基于直觉模糊Petri网的知识表示和推理

发布时间：2017-08-28 02:02

  本文关键词：基于直觉模糊Petri网的知识表示和推理

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【摘要】：针对模糊Petri网存在隶属度单一的问题,将直觉模糊集理论与Petri网理论相结合,构建直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)模型,用于知识的表示和推理.首先构建了IFPN模型,并将其应用于知识的表示,通过在模型中引入抑止转移弧,解决了否命题的表示问题.其次提出了基于矩阵运算的IFPN推理算法,通过修改变迁触发后token值的传递规则,解决了推理过程中的事实的保留问题;通过修改变迁的触发规则,抑制了变迁的重复触发.最后对推理算法进行了分析,并举例验证了提出的IFPN模型及其推理算法的可行性,结果表明IFPN是对FPN的有效扩充和发展,其对推理结果的描述更加细腻、全面.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;武警工程大学;
【关键词】： 直觉模糊Petri网 直觉模糊产生式规则 知识表示 直觉模糊推理
【基金】：国家自然科学基金(No.61272011) 国家自然科学青年基金(No.61309022)
【分类号】：TP18;TP301.1
【正文快照】： 1引言FPN是基于模糊产生式规则(Fuzzy ProductionRules,FPRs)的知识系统的良好建模工具[1],自C GLooney[2]1988年提出FPN,国内外学者对基于FPN的知识表示及其推理方法进行了深入的研究.Shyi-MingChen提出了基于FPN的知识表示方法和推理算法[3],并将权值引入FPN中,提出了加权模

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