En este documento presentamos un nuevo método de razonamiento difuso en el que se utiliza la integral de Choquet como función de agregación. De esta manera, podemos tener en cuenta la interacción entre las reglas del sistema. Por esta razón, consideramos varias medidas difusas, ya que es un punto clave en el éxito posterior de la integral de Choquet, y aplicamos el nuevo método con la misma medida difusa para todas las clases. Sin embargo, la relación entre el conjunto de reglas de cada clase puede ser diferente y, por lo tanto, la mejor medida difusa puede cambiar dependiendo de la clase. En consecuencia, proponemos un método de aprendizaje mediante un algoritmo genético en el que se calcula la medida difusa más adecuada para cada clase. A partir de los resultados obtenidos se muestra que nuestra nueva propuesta permite mejorar el rendimiento de los métodos clásicos de razonamiento difuso de la regla ganadora y la combinación aditiva siempre que la medida difusa sea apropiada para el problema abordado.