基于直觉模糊Petri网的知识表示和推理

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.     

基于FPN的模糊攻击图模型及生成算法研究

以模糊Petri网（Fuzzy Petri net，FPN）理论为基础，定义了一种面向检测的新型网络攻击模型FPAN，提出了FPAN的生成算法．并通过实验验证了算法的正确性，该模型比攻树（Attack Tree）更能够反映各个步骤之间的关系．可重用性也更强，具有较好的实用性。     

含有否定命题逻辑推理的一致性模糊Petri网模型

模糊Petri网(Fuzzy Petri Net,FPN)是Petri网(Petri Net,PN)的模糊化描述的一种扩充.基于FPN模型的模糊推理规则表示和模糊推理已经得到了广泛的研究.传统的方法不能准确表示含有否定命题的产生式规则,并解决正确推理问题.本文讨论了模糊逻辑中否定的含义,将条件命题中的否定理解为其对推理规则的阻碍作用,结果命题中的否定理解为规则中的前提条件阻碍该命题的发生.在此基础上提出一种新的适合于含有否定命题逻辑规则的一致性FPN模型(Consistent Fuzzy Petri Net,CFPN)表示方法,同时在CFPN模型中引入域值的概念,并给出相应的形式化推理算法及相关证明.     

基于模糊Petri网的信任评估

针对网络实体间信任关系的不确定性,论文提出了一种基于模糊Petri网的信任评估模型,该模型给出了信任评估的模糊规则,在此基础上利用模糊Petri网与矩阵运算相结合的推理方法,通过并行处理关于一个实体的多个推荐来评估实体间的信任关系。经信任关系评估实例计算可以看出,基于模糊Petri网的推理方法使得信任评估灵活、简单、有效。     

基于规则推理的靶场资源辅助决策系统

以靶场试验设备资源的选择及人力资源的选择为研究对象,以靶场试验专家总结出的经验作为知识库规则的制定依据,用基于规则推理的方法,以VisualBasic．Net2008为开发工具、Access2003为后台数据库开发平台,建立一个靶场资源辅助决策系统。该系统具有高效、快捷、方便等优点,适用于靶场试验的设备资源选择及人员的配备。     

基于规则推理的靶场资源辅助决策系统

以靶场试验设备资源的选择及人力资源的选择为研究对象,以靶场试验专家总结出的经验作为知识库规则的制定依据,用基于规则推理的方法,以Visual Basic.Net 2008为开发工具、Access2003为后台数据库开发平台,建立一个靶场资源辅助决策系统.该系统具有高效、快捷、方便等优点,适用于靶场试验的设备资源选择及人员的配备.     

基于模糊Petri网推理的半导体生产线投料控制策略

半导体生产线存在大量随机不确定因素,各种不确定扰动的发生,往往使已获得优化调度方案在执行过程中失去优良性,鉴于模糊Petri网在知识表达和逻辑推理方面的优势,本文研究将该思想用于半导体生产线投料控制,构建投料模糊Petri网推理模型,建立完整的在线投料机制,以生产线实时信息为依据,决定系统采取的投料控制行为,以便尽可能...     

基于模糊推理的图像放大算法

图像放大技术在许多图像应用系统中具有重要作用.图像的主要特性之一是具有模糊特性,将模糊处理方法引入图像放大算法中,提出一种基于模糊推理的图像放大算法.该算法首先建立了基于模糊推理的图像模型,假设图像相邻的像素点是一种特定的模糊推理规则,并且在局部窗口之内,这种模糊推理规则保持不变.在基于模糊推理的图像放大算法中,根据基于模糊推理的图像模型预测内插像素点的数值,并且这种模糊推理规则可以根据局部像素点的训练得到.实验结果表明,所提出的基于模糊推理的图像放大方法能够有效地提高图像的主客观质量.     

模糊Petri网的推理式算法在雷达电子战装备效能评估中的应用

基于模糊Petri网，研究了约束条件下的推理算法，将模糊Petri网与矩阵运算相结合．给出了雷达电子战装备效能评估的形式化推理算法。推理过程采用矩阵运算实现，并充分利用了模糊Petri网的并行处理能力．最后利用MATLAB语言对仿真实例进行分析计算，结果表明孩方法简单、快速和有效．不仅能评估单台电子战装备的作战效能，还能对同类型的多台装备进行作战效能的优劣排序。     

一种基于缺省规则的推理算法

提出了一种将特定缺省规则转换成描述逻辑Abox实例的推理算法,该算法针对特定缺省规则的改变通常不影响Tbox的情况,将缺省规则映射成为Abox中实例的变化,简化了推理过程,同时保持描述逻辑推理的可判定性,具有较好的可行性,并通过推理实例验证了该算法的有效性.     

