模糊Petri网

本文首先把Ｐｅｔｒｉ网模糊化为一种模糊Ｐｅｔｒｉ网，它很适合用来描述具有模糊行为的并行（或并发）系统。它可用在许多应用领域，如应用在诸如大而复杂的制造系统及至社会和经济系统的模拟仿真等实际问题中。     

基于链图的Bayesian网结点聚集

提出了一个基于链图将Bayesiall网的结点聚集算法。将Bayesiall网转化为链图，将链图上等价的结点集当作一个领域并用一个新的结点来表示，修改整体结构和参数，从而完成对整个Bayesiall网的修正。聚集之后的Bayesiall网可以使领域之间的概率关系更清晰明显，优化Bayesiall网的结构表示。     

层次结构的Petri网

Petri网是一个很好地描述与分析并行系统的模型。但在实际应用中,如果系统过大或较复杂时,会遇到结点数过多的问题。介绍了着色网和几种层次结构的Petri网,包括位置/转移精化网、对象网以及开放网等;分析和比较了这几种模型用以减少结点数和引入层次结构的方法,而且从结构上讨论了它们相互之间的关系。     

基于查询方式的模糊Petri网的推理算法

提出利用数据库的查询技术来实现模糊Petri网的推理。把模糊Petri网模型映射到关系数据模型上，用两个数据表结构来表示一个模糊Petri网模型。推理算法中应用的是一些基本的数据库技术，推理算法简单、高效、通用。尤其适合较大规模的FPN模型的推理运算。     

基于扩展关系模型的多Bayesian网依赖结构的合并

贝叶斯网是一个每个结点都带有一张概率表的有向无环图，它可以有效地表示不确定性知识并进行知识推理。知识系统在很多时候不得不将来自不同信息源或者同一信息源不同时刻的知识合并起来。Bayesian网作为一个知识系统，所以也会面临将多个Bayesian网提供的信息结合起来。本文提出一个基于扩展的关系数据模型和条件独立的算法，该算法将多个Bayesian网合并成为一个Bayesian网，并且尽可能地保留每一个Bayesian网的信息。     

基于隐含变量信度网模型的脱机签名鉴别方法

本文提出一种新的基于信度网表示的签名鉴别方法。这种信度网表示方法和传统的信度网表示不同，其中的结点被划分成两类：共有结点和可选结点，以保证构造的网为树结构。该方法不仅可以获得每个结点的条件概率，而且可以表达与结点相关联的成分间的拓扑关系，以便对结构描述的不确定性和成分间的依赖关系进行处理。     

模糊有色Petri网的形式化推理算法研究

Petri网以其图形化的表示方式广泛应用于形式化推理中.基于模糊有色Petri网的形式化推理算法,以系统内部事务之间的逻辑关系为依据,充分利用模糊Petri网在分析不确定知识中的优势,通过知识模糊、库所抽象、转换抽象实现层次化的知识表示和知识推理,并结合有色Petri网对系统规模作适当约简,从而构造出了一种新型的模糊着色网(FCPN)知识表示和获取模型,有效弥补了传统Petri网在实际应用中的缺陷,使模糊推理过程更加简单且易于实现.     

并发模型—Petri网

Pert网是一种适于描述和分析异步并发系统的有力工具。自1962年德国著名科学家C．APetri在他的博士论文“用自动机通讯”中首次提出这种模型以来，已被广泛地用于计算机、通信和自动控制等许多学科领域。特别是当今的高技术发展，高速计算和高速通信对并行技术的迫切需求，使得并发模型──Petri网越来越受到广泛重视，成为并行技术不可缺少的理论基础。一、Petri网是什么？Petri网从结构上说，实际上是一种有向二部图，它包含两类结点，分别称为位置结点和变迁结点。用图形表示时，一个位置给点表示为一个小圆圈，一个变迁结点表示为一…     

基于模糊Petri网和Genetic-PSO算法的动态不确定性知识表示方法

针对复杂系统中不确定性信息的演变特性,提出对其动态适应的基于模糊Petri网和遗传-粒子群(GPSO)算法的不确定性知识表示方法.在基于模糊Petri网的不确定性知识表示模型的基础上,对该模型进行精确数学表示,并采用GPSO实现对不确定性表征参数的动态求解和自学习.最后通过在运载火箭伺服机构故障诊断上的应用验证基于GPSO的自学习模糊Petri网的有效性.     

