本研究室では、最近知的情報処理の先端技術として注目されてきた、現実の世界に広く存在する不精密性や不確実性が反映させようとしている新しい計算様式、ソフトコンピューティング（柔らかい情報処理）の基本的なアプローチとその応用テクニックに関する研究を行っています。特に、ソフトコンピューティングを構成する主要な方法論、ファジィ論理、ニューラルネットワーク及び遺伝的アルゴリズムに対する研究に力を注いでいます。

ファジィ論理（Fuzzy Logic）とは、人間の概念や知識の中に含まれている曖昧さをうまくコンピュータの推論システムに取り入れることができ、曖昧なデータや因果関係によっても妥当な結果を導き出せる手法である。

ニューラルネットワーク（Neural Networks）とは、人間の脳の情報処理様式を生理学的観点から数理モデルにより実現しようとする手法である。

遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithms）とは、生物の進化のメカニズムを模擬して新しい情報処理手法を築こうとする機械学習のモデルである。

研究テーマ

• ファジィ推論とその応用に関する研究
  
• 曖昧な言葉を用いた似顔絵システムの作成
  
• ファジィ測度とその予測・評価モデルへの応用
  
• 確率分布手法によるファジィシステムモデルの構築
  
• 大規模システムに適した階層型ファジィシステムモデリング
  
• ニューラルネットワーク学習によるファジィ推論規則のチューニング
  
• データマイニング（クラスタ分析・統計解析）とその応用に関する研究
  
• クラスタリングアルゴリズムによるファジィ推論規則に関する知識獲得
  
• 遺伝的アルゴリズムによるファジィ推論モデルの構築に関するルール抽出
  

ゼミナール内容

SHI-LAB