一种新的基于产生式规则的推理树结构

根据正向推理机推理的过程，以及专家系统知识库更新频率极小的特点，描述了一种新的基于产生式规则的推理树结构，这种树结构采用分层分类别的存储方法，大大提高了推理机推理效率。把工作的重心放在推理树的插入和删除算法上，以知识库的更新复杂性来换取专家系统推理机运行的速度。     

一种基于置信规则的模糊推理算法

由于传统模糊推理不考虑前提属性相对于结论属性的重要程度,也不能处理包含分布式结论的规则,偏重解决模糊性而忽略了随机性,造成专家系统性能降低。针对这一局限性,提出了一种基于置信规则的模糊推理算法。该算法以置信规则为知识表达方式,规则前件论域不受连续性限制,它将单个前件匹配度依据其相对重要程度加权求和,并把置信规则的分布式结论按照置信度加权合并,最后通过规则计算得出结论;根据基于置信规则的模糊推理方法对FuzzyCLIPS进行扩展,并在鱼雷规避系统仿真中验证该算法的有效性。     

一种基于模糊推理的块编码图像帧内误码恢复方法

采用一种基于模糊推理的方法来对块编码的灰度图像进行帧内误码恢复。在丢失块周围像素匹配的基础上采用模糊推理对匹配的结果进行模糊分类，并对匹配准确度低的块进行改进的像素逐点修正处理，从而达到误码恢复的目的。实验结果标明，该方法可以获得比较满意的结果。     

基于形式概念分析的多输入多输出真值表并行约简算法

真值表约简是数字逻辑电路分析与设计的关键问题之一,形式概念分析(Formal Concept Analysis, FCA)是一种从形式背景进行数据分析和规则提取的工具。该文将多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)真值表转化为决策形式背景,将真值表的约简问题转化为决策形式背景的最简规则提取过程,提出一种基于FCA的MIMO真值表并行约简算法。通过理论证明、实例演示和算法的复杂性分析,说明了新算法的正确性、有效性和快速性。     

基于模糊推理的多因素传感器管理算法

在信息融合系统中,传感器管理和状态与属性估计、态势及威胁评估等有关。文中将影响传感器管理的目标多因素分为跟踪因素和威胁因素两类,建立了目标跟踪精度高低等级、威胁大小等级与目标对传感器资源需求程度等级之间的模糊规则,以模糊推理计算结果作为传感器资源分配的依据,提出了几种传感器管理算法性能评价指标。仿真结果表明,该算法充分考虑了目标跟踪和威胁等因素,分配结果更加符合战场环境的需要。     

基于粒矩阵的多输入多输出真值表快速并行约简算法

真值表是表征逻辑输入与输出之间因果关系的重要工具,真值表约简在数字逻辑电路的分析与设计中具有重要意义.该文将真值表看作逻辑信息系统,将真值表约简转化为逻辑信息系统的最简规则获取.采用粒计算分层粒化的思想,在不同粒度下,利用粒矩阵的知识表示形式、粒矩阵中的启发式知识以及粒矩阵运算,设计了多输入多输出真值表快速并行约简算法.以发光二极管七段数字显示器为例进行了算法说明,通过数学证明和算法复杂性分析证明了算法的正确性和有效性.     

基于事例推理的中文垃圾邮件过滤

分析现有垃圾邮件过滤分类算法的不足,根据垃圾邮件的概念漂移特性,提出了一种基于CBR的垃圾邮件过滤算法.针对中文垃圾邮件特点提取特征,设计基于CRN网络的实例检索算法,该算法增加了预计算阶段,从而提高检索速度.实验结果表明,与传统贝叶斯算法相比,该算法对于动态变化的中文垃圾邮件数据集有更好的过滤效果.     

基于BP神经网络和贝叶斯推理的雷达辐射源识别

分析了雷达辐射源识别的发展现状和存在的问题,提出了一种基于反向传播(BP)神经网络和贝叶斯推理的雷达辐射源目标识别方法,阐述了BP神经网络和贝叶斯推理的原理,构建了相关的识别模型,通过仿真实验检验了模型的准确性,并提出了其发展前景。