基于改进蚁群算法的维修拆卸序列规划

维修拆卸序列规划是整个维修性设计的重要内容。为了能够以较高的效率求解出产品中零件的拆卸方案,依据产品的基本信息和零件之间的约束关系,建立拆卸Petri网可达图,将拆卸序列规划问题转化为对Petri网可达图最优路径的搜索和寻优问题。同时利用蚁群优化算法对组合优化具有高强适应性的特征,改进基本蚁群算法,对可达图模型进行路径寻优,得到最优或次优的拆卸序列。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

Web服务自动化测试技术

赋时Petri网为装配序列规划提供了有效的建模方法,但其在求解最优装配序列时受到组合复杂性的严重制约。零压缩二叉决策图(ZBDD)是处理大规模组合集合和0-1稀疏向量的一种有效符号技术,能够有效缓解组合爆炸问题。将赋时Petri网与ZBDD结合起来,给出了一种求解装配序列最优解的有效方法。首先通过转换算法将赋时Petri网转换为等价的普通Petri网,接下来给出普通Petri网可达状态及迁移引发函数的ZBDD表示方法,最后基于ZBDD给出最优装配序列求解算法。实例验证表明,该算法在求解过程中通过隐式符号操作实现了Petri网的可达状态搜索,有效缓解了计算过程中的组合复杂性。     

基于直觉模糊Petri网的故障诊断

故障诊断经常受到多种不确定性和模糊性因素的影响,针对不确定性的故障诊断问题,利用直觉模糊集较好的表达不确定性信息的优势和Petri网较好的并行处理以及图形处理问题的能力,构建了直觉模糊Petri网模型。由于将直觉模糊推理转化为矩阵运算的过程中有非隶属度参数的参与,因此推理结果可提供更多的信息。根据实际故障诊断中的模糊推理问题,给出了带有权值、阈值等参数条件下新的直觉模糊推理算法。通过获取和处理故障诊断中的不确定性和模糊性的知识,该算法将故障诊断过程转化为利用直觉模糊Petri网的直觉模糊推理过程。实际燃气轮机故障诊断模型案例表明了所给直觉模糊推理算法的有效性。     

对象化模糊Petri网的任务协同分配建模与推理

为解决FPNN/FCPN建模与推理过程中存在模型规模急剧增大、模糊变量颜色化的作用有限、无法表示知识分类等问题,提出了一种改进的对象化模糊Petri网（FPN）建模及模糊推理算法.该算法采用面向对象技术化简规模庞大的模糊赋色Petri网（FCPN）,经简化的FCPN退化为普通的FPN,但是库所中托肯的语义也发生了变化,它不仅表示模糊语言变量的集合,更重要的是它可作为其他FCPN的引用.最后将该算法应用于协同设计环境中任务分配的模糊推理过程,可有效地降低Petri网模型的复杂程度,且对象化FPN模型直观,易于理解.     

基于直觉模糊Petri网的加权直觉模糊推理

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。     

一种新的基于直觉模糊Petri网的模糊推理算法

基于模糊Petri网的推理机制研究是模糊Petri网领域的热点问题之一。在基于直觉模糊Petri网模型框架下的推理过程中引入库所重排策略及可激活变迁判断公式,提出一种新的基于直觉模糊Petri网的模糊推理算法。通过与已有文献的推理算法的对比分析,在得到同样精确结果的前提下,本算法能够有效地简化推理过程,节省推理时间,降低算法的时间复杂度。     

一种基于模糊Petri网的双向并行推理算法

基于模糊Petri网的并行推理算法的矩阵维数越大,其算法的时间复杂度也就越高。针对反向搜索压缩模糊Petri网模型的相关理论和并行推理算法的特点,结合矩阵命令提出一种实现双向推理的矩阵运算机制,以及其对应的基于模糊Petri网的双向并行推理算法。在使用一般模糊推理算法的过程中,推理矩阵为(11×8)维的模糊Petri网模型,而使用改进算法进行双向推理时所涉及的推理矩阵阶数仅为(7×6)。实验结果表明,与一般的模糊推理算法和反向搜索算法相比,该算法能够提高整个推理过程的并行度,降低算法的时间复杂度,从而提高推理效率。     

