ファジィ帰納学習法の発展と今後の展開

Abstract

コンピュータ及びネットワーク環境が普及し、データの電子化が加速する一方、これらのデータに内在する知識を発見する帰納学習法の重要性が高まっている。本論文では、決定木形式の判断規則の集合を学習する代表的な帰納学習法ID3を中心として、提案されている他の帰納学習法及びファジィ帰納学習法を紹介し、各手法間の関連を明らかにする。また、関連技術の研究動向を紹介し、ファジィ帰納学習法の今後の研究の方向性を明らかにする。