基于模糊Petri网络的分布式知识表示方法

从模糊产生式系统出发，引入模糊Ｐｅｔｒｉ网络（ＦＰＮ）的定义，进而给出了模糊产生式规则的各类型的ＦＰＮ表示模型．在此基础上提出了一种基于ＦＰＮ的交互式推理方法．该方法为模糊知识的表示提供了一种有效方法．     

基于模糊彩色Petri网的知识表示与获取研究

针对一些复杂专家控制系统的知识不确定性及知识规则数量多的特点,在模糊Petri网和彩色Petri网的基础上,给出了一种基于模糊彩色Petri网（FCPN）的知识表示和知识获取方法。该方法充分利用其图形化的特点将模糊规则库中的不同变量用不同的色彩来区分,每一种色彩用一种标识符号来表示,因此可构成一个更为简明的FCPN图。将其用于列车专家控制系统的不确定性知识的表示及获取,结果表明,基于模糊彩色Petri网的知识表示和获取方法对大型、复杂的专家控制系统是非常有效的。     

产生式知识表示的Petri网模型及其推理规则

为了使由产生式规则的构成的知识库系统更加具有完整性,更好地反映规则的内部逻辑,根据Ｐｅｔｒｉ网的基本原理,在产生式规则和Ｐｅｔｒｉ网的条件／事件系统之间建立一致性关系,在此基础上提出了一种产生式知识表示的Ｐｅｔｒｉ网络模型及其相应的推理规则,详细说明了模型的构成原理和构造过程,并结合实例就该模型及推理规则的科学性和实用性进行了说明。     

基于模糊Petri网的动态知识表示与推理方法

针对专家系统知识库中的知识具有模糊特性以及知识库需要频繁更新的特点,设计了一种基于模糊Petri网的动态知识表示与推理方法。该方法利用实际环境中的数据,通过学习来调整知识模型的权值、阈值和确信度等参数,从而实现知识库的动态实时更新。此方法同时结合了产生式知识表示方式和神经网络知识表示方式的优点:知识模型结构清晰,参数意义明确;具有学习和并行推理能力。仿真实验结果表明,经过训练调整后的知识模型具有更高的准确度。     

基于Petri网的知识表示

介绍一种基于Ｐｅｔｒｉ网的知识表示方法。在引入Ｐｅｔｒｉ网的基本知识后，详细讨论了Ｐｅｔｒｉ网表示产生式系统及基于Ｈｏｒｎ逻辑子句的Ｐｅｔｒｉ网表示，提出了用库所表示产生式谓词，用变迁表示规则的Ｐｅｔｒｉ模型。最后讨论了将Ｐｅｔｒｉ网应用于ＯＯＡ（面向对象分析）模型的研究，从而提出一个基于Ｐｅｔｒｉ网的ＯＯＡ模型     

基于模糊Petri网的误用入侵检测方法

提出了基于模糊Petri网的误用入侵检测方法,并将类似于神经网络的学习引入模糊Petri网,以调整攻击知识模型参数. 理论分析表明,基于模糊Petri网的误用入侵检测系统具有更高的推理效率,能从环境中动态学习调整知识模型的相关参数,如阈值、权值、确信度. 仿真结果表明,在大多数情况下,学习调整后的知识模型能够提高误用检测系统的检测率.     

基于模糊神经网络的产生式规则表示方法

以模糊推理为依据、以神经网络为手段阐述了产生式规则的模糊神经网络表示方法，设计了FNNKK网络来表示各类产生式规则知识，最后以实例论证了这种方法的可行性。     

采用模糊Petri网的形式化推理算法及其应用

以模糊Petri网为工具，研究了多种约束条件下的人类知识和推理过程的表示方法．在此基础上，将模糊Petri网与矩阵运算相结合，给出了模糊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，包括命题在规则中的权重、变迁触发的阈值、规则的可信度以及多结论规则等，将复杂的推理过程采用矩阵运算实现，充分利用了模糊Petri网的并行处理能力，使模糊推理过程更加简单、快速和易于实现。     

