一种基于上下文的语义相似度算法

本体中概念映射的关键是概念相似度计算.本文针对目前概念相似度计算所存在的问题,提出了一种基于上下文的计算本体内概念间语义相似度的算法,从概念的父代和子代两个角度进行计算.该算法充分考虑了概念所处的具体应用环境,利用了本体中概念的语义信息.实验结果表明,基于上下文的语义相似度算法比单纯地计算概念闻语义相似度更有效.     

基于本体的Petri网模型转换方法

在现有的UML到Petri网模型转化规则的基础上,引入本体将其作为各种模型到Petri网模型之间转化的桥梁,研究各种模型到Petri网的通用转化方法.为每个模型包括Petri网模型建立本体,再根据基于分类树的本体映射建立模型转化步骤.通过计算不同模型中概念的相似度建立不同模型中概念的对应关系,完成模型转化.     

基于知识Petri网和归结规则的推理方法

本文提出了一种基于知识Petri网和归结规则的推理方法.通过知识Petri网描述命题逻辑知识库,将归结规则映射到知识Petri网上,根据库所和变迁的连接关系,定义了知识Petri网中的归结结构.利用归结结构,给出了基于知识Petri网的归结推理算法和扩展知识库的推理算法,并利用Wumpus实例验证了推理算法.该推理方法是可靠且完备的,能够利用知识Petri网的网络结构降低计算复杂性.     

基于延迟时间Petri网的工作流相似性度量方法

为了解决实时系统中流程相似性的判定问题,提出一种基于流程中活动的拓扑结构和触发点的流程相似性度量方法。采用延迟时间Petri网(Delay Time Petri Nets,DTPN)模型来表示流程,用于找出流程的触发调度;定义活动时间约束路由关系,给出它们之间的距离和相似度计算公式,进而计算出流程之间的相似度;在此基础上设计相关算法,并且分析时间复杂度。通过实例验证了该算法在时间约束工作流相似性度量方面的有效性。     

FPN推理模型在上下文感知系统中的应用研究

研究模糊Petri网模型在上下文感知系统中的快速推理算法.针对模糊Petri网的通用推理算法不能解决“或逻辑”问题,提出了模糊Petri网推理算法从变迁开始搜索,区别于通常从库所开始搜索的策略,有效解决了“或逻辑”问题;并在不增加虚库所和虚变迁的前提下对变迁先排序后再进行推理,降低了算法的空间和时间复杂度.最后,对模糊Petri网模型和推理算法进行仿真,实验结果验证了该算法的有效性.     

基于相似度特征的Web服务匹配算法

针对Web服务查找与匹配困难问题,提出一种基于Petri网和QOS计算的Web服务模糊匹配算法.构建OWL-S过程模型,依靠该模型中的控制流、状态转移与信息转换,将Web服务以Petri网的形式表示,利用节点、网络架构与变迁的语义标准计算Petri网相似度,获取Petri网参数的最优匹配子图,通过计算Petri网的输出...     

一种XML Schema和ontology间的语义映射算法

语义映射是信息集成的重要基础．提出了一种XML Schema和ontology间的语义映射算法,该算法引入了模式图模型，通过该模型计算概念闽的词义匹配度和概念上下文匹配度的加权来计算概念间的相似度，以判断概念是否匹配,实验结果表明，该算法是有效的，能够匹配XSD、WSDL文档和ontology的相应概念.     

基于H-EMD 的形状上下文特征形状匹配方法

为了快速有效利用推土机距离(EMD)模型计算直方图间的交叉相似度,提出一种基于直方图的EMD(H-EMD)模型.将原始模型对应的线性规划问题中变量数目进行约减,降低了直方图相似度计算的复杂度.利用H-EMD模型计算形状上下文特征间的相似度,进而对基于形状上下文形状匹配方法进行改进.通过对不同的数据仿真结果进行比较,H-EMD模型在匹配时间上更具优势,同时,改进的形状匹配方法能有效实现形状识别和检索.     

XML查询方法的设计与研究

提出了用Petri网建立XML语义结构模型的设计方法，根据XML的DTD结构建立描述XML语义结构的Petri网模型，DTD结构中的元素声明和属性声明对应Petri网模型中的一个或一组变迁，声明中的元素或属性对应Petri 网模型中的库所，把XML查询中的路径表达式定义为Petri网库所中的Token。根据Petri网模型的结构生成存储XML数据的关系数据库模型，将XML的查询问题最终转化为数据库中数据的查询操作。 XML；Petri网；路径表达式；查询     

一种改进的基于规则的带权模糊推理算法

给出了一种基于带权模糊Petri网的模糊推理算法，这种算法可以适用于一类基于规则的系统，即可以对该类系统的带权模糊Petri网模型进行相应的处理。对系统建立了知识表示的带权模糊Petri网模型，使用该算法可以确定用户给定的库所之间是否存在联系，即相应的命题之间是否存在因果关系，可以计算出命题的模糊真值。对具体的算例进行了分析并与已有的算法进行了比较，得出该算法的优点。     

一种基于同步合成构造Petri网进程表达式的方法

Petri网的进程是用于系统行为和状态描述的有效工具,Petri网的进程表达式可以给出系统全部进程的描述,但是对于任意无界Petri网而言求取其进程表达式十分困难.文中首先考察结构简单的S-网的进程行为,给出各种类型的S-网的进程表达式的描述方法.然后拓展了Petri网同步合成的概念,分析了同步合成过程中基本进程段集之间的关系,并利用同步混排给出了进程表达式之间的关系.随后证明了一个Petri网可以通过一组S-网同步合成得到,利用S-网的进程表达式给出了构造Petri网的进程表达式的方法.     

