が小さいスケールフリーネットワーク上の結合振動子ネットワークについて，ネットワーク構造の生成方法と次数分布のベキ指数が結合振動子全体の同期に与える影響について調査した．結合振動子のモデルとして，蔵本モデルをネットワーク構造上に拡張したモデルを導入し，ネットワーク構造として優先的選択法と配位法のそれぞれを用いて生成したネットワークを用いた．このような設定の下，数値計算実験によって系全体の同期コヒーレンスの時間平均 R と次数分布のベキ指数 γ_T の関係，および R と結合強度 σ の関係から，（1）ネットワーク生成方法および γ_T に依らず大きな σ で大域的位相同期が現われる，（2）大域位相同期下で γ_T の増加に伴い R がゆるやかに減少する，（3）2 < σ < 7 の範囲でコヒーレンス R がネットワークに強く依存するとともに， σ の増加に従ってコヒーレンスに強く影響を与える γ_T も増加する，（4）コーレンスの緩和時間も R と同様に 2 < σ < 7 の範囲でネットワークに強く影響を受けることを明らかにした．

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著者らは，学習者などが教材構造グラフに基づき作成した学習順序を示す系列がどのような学習戦略に基づいているのかを推定する学習戦略推定法を提案している．学習戦略推定法は，学習戦略を表すパラメータの帰属度関数を用いて推定する方法論である．本推定法では，学習者の系列の学習戦略に関するパラメータにファジィ理論の概念のひとつである帰属度関数を導入していた．しかし，推定を行う際に学習戦略自体については帰属度関数を導入していなかった．また，系列は単一戦略に基づいて作成しているという前提のもと推定を行っていた．そこで，本論文では，学習戦略を推定する際ファジィ意思決定の概念を導入した学習戦略のファジィ推定法を新たに提案する．さらに，複数戦略によって作成されたと判断した系列における推定方法を提案する．本研究の目的は，新任教員や教育実習生が授業設計を習得するための一環として，指導順序を意思決定するための訓練方法のひとつとして導入することである．

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