模糊Petri网及其在模糊推理中的应用

该文首先引入模糊Petri网(Fuzzy Petri Net)的定义，给出了一个九元模糊Petri网模型，并且详细介绍了模糊Petri网的激发规则。给出了产生式规则的模糊Petri网表示的三种模型，在此基础上提出了一种基于模糊Petri网的推理方法，最后使用模糊Petri网中知识表示和运行的基本算法解决了汽车质量检验和故障分析这一实际问题。实际应用证明基于模糊Petri网的产生式规则的推理具有知识表达能力强，处理不确定知识正确，推理过程简单直观，具有一定的智能推理能力，具有较强的实用价值。     

基于加权FPN的聚驱综合调整系统决策分析

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.     

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。     

基于FRPN的水下机器人故障诊断

根据水下机器人系统故障特征的提取具有模糊性和并发性的特点,提出了一种新的基于模糊产生式规则推理的Petri 网模型—模糊推理Petri 网（Fuzzy Reasoning Petri Net,FRPN）,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。利用该模型为水下机器人故障系统进行建模,并分析得到系统中各部件故障发生的概率用以指导水下机器人维修中的故障排除。实验表明该模型具有直观、表达能力强和易于推理的优点。     

基于矩阵运算的Petri网反向推理算法

通过对加权模糊Petri网模型和反向推理算法的研究,建立了加权模糊Petri网的关联Petri网推理模型。在此基础上,提出了基于矩阵运算的反向推理算法。通过实例对算法进行了检验,结果表明该算法具有解决复杂问题的并行推理能力、推理效率高、推理过程简单、容易实现。     

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。     

一种新的Petri网推理算法在贫血诊断中的应用

针对贫血诊断的特点,将Petri网模糊化为模糊Petri网。提出了一种全新的模糊诊断推理机制。先采用逆向搜索策略对初始模糊Petri网进行约简,以减小推理网络的规模,加快推理速度;之后利用融合了极大代数运算的不确定性并行推理算法,确保较准确地推断出结果。最后,给出了一个实际贫血诊断算例。     

基于知识Petri网的确定性和不确定性联合推理

知识推理是人工智能的核心领域,旨在研究如何从已知(知识库和推理规则)推理出未知,以帮助智能体做出科学决策.而智能体所处的环境存在不可观性和不确定性,因此知识库通常不仅包含确定性知识,还包含不确定性知识,而且推理过程需要两类知识紧密协作.然而,目前的推理方法无法将两类知识统一表示,常常将两者对应的推理过程割裂进行.基于此,为了实现在统一的模型架构下完成确定性和不确定性联合推理,给出了一种知识Petri网推理方法.首先,定义了一种新的知识Petri网,使其不仅能够描述确定性的知识规范,也可以描述先验概率知识;其次,根据知识Petri网的网结构,给出了一种知识Petri网概率独立剪枝算法,能够指数级地降低不确定性推理的计算复杂性;最后,利用知识Petri网及其概率独立剪枝算法,给出了一种新型推理算法,实现了确定性和不确定性的联合推理,并利用Wumpus世界进行了演示和验证.     

一种用于上下文推理的带反馈的自适应模糊Petri 网模型

自适应模糊Petri 网兼具模糊Petri 网的模糊推理能力和神经网络的学习能力,是普适计算的模糊情境推理机制的重要的形式化规约工具.但该模型依赖于离线训练数据集,无法适应动态变化的普适智能环境.在自适应学习Petri 网模型中嵌入反馈机制,并对将模糊逻辑引入对上下文的表示,利用神经网络的反向传播学习方法对隶属度函数的参数进行学习,提高了模型的场景适配和个性化自学习能力.通过设计服务推荐系统,建立了模型仿真与验证实验环境.实验结果表明,该方法可以有效提高系统学习能力,进而提高推理正确率.     

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.     

Fuzzy reasoning Petri nets

This paper presents a fuzzy reasoning Petri net (FRPN) model to represent a fuzzy production rule-based system. The issues of how to represent and reason about rules containing negative literals are addressed in the proposed PN model. The execution rules based on the model are defined formally using the operators in max-algebra. Then, a fuzzy reasoning algorithm is proposed to perform fuzzy reasoning automatically. The algorithm is consistent with the matrix equation expression method in the traditional PNs and allows one to exploit the maximum parallel reasoning potential embedded in the model. The legitimacy and feasibility of the proposed approach are proved and validated through a turbine fault diagnosis expert system.     

基于计算型模糊推理算法的模糊控制器设计

针对传统模糊推理算法在推理过程中容易忽略部分推理信息,模糊规则一旦确定就难以调整的缺点,提出一种基于数值计算的模糊推理算法。算法采用数值计算的方法对推理过程进行了改进,这种改进能够充分考虑所有输入的影响,又能根据输入的变化,对模糊规则进行适当的调整。基于该算法的模糊控制器能够大大提高控制性能和精度,减小稳态误差。通过对直流电动机的仿真控制效果表明,该控制器比传统模糊控制器的控制性能好,精度高,抗干扰能力强。     

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。     

Designing genetic regulatory networks using fuzzy Petri nets approach

In this paper, we have successfully presented a fuzzy Petri net (FPN) model to design the genetic regulatory network. Based on the FPN model, an efficient algorithm is proposed to automatically reason about imprecise and fuzzy information. By using the reasoning algorithm for the FPN, we present an alternative approach that is more promising than the fuzzy logic. The proposed FPN approach offers more flexible reasoning capability because it is able to obtain results with fuzzy intervals rather than point values. In this paper, a novel model with a new concept of hidden fuzzy transition (HFT) to design the genetic regulatory network is developed. We have built the FPN model and classified the input data in terms of time point and obtained the output data, so the system can be viewed as the two-input and one output system. This method eliminates possible false predictions from the classical fuzzy model thereby allowing a wider search space for inferring regulatory relationship. The experimental results show the proposed approach is feasible and acceptable to design the genetic regulatory network and investigate the dynamical behaviors of gene network.     

DF控制推理模型的研究

针对控制系统中对象的模糊性和动态性,基于动态模糊集(Dynamic Fuzzy Sets)及动态模糊逻辑(Dynamic FuzzyLogic)系统理论,给出DF控制推理模型的相关概念,如DF向量、DF语言变量、DF语言规则和DF蕴涵关系等,并在此基础上探讨基于DF语言规则的DF推理方法,最后通过实例说明这些概念和方法的应用。     

FPN并行反向推理算法研究

通过对Petri网模型和专家系统推理方法的研究,建立了模糊Petri网（FPN）推理模型。在此基础上提出了专家系统的FPN反向推理算法。最后通过实例对算法进行了检验,结果表明该算法具有解决复杂问题专家系统的并行推理能力,推理效率高,推理过程简单,容易实现。     

基于FPN推理的多Agent网络故障诊断系统的研究

多Agent诊断系统是一种分布式系统,现已在故障诊断中得到广泛应用.提出一种基于FPN推理的多Agent网络故障诊断模型,该模型利用各部分Agent模块来完成故障诊断过程中的信息搜集与分析,故障的确定以及对故障的处理,其中故障的确定由模糊Petri网推理算法来完成.该模型综合了FPN推理算法的并行性以及多Agent技术对故障诊断与处理的智能性的特点,为实现网络故障的快速诊断提供了一条全新的思路.     

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...