直觉模糊Petri网的双向模糊故障推理算法

针对故障诊断中故障现象与故障原因之间复杂的不确定关系,利用直觉模糊集表达不确定性信息的优势和Petri网的图形处理问题的能力,给出了基于直觉模糊Petri网的双向模糊故障推理算法。该算法首先利用反向直觉模糊推理算法对模型进行约减,查找故障原因,再利用正向直觉模糊推理算法对模型进行计算,输出结果。该算法既可将故障信息化繁为简,降低推理过程的时间复杂度,还能够使故障诊断的确定性程度得到进一步提高。汽车发动机诊断案例表明了所给双向直觉模糊推理算法的可行性和有效性。     

应用带标识的模糊Petri网的模糊推理

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。     

基于WFPN的PAAIS知识表示及校验研究

驾驶员辅助决策人工智能系统(PAAIS)是辅助飞机驾驶员进行决策的智能系统,其核心是知识处理。以加权模糊Petri网(WFPN)表示PAAIS知识库中模糊产生式规则,并提出有效的模糊推理算法。针对PAAIS具有多个领域知识库的特点,提出基于WFPN的多知识库校验算法。     

改进的模糊Petri网在民航飞机故障诊断中的应用

针对民航飞机系统的复杂性,采用了反正向推理相结合的模糊Petri网的故障诊断模型.首先,依据预设的变迁阈值,采用反向搜索策略,对建立好的模糊Petri网模型进行约简,以减小后续推理规模,提高推理搜索速度;然后采用正向推理算法进行数值计算,将复杂的推理过程通过矩阵运算实现,充分利用了模糊Petri网的并行处理能力,使模糊...     

A model of fuzzy spatio-temporal knowledge representation and reasoning based on high-level Petri nets

In many application areas there is a need to represent human-like knowledge related to spatio-temporal relations among multiple moving objects. This type of knowledge is usually imprecise, vague and fuzzy, while the reasoning about spatio-temporal relations is intuitive. In this paper we present a model of fuzzy spatio-temporal knowledge representation and reasoning based on high-level Petri nets. The model should be suitable for the design of a knowledge base for real-time, multi-agent-based intelligent systems that include expert or user human-like knowledge. The central part of the model is the knowledge representation scheme called FuSpaT, which supports the representation and reasoning for domains that include imprecise and fuzzy spatial, temporal and spatio-temporal relationships. The scheme is based on the high-level Petri nets called Petri nets with fuzzy spatio-temporal tokens (PeNeFuST). The FuSpaT scheme integrates the theory of the PeNeFuST and 117 spatio-temporal relations.The reasoning in the proposed model is a spatio-temporal data-driven process based on the dynamical properties of the scheme, i.e., the execution of the Petri nets with fuzzy spatio-temporal tokens. An illustrative example of the spatio-temporal reasoning for two agents in a simplified robot-soccer scene is given.     

基于扩展模糊Petri网的知识推理方法研究

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。     

基于模糊Petri网的汽车故障诊断仿真研究

本文将Petri网和模糊推理相结合,建立故障诊断的模糊Petri网模型。其中,用FPN表示模糊产生规则,用Petri网的变迁激活规则进行故障诊断推理,从而分析出异常行为过程间的因果关系,推理出故障的原因及其可信度。以汽车故障诊断为例,建立了基于模糊Petri网的诊断模型。通过仿真分析,验证了模型的正确性和算法的有效性。     

