基于模糊Petri網(wǎng)的知識(shí)推理與維護(hù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì).pdf

1、近年來,人們對(duì)傳統(tǒng)Petri網(wǎng)在人工智能中的應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究.但是,隨著應(yīng)用的深入,人們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)Petri網(wǎng)有一個(gè)缺點(diǎn),就是不能描述不精確知識(shí).然而,現(xiàn)實(shí)世界中大量復(fù)雜的問題存在著不精確性,難以用精確的知識(shí)表示.因此,隨著模糊數(shù)學(xué)的出現(xiàn),人們提出了模糊Petri網(wǎng)的概念,它具有處理不精確知識(shí)的能力.該文以模糊Petri網(wǎng)(FPN)的基本數(shù)學(xué)定義為基礎(chǔ),通過討論基于模糊產(chǎn)生式系統(tǒng)的模糊知識(shí)表示法,建立了模糊產(chǎn)生式規(guī)則與模糊Petr

2、i網(wǎng)之間的映射關(guān)系,提出了相應(yīng)的轉(zhuǎn)換算法;為了提高模糊Petri網(wǎng)的表達(dá)能力,該文根據(jù)模糊知識(shí)表示的特點(diǎn),提出了改進(jìn)的模糊Petri網(wǎng)模型,減少了Petri網(wǎng)的結(jié)點(diǎn)數(shù)目,在一定程度上降低了網(wǎng)系統(tǒng)的復(fù)雜程度;對(duì)于基于模糊產(chǎn)生式規(guī)則的知識(shí)庫系統(tǒng),提出了基于FPN模型的正向推理算法和反向推理算法,并且在信息不完備的情況下,能夠進(jìn)行默認(rèn)推理;結(jié)合兩種推理策略的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于FPN模型的雙向推理算法;通過對(duì)模糊Petri網(wǎng)動(dòng)態(tài)運(yùn)行機(jī)制的分析