Universal petri net

A universal inhibitor Petri net executing an arbitrary given inhibitor Petri net is constructed. An inhibitor Petri net graph, its marking, and transition firing sequence are encoded as 10 scalar nonnegative integer variables and are represented by the corresponding places of the universal net. An algorithm using only these scalar variables and executing an arbitrary inhibitor net is developed based on the state equation and is encoded by the universal inhibitor Petri net. Subnets that implement arithmetic, comparison, and copy operations are employed.     

结合公共视图和对象Petri网的跨组织流程建模

组织间协同的信息流以及每个参与组织的自治性是跨组织协同的两个要素。结合跨组织工作流建模与对象网之间的相似性,提出了一种基于公共视图和对象Petri网的跨组织工作流建模方法。组织的公共视图隐藏了内部流程细节,是原流程中仅与合作伙伴相关的活动在外部的投影。通过组合各参与组织的公共视图得到了跨组织协同的信息流网结构,利用对象网的交互集建立了组织内部流程与通信结构的同步关系。通过一个建模实例阐述了该方法的有效性。     

无界公平Petri网的进程表达式

Ｐｅｔｒｉ网的进程表达式是以该网系统的基本子进程集为字母的一个正规表达式．它用有限形式给出了网系统的所有（无限多个）进程的集合．作者于１９９５年给出了对任意给定的有界Ｐｅｔｒｉ网求其进程表达式的一个算法．这个算法对无界Ｐｅｔｒｉ网是不适用的,其原因在于子进程同构的概念在无界网系统中没有意义．对此,作者通过定义进程段行为等价的概念,导出了无界Ｐｅｔｒｉ网的进程表达式的一般形式,并借助无界公平网的特征     

一种基于对象网的多视角软件过程模型

基于关注点分离原则,结合多视角软件过程建模与对象网之间的相似性,提出了一种基于对象网的多视角软件过程模型MOPN-SP-net,可以提高软件过程模型的可复用性(reusability).在使用MOPN-SP-net建模时,得到的多视角软件过程模型是一种多维网.直接分析这种多维网比较困难,为此,提供了一种从对象网到平面网的等价转换规则,且转换前后的模型在合理性准则上保持等价.根据这个转换规则,可以通过分析转换后平面网模型的合理性得知转换前的对象网的合理性.     

Petri网的进程表达式与语言表达式

Petri网的语言和进程都是网系统行为的一种有效的描述手段,对应的进程表达式和语言表达式给出了系统全体行为的约束描述．本文首先对Petrl网的进程表达式进行了类型的划分并给出了相应的代数判定依据，随后证明了Petri网的进程表达式与语言表达式的类型一致性，由此给出了由进程表达式求取语言表达式的算法，为基于Petri网语言(尤其是无界Petri网)分析实际的物理系统提供了更为有效的途径．     

基于Petri网的工作流过程建模

业务过程建模是整个工作流管理系统的基础,选择一种高效的建模技术对复杂多变的实际业务流程进行形式化表示对构建一个灵活的工作流管理系统起着至关重要的作用。本文利用了Petri网技术给业务过程建模,构造了一个灵活可分析的过程模型：首先介绍了相关的基于Petri网的工作流建模技术,接着描述了Petri网到工作流过程模型执行的映 射,然后给出了一个具体的基于Petri网建模方式的实例,最后利用随机Petri网和概率论的一些知识对该模型进行了时间性能分析。     

基于Petri网的FMS物流系统建模与仿真

在建立FMS物流系统Petri网模型的基础上,采用"映射"思想,将Petri网模型转化为物流系统的仿真程序,提出了库所映射为程序数据、变迁映射为程序函数、系统子网映射为FMS系统基本类的映射方法,通过实例仿真验证了软件程序与模型的一致性。     

Reasoning and unsupervised learning in a fuzzy cognitive map

This paper presents a new model for unsupervised learning and reasoning on a special type of cognitive maps realized with Petri nets. The unsupervised learning process in the present context adapts the weights of the directed arcs from transitions to places in the Petri net. A Hebbian-type learning algorithm with a natural decay in weights is employed to study the dynamic behavior of the algorithm. The algorithm is conditionally stable for a suitable range of the mortality rate. After convergence of the learning algorithm, the network may be used for computing the beliefs of the desired propositions from the supplied beliefs of the axioms (places with no input arcs). Because of the conditional stability of the algorithm, it may be used in complex decision-making and learning such as automated car driving in an accident-prone environment. The paper also presents a new model for knowledge refinement by adaptation of weights in a fuzzy Petri net using a different form of Hebbian learning. This second model converges to stable points in both encoding and recall phases.