@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00024545,
 author = {川村, 旭 and 渡部, 信雄 and 大和田, 有理 and 益岡, 竜介 and 浅川, 和雄 and Akira, Kawamura and Nobuo, Watanabe and Yuri, Owada and Ryusuke, Masuoka and Kazuo, Asakawa},
 issue = {36(1991-ARC-066)},
 month = {May},
 note = {ファジィの解かり易さで、ニューロの精度や学習能力を利用することができる、ニューロファジィ融合システムを提案する。本システムは、ニューローファジィ間の変換の橋渡しのために、ファジィモデルと対応する構造を持っニューラルネットワークを構成要素として持つことを特徴とする。ファジィからニューロへの変換により、専門家から得た知識を導入してニューラルネットワークを構築する。そのニューラルネットワークを実際の対象システムに適用し、さらに動作中に得たデータを学習することによりモデルの精度の向上を図る。また、ニューロからファジィへの変換により、学習後のニューラルネットワークの内部処理の説明機能を実現する。, We are developing a prototype of Neurofuzzy systems that enables us easy understanding by a fuzzy model and convenient improving by neural network learning. By translating from a fuzzy model to a neural network, the neural network is constructed using the knowledge that is obtained from experts of a target system. The neural network is applied to the target system, and learns the data obtained during its operation for improvement of accuracy of the model. Furthermore, by translating from the neural network to a fuzzy model, explanation of inner representation of the neural network is possible after its learning.},
 title = {ニューロ・ファジィ融合システム},
 year = {1991}
}