近年, ファジィ推論はさまざまな分野・場所で広く利用されている.さらに広く利用されるためには, 学習型のファジィ推論の研究が重要であり, 多くの研究が行われている.しかしながら, これらの学習型ファジィ推論では, 初期配置により学習能力が限定されてしまうなど十分な学習能力を得ることはできなかった.本論文では, 新たな学習型ファジィ推論として, メンバーシップ関数をスプライン関数で構成し, 学習則には, 最急降下法を適用した.これにより, 少ないルール数で十分な学習能力を得ることができた.シミュレーションによりその効果を示す.