基于模糊神经Petri网的故障诊断模型

Petri网是对具有产生式规则的故障诊断系统的有力建模工具，但其缺乏较强的学习能力．本文以Petri网的基本定义为基础，结合模糊逻辑和Petri网模型，定义了模糊Petri网模型，在此基础上引入人工神经网络技术，给出了人工神经网络的模糊Petri网表示方法，并针对工程机械故障诊断异步、离散等特点，提出并建立了故障诊断的模糊神经Petri网模型及其改进模型．基于模糊神经Petri网的故障诊断系统结合了Petri网和人工神经网络的优点，经过自学习后同时具有很强的推理能力和自适应能力．     

模糊Petri网在带权不精确知识表示和推理中的应用研究

Petri网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行为分析 .以模糊 Petri网的基本定义为基础 ,讨论了带权模糊知识的模糊产生式系统表示法 ,建立了这种表示法与模糊 Petri网之间的映射关系和转换算法 ;在对模糊 Petri网进一步扩充的基础上 ,解决了与知识的模糊Petri网表示相关的几个问题 ;最后给出了模糊 Petri网中不确定性的计算方法和相应的不精确推理算法     

A fuzzy Petri net-based expert system and its application to damageassessment of bridges

In this paper, a fuzzy Petri net approach to modeling fuzzy rule-based reasoning is proposed to bring together the possibilistic entailment and the fuzzy reasoning to handle uncertain and imprecise information. The three key components in our fuzzy rule-based reasoning-fuzzy propositions, truth-qualified fuzzy rules, and truth-qualified fuzzy facts-can be formulated as fuzzy places, uncertain transitions, and uncertain fuzzy tokens, respectively. Four types of uncertain transitions-inference, aggregation, duplication, and aggregation-duplication transitions-are introduced to fulfil the mechanism of fuzzy rule-based reasoning. A framework of integrated expert systems based on our fuzzy Petri net, called fuzzy Petri net-based expert system (FPNES), is implemented in Java. Major features of FPNES include knowledge representation through the use of hierarchical fuzzy Petri nets, a reasoning mechanism based on fuzzy Petri nets, and transformation of modularized fuzzy rule bases into hierarchical fuzzy Petri nets. An application to the damage assessment of the Da-Shi bridge in Taiwan is used as an illustrative example of FPNES.     

模糊Petri网在航电总线系统故障诊断中的研究

航电总线系统结构复杂,各部件相互耦合,故障传播模式多样化。因此,为了处理故障诊断中不充分和模糊的信息,提出了将模糊Petri网应用到航电总线系统的故障诊断中,构建出其故障的传播模型,并在模型的基础上,给出有效的推理算法。表明利用模糊Petri网,可以建立航电总线系统的故障传播模式的模型,清晰地反映故障的产生、发展及影响。     

Intelligent decision making in disassembly process based on fuzzy reasoning Petri nets

Practical disassembly process planning is extremely important for efficient material recycling and components reuse. The research work for the process planning in literature focuses on the generation of optimal sequences based on the predictive information of products. The used products, unfortunately, exhibit high uncertainty since products may experience very different conditions during their use stage. The indeterminate characteristics associated to used products often makes the predetermined plan unrealistic. Their disassembly process has to be decided dynamically adaptive to the products' specific status. To be able to deal with uncertainty in a dynamic decision making process, this paper presents a fuzzy reasoning Petri net (FRPN) model to represent related decision making rules in disassembly process. Using the proposed fuzzy reasoning algorithm based on the FRPN model, the multicriterion disassembly rules can be considered in the parallel way to make the decision automatically and quickly. Instead of producing the disassembly sequences before disassembling a whole product, the proposed method makes intelligent decisions based on dynamically updated status of components in the product at each disassembly step. Therefore, it is adaptive to the changes that arise during the process. Finally, an example is used to illustrate the application of the proposed methodology.     

模糊时间Petri网的时间推理及其在过程监测中的应用

针对传统分析方法的不足,提出用线性逻辑给出模糊时间Petri网描述和时间推理的方法。该方法能清楚地分析模糊时间Petri网的运行行为,具体例子说明了其在系统过程监测和诊断中的应用。