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提出一种在某些库所中带有标识的模糊Petri网模型来进行知识表示。为了获得更多的加权模糊产生式规则的信息,在知识表示的过程中考虑了权值,确定性因子,阈值等参数。这种模糊Petri网充分利用了Petri网的并行处理能力。随着带标识的模糊Petri网的运行,网中标识的变化可以标记加权模糊推理的运行。通过文中给出的基于相似性测度的计算方法可以更加高效地计算出多层加权模糊推理的推理结果。 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
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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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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。 相似文献
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复杂网络安全事件的知识表示和关联分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
刘炜 《小型微型计算机系统》2008,29(12)
针对复杂网络安全事件信息的模糊性和不确定性的推理问题,提出采用一种加权模糊Petri网的安全事件知识表示和关联分析的方法.将Petri网和加权模糊产生式方法结合起来,通过引入网络安全事件征兆权值的概念,用权值大小来描述多个安全事件征兆对安全事件发生的贡献程度.在一定程度上有效地解决网络安全事件之间的复杂因果关系推理及不确定知识的表示问题. 相似文献
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基于BP网络的模糊Petri网的学习能力 总被引:46,自引:0,他引:46
模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)是基于模糊产生式规则的知识库系统的良好建模工具,但自学习能力差是模糊系统本身的一个缺点.该文提出了适合模糊Petri网模型自学习的模糊推理算法和学习算法.在模糊推理算法中,通过对没有回路的FPN模型结构进行层次式划分以及建立变迁点燃和模糊推理的近似连续函数,从而把神经网络中的BP网络算法自然地引入到FPN模型中.在FPN模型上,用误差反传算法计算一阶梯度的方法对模糊产生式规则中的参数进行学习和训练.经过学习和训练的FPN具有很强的泛化能力和自适应功能.FPN模型经过训练得到的参数是有特定含义的,可以通过对这些参数的合法性分析,使得模糊产生式规则系统更加有效,也对知识库系统的建立、更新和维护有着重要的意义. 相似文献
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区间值加权模糊推理方法 总被引:4,自引:1,他引:4
提出了一种新的带权的区间值模糊产生式规则,给出了加权模糊匹配函数和一个区间值排序算法。在此基础上给出了区间值加权模糊推理方法。该方法使规则前件与事实的匹配更符合实际情况,得到的结果更便于实际应用,并且解决了文献犤1,2犦中模糊推理方法存在的不足。 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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模糊Petri网及其在模糊推理中的应用 总被引:19,自引:0,他引:19
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。 相似文献
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研究故障诊断优化问题。针对传统Petri网难以精确地描述故障现象和故障原因之间的复杂关系,造成故障诊断难以精确,提出了将遗传算法、神经网络和传统Petri网模型结合,形成了一种改进的自适应的加权Petri网模型以及模型的构造算法,同时在此基础上,采用改进的遗传算法对神经网络模型的权值进行优化训练,并给出了采用构造的自适应模糊Petri网模型对故障进行诊断的具体步骤。仿真实例验证了算法的有效性,对柔性制造系统实例的故障进行诊断,验证了此自适应的加权模糊Petri网模型结合了Petri网和遗传算法的优点,具有很强的故障推理能力以及自适应能力,能有效地对故障进行诊断。 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
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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。 相似文献