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模糊推理Petri网及其在故障诊断中的应用 总被引:24,自引:0,他引:24
分析了推理Petri网与传统Petri网的共性和区别,给出了模糊产生式规则推理Petri网模型.在此基础上,给出了有效的推理算法,并以极大代数矩阵算子进行了形式化表示,此算法充分利用了Petri网的数学理论基础和描述并发系统的能力,具有并行推理能力,可以同时得到推理后系统的全部状态值.最后举例说明了其在故障诊断中的应用. 相似文献
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本文针对模糊推理中常存在推理结果意义不明确的问题,提出应用带标识的模糊Petri网(MFPNs)进行模糊推理。推理的过程中考虑模糊产生式规则的权值、阈值、确定性因子等几种知识表示参数以获得更多信息。给出基于相似性测度的模糊推理算法,通过计算带标识的模糊Petri网的最终输出库所中的托肯值可以得到最终的模糊推理结果。通过实例可以验证这样得到的推理结果意义更明确,计算过程更加高效。 相似文献
3.
基于直觉模糊Petri网的加权直觉模糊推理 总被引:1,自引:0,他引:1
利用直觉模糊集合较好地表现不确定信息的能力和Petri网的并行处理能力,构建了直觉模糊Petri网模型。给出了输入权值、变迁阈值等多种约束条件下的直觉模糊推理算法。该算法将直觉模糊推理过程转化为矩阵的运算过程可充分利用直觉模糊Petri网的并行推理能力,有效地避免同一变迁不必要地重复激发从而节省推理时间。实例分析表明所给出的直觉模糊推理算法较已有算法更加合理并且高效。 相似文献
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基于扩展的带标识的Petri网的加权模糊推理 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更加高效计算,并且更加便利地进行加权模糊推理来获得更多的有关加权模糊产生式规则的信息,提出一种某些库所中带有标识的模糊Petri网模型来进行加权模糊推理(WFR).用来标记模糊Petrl网运行的托肯值已经从[0,1]上的实数扩展到了模糊集合.提到的加权模糊推理(WFR)包括了局部权值,确定性因子和阈值等几种知识表示参数,参数用模糊数表示,通过提出的计算模糊推理结果的方法,可以更加高效地计算出最终的推理结果. 相似文献
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为克服Petri网在推理分析复杂、不确定的故障信息中的不足,引入置信度最大及深度搜索优先的诊断方法,将Petri网和模糊推理知识相结合,提出模糊Petri网故障诊断方法及其概念与规则表示,采用反向推理算法根据已发生的故障来定位故障源,给出推理算法的具体步骤。通过逻辑推理和离心式压缩机故障的实例分析,验证了该算法的有效性和可行性,提高了故障诊断的准确性和高效性。 相似文献
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模糊Petri网在车电系统总线故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对车电系统总线故障现象和故障原因之间存在复杂模糊关系而无法实现快速故障诊断这一难题,提出采用模糊Petri网(fuzzy petri net,FPN)建立车电系统总线的故障诊断分析模型,并给出了相应的形式化推理算法;以某型车电系统总线为例,分析比较了各种故障原因的可信度;分析表明:所建模型有效地描述了车电系统总线故障现象和故障原因之间的模糊关系,能够实现故障的快速诊断,该模型可以作为车电系统总线快速故障诊断的理论支持工具。 相似文献
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模糊Petri网与遗传算法相结合的优化策略 总被引:7,自引:0,他引:7
如何确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Petri网(FPN)的建立具有非常重要的意义,一直是尚未解决的难题。文中首次将遗传算法引入到模糊Petri网的参数寻优过程,提出了一种基于遗传算法的参数寻优算法,该算法实现不依赖于经验数据,对初始输入无严格要求。仿真实例表明,由此训练出的参数正确率较高,所得的FPN具有很强的泛化能力和自适应功能。 相似文献
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模糊着色Petri网及其在工作流建模中的应用 总被引:5,自引:1,他引:5
Petri网是当前工作流建模中广泛采用的工具之一,针对工作流过程定义中模糊信息的描述和处理问题,提出模糊着色Petri网的描述方法,并给出基于模糊着色Petri网的推理过程,最后给出一个简单业务流程的基于模糊着色Petri网的工作模型,并对该模型进行了分析。 相似文献
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确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Petri网(FPN)的建立具有非常重要的意义,是目前研究热点之一.提出了一种充分结合量子粒子群优化算法QPSO(Quantum-behaved partide swarm optimization algorithm)和BP网络学习算法各自优点的混合智能算法HQBA,并将其引入到模糊Petri网的参数寻优过程.仿真实例表明,这种混合算法计算简单,收敛速度快,能够明显减少迭代次数,具有更好的全局收敛性能.由此训练出的参数正确率较高,所得的FPN具有很强的泛化能力和自适应性. 相似文献
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为使模糊Petri网能够描述可变模糊隶属判据下的模糊知识,利用基准变换能较好地表达模糊隶属判据可变情况的特点,基于定性映射和定性基准变换对模糊Petri网进行了扩展,给出了扩展后网模型的形式定义和基本运行机制。通过利用定性映射描述模糊产生式规则,给出了一种新的知识表示模式和推理方法,新方法有利于构建模糊Petri网基于认知的学习机制。结果显示,该网模型具有较强的知识表达能力,适用于处理认知模糊不确定性知识,其推理过程能体现某些认知特性,尤其适用于构建以定性判断为特点的智能系统。 相似文献
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模糊推理Petri网及其在产品拆卸序列决策中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为了在产品拆卸序列决策时,简化拆卸路径的分析难度,提出一种以模糊推理Petri网为工具的产品拆卸序列决策模型.采用将模糊推理Petri网与矩阵运算相结合的形式化推理算法,对所提出的决策算法进行了论述.实例应用结果表明,此模型在产品拆卸过程规划中具有很强的并行处理能力,可以根据产品在拆卸过程中零部件的最新信息对每一步操作作出适时的智能化决策,从而实现将产品中若干零件作为子装配体进行拆卸的自动聚类识别,减少了产品拆卸的复杂性. 相似文献
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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。 相似文献
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不确定性知识处理是人工智能研究中经常遇到的问题,基于定性映射的属性Petri网模型在动态表示认知思维中不确定性知识与逻辑推理方面具有优势。在属性拓扑空间中,给出了属性粒的基本定义和基本推理,在属性Petri网中对不确定性知识进行表达,并基于属性Petri网给出归结推理的基本形式和基本算法。结果显示,这种方法可以使定性映射和Petri网更易于动态和显式地表达认知不确定性知识,可为进一步研究Petri网在认知模型中的作用提供参考。 相似文献
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模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets, FPN)是一种适合于描述异步并发事件的计算机系统模型,可以有效地对并行和并发系统进行形式化验证和决策分析.针对聚驱综合调整系统知识具有不确定性和模糊性的特点,给出了基于加权模糊产生式规则的加权FPN决策模型.在此模型的基础上,给出了决策推理过程的形式化推理算法.算法考虑了推理过程中的众多约束条件,将复杂的推理过程采用矩阵运算来实现,充分利用了FPN的并行处理能力,使决策推理过程更加简单和快速.并以压裂方式调整为例,说明了该模型具有直观、表达能力强和易于推理等优点,具有较强的实用价值. 相似文献