扩展产生式规则知识表示方法

通过对现有知识表示方法进行分析，指出了产生式规则和概念图表示方法在自然语言理解中存在的问题，提出了扩展产生式规则知识表示方法，并对该规则的推理机制和具体实现进行了讨论．扩展产生式规则表示方法是将产生式规则的前提、结论和处理分别用概念图表示，是一种混合知识表示方法．它既保持了产生式规则的模块性，又揭示了自然语言中的深层次关系，与自然语言形成自然映射。通过分析表明，扩展产生式规则的总体性能要优于传统的产生式规则。并且特别适合于自然语言理解中的知识表示．该规则已应用于网络故障诊断专家系统的自然语言接口设计中．     

基于模糊逻辑的产生式-框架的知识表示及推理的研究

知识表示是智能研究的基础,其表示方法往往直接影响到专家系统的能力和问题求解的效率,不同领域的问题通常具有不同的特点和属性,因而其知识的表示方法也不尽相同.与此同时,由于模糊知识本身的复杂性,模糊知识表示及处理技术仍然是目前热点研究课题之一.本文提出将产生式与框架结合的方法进行知识表示,并融合模糊逻辑理论进行推理.     

故障诊断的模糊Petri网模型

针对故障诊断系统知识具有不稳定性和模糊性的特点，给出了Petri网的定义和故障诊断的模糊Petri网模型，并以实际故障诊断为例，说明了该模型具有直观，表达能力强和易于推理的优点。     

基于规则Petri网知识的表达与提纯

本提出一种新型Petri网－规则Petri网RPN－Rule Petri Net)，对产生式知识系统进行有效的表达和提纯，并给出了对知识的冗余、矛盾等问题进行了分析、检测和消除的方法。     

基于默认推理的加权模糊Petri网模型

在实际推理过程中，默认推理是一种重要的手段或方法．提出了一种基于默认推理的加权模糊Petri网模型．在现有的九元组模型基础上增加了变迁的输入库所最小权重的阈值函数C这一模型参数，此参数由专家根据变迁的不同实际意义来取值．分别对三种基本的模糊产生规则进行分析，讨论C的取值，并在此基础上给出了相应的默认推理算法．最后，通过实例说明此模型可以很好的用于默认推理，且推理算法简单、直观，更贴近现实推理并可以提高推理效率．     

专家系统中的模糊知识表示及推理研究

结合一种基于特征的零件可制造性评价模型,论述了基于模糊理论的知识表示方法和推理方法,使用隶属函数和模糊规则表示知识,使用匹配度最大优先法和加权证据综合评判算法进行推理研究.     

一种基于不确定Petri网的推理算法

传统的Petri网运用确定的信息进行推理,而现实生活中存在大量不精确的、不确定的信息.在采用模糊Petri网模型解决此类问题时,可能会使一个能够发生的命题被判断成不会发生,从而出现错误的结果.不确定理论是解决主观不确定性问题的数学工具.本文结合不确定理论与Petri网,提出不确定Petri网模型,用于表示不确定产生式规...     

基于模糊统计的模糊Petri网token确定方法

在模糊Petri网应用研究中,普遍存在模糊token由专家直接给出或主观假定的问题。基于这种情况,提出了通过模糊统计法来获得库所的模糊token,为成功应用模糊Petri网理论创造了条件。给出了计算模糊token的通用形式化算法。实例论证了模糊统计法在求取模糊token时的可行性与有效性。     

基于扩展模糊时间Petri网分析冲突事件的不确定性时间知识

为有效处理冲突相关的不确定性时间知识,在已有研究基础上,基于扩展模糊时问Petri网,引入变迁的模糊触发区间以表示使能变迁触发的不确定性,结合模糊时间函数和可能性值的运算来描述和分析各冲突事件发生的不确定性.能够针对冲突事件的各种时间不确定性问题进行定量分析,可以解决复杂情况下的时间知识推理和验证.其相对于已有方法具有冲突分析精确、计算简单、适用面广的特点.     

基于加权模糊Petri网的电子电路故障诊断

提出了一种适用于电子电路故障诊断的加权模糊Petri网,给出了用加权模糊Petri网表示电子电路故障诊断模糊知识的方法及故障诊断过程中的反向推理算法。     

基于模糊 Petri 网的发动机故障诊断

基于模糊 Petri 网的基本原理,提出了简明有效的推理算法,并以发动机为例说明了 Petri 网在故障诊断中的应用.     

模糊Petri网及其可达性的必要性条件

给出了模糊Petri网的形式化定义及其变迁规则，并以模糊Petri网的控制矩阵与关联矩阵为工具，讨论了模糊Petri网的性的必要性条件。