CP-nets的代数表示及其模型求取算法

条件偏好网(CP-nets)是一种表示定性条件偏好关系的语言。针对目前CP-nets的图形表示方法难以实现运算的特点提出一种二值无环CP-nets的代数表示方法。该方法将CP-nets组织成邻接链表的形式,纵向存储CP-nets拓扑排序的序列,其结点域以命题逻辑的主析取范式来表示二值CP-nets的条件偏好表。横向存储各个顶点的父亲集,它对应决策属性的条件集。随后基于CP-nets的代数表示方法,研究二值无环CP-nets上的直接模型和间接模型的求取算法。实验结果表明,CP-nets不仅能用直观的图形来表示,也可用紧凑的代数方法来表示。     

层次结构的进程网

进程网(Process Net)是一种结合进程代数和Petri网理论的Petri网模型。 当系统过于复杂时,进程网系统模型在实际应用中会遇到节点爆炸的问题,此时需要引入层次结构。提出了层次结构的进程网,给出了层次进程网的建模过程和实现算法,解决了大的复杂系统建模和状态空间爆炸问题,可以清楚地反映出模型的层次,便于对进程网进行细化得到准确的模型,也便于用逐步求精、自顶向下的方法对被模拟系统进行建模,帮助用户实现各种粒度的仿真服务。     

Memristive fuzzy edge detector

Fuzzy inference systems always suffer from the lack of efficient structures or platforms for their hardware implementation. In this paper, we tried to overcome this difficulty by proposing a new method for the implementation of the fuzzy rule-based inference systems. To achieve this goal, we have designed a multi-layer neuro-fuzzy computing system based on the memristor crossbar structure by introducing a new concept called the fuzzy minterm. Although many applications can be realized through the use of our proposed system, in this study we only show how the fuzzy XOR function can be constructed and how it can be used to extract edges from grayscale images. One main advantage of our memristive fuzzy edge detector (implemented in analog form) compared to other commonly used edge detectors is it can be implemented in parallel form, which makes it a powerful device for real-time applications.     

A fuzzy set based solution method for multiobjective optimal design problem of mechanical and structural systems using functional-link net

The principle of solving multiobjective optimization problems with fuzzy sets theory is studied. Membership function is the key to introduce the fuzzy sets theory to multiobjective optimization. However, it is difficult to determine membership functions in engineering applications. On the basis of rapid quadratic optimization in the learning of weights, simplification in hardware as well as in computational procedures of functional-link net, discrete membership functions are used as sample training data. When the network converges, the continuous membership functions implemented with the network. Membership functions based on functional-link net have been used in multiobjective optimization. An example is given to illustrate the method.     

离散制造装配系统的活性控制

首次研究离散制造装配系统的活性控制问题.建立了系统的工件加工过程Petri网 模型.通过对系统Petri网模型的结构分析,提出了导致系统死锁的两类元素结构及活性特 征.对一类离散制造装配系统提出了避免死锁的Petri网控制器,这类控制器容易实现,对系 统的限制小,而且使得受控系统仍具Petri网模型.对一般离散制造装配系统提出了保证系统 活性的控制策略.     

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。     

Enabling fuzzy technologies in high performance networking via an open FPGA-based development platform

Soft computing techniques and particularly fuzzy inference systems are gaining momentum as tools for network traffic modeling, analysis and control. Efficient hardware implementations of these techniques that can achieve real-time operation in high-speed networking equipment as well as other highly time-constrained application fields is however an open problem. We introduce a development platform for fuzzy inference systems with applications to network traffic analysis and control. The platform addresses the current requirements and constraints of high performance networking equipment. For the development process, we set up a methodology and a CAD tool chain that span the entire design process from initial specification in a high-level language to implementation on FPGA devices. An FPGA development board with PCI/PCIe interface is employed to support an open platform that comprises CAD tools as well as IP cores. PCI compatible fuzzy inference modules are implemented as System-on-Programmable-Chip (SoPC). We present satisfactory experimental results from the implementation of fuzzy systems for a number of applications in analysis and control of Internet traffic. These systems are shown to satisfy operational and architectural requirements of current and future high performance routing equipment. The platform proposed allows for the development of prototypes while avoiding large investments and complicated management procedures which constrain the testing and adoption of soft computing techniques in high performance networking.     

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     

基于BP网络的模糊Petri网的学习能力

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．     

模糊Petri网在车电系统总线故障诊断中的应用

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。