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1、近年來,人們對傳統(tǒng)Petri網(wǎng)在人工智能中的應(yīng)用已經(jīng)進行了大量的研究.但是,隨著應(yīng)用的深入,人們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)Petri網(wǎng)有一個缺點,就是不能描述不精確知識.然而,現(xiàn)實世界中大量復(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)的表達能力,該文根據(jù)模糊知識表示的特點,提出了改進的模糊Petri網(wǎng)模型,減少了Petri網(wǎng)的結(jié)點數(shù)目,在一定程度上降低了網(wǎng)系統(tǒng)的復(fù)雜程度;對于基于模糊產(chǎn)生式規(guī)則的知識庫系統(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,能夠進行默認推理;結(jié)合兩種推理策略的優(yōu)點,提出了一種基于FPN模型的雙向推理算法;通過對模糊Petri網(wǎng)動態(tài)運行機制的分析
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