本研究では、非対称台形型ファジィ数結合強度を持つ3層階層型ファジィニューラルネットの学習アルゴリズムを提案する。提案する学習アルゴリズムでは、ファジィ数出力値とファジィ数教師信号のレベル集合に対して定義されたコスト関数から, 非対称台形型ファジィ数結合強度の四つのパラメータの修正規則が導出される。台形型ファジィ数は、その特別な場合として実数や区間, 三角型ファジィ数を含むので, 本研究で提案する学習アルゴリズムは, ファジィニューラルネットや区間ニューラルネットに関する筆者らによる従来研究の一般化になっている。このような一般化によりファジィIf-Thenルールを表現する能力が大きく向上することを, 数値実験により明らかにする。