模糊Petri网在FMS故障诊断中的应用研究

针对柔性制造系统（ＦＭＳ）故障诊断的特点，将模糊Ｐｅｔｒｉ网扩展为模糊行为Ｐｅｔｒｉ网（ＦＢＰＮ）．并应用于知识的表示中，讨论了ＦＭＳ系统、ＦＢＰＮ及产生式规则之间的对应关系，提出一种模糊反向推理机制，给出了利用ＦＢＰＮ进行知识表示和推理的实例．     

FMS故障诊断的模糊行为Petri网研究

根据ＦＭＳ故障诊断推理中知识的模糊性，提出模糊行为Ｐｅｔｒｉ网（ＦＢＰＮ）的定义，研究用模糊行为Ｐｅｔｒｉ网表示模糊产生式规则的方法，提出一种模糊反向推理机制，给出算法的实现。最后以ＢＦＥＣ—ＦＭＳ的刀库换刀故障为例，证明该方法的可行性和有效性     

棉纺故障诊断专家系统

本文给出了一种新的知识表示方法－扩展模糊Ｐｅｔｒｉ网，并讨论了基于ＥＦＰＮ的模糊推理方法以及可信度计算方法。ＥＦＰＮ在网络的定义，转换的定义以及激活规则等三个方面对传统的Ｐｅｔｒｉ网进行了扩展，使其能充分表达棉纺领域中的专家知识，同时，在ＥＦＰＮ的基础上，给出了一整套完备的推理规则及算法，根据模糊逻辑用近似推理的方法加以推理分析直至寻出故障源。对生产过程中检测所得的各种数据，则利用非中心ｔ分布，序     

基于Petri网的统一知识表示模型

本文讨论知识表示的Ｐｅｔｒｉ网模型。将多种知识分类表示，对于开发具有较宽领域知识的系统具有重要意义。本文从统一的观点出发，在给出了Ｐｅｔｒｉ网的代数规范说明后，将三种主要的知识表示方法分别与Ｐｅｔｒｉ网模型之间建立映射系统，这三种知识表示方法为：逻辑表示法，语义网络和产生式系统。     

模糊Petri我在带权不精确知识表示和推理中的应用研究

Ｐｅｔｒｉ网是一种适合于描述异步并发事件的计算机系统模型,可以有效地对并行和并发系统进行形式化验证和行为分析,以模糊Ｐｅｔｒｉ网的基本定义为基础,讨论了带权模糊的模糊产生式系统表示法,建立了这种表示法与模糊Ｐｅｔｒｉ网之间的映射关系和转换算法;在对模糊Ｐｅｔｒｉ网进一步扩充的基础上,解决了与知识的模糊Ｐｅｔｒｉ网表示相关的几个问题;最后给出了模糊Ｐｅｔｒｉ网中不确定性的计算方法和相应的不精确推理算     

OORTPN：面向对象的实时Petri网

本文介绍了一种面向对象的实时Ｐｅｔｒｉ网ＯＯＲＴＰＮ它将Ｐｅｔｒｉ网与面向对象技术结合起来，可用来表示时态知识和实时数据，并支持实时智能系统建模，利用它可以建立大型复杂的实时专家系统。     

一种基于模糊Petri网的不确定知识获取方法及其应用

本文介绍一种基于模糊Petri网获取专家系统不确定知识的方法,文中给出了模糊Petri网的知识表示、不确定推理算法及应用实例。     

实时专家系统可靠性分析的随机Petri网模型

可靠性是限制实时专家系统广泛应用的主要原因之一．然而目前国内尚未见有关的理论及论文出现．本文讨论了影响实时专家系统可靠性的主要因素．给出了基于规则专家系统推理过程的随机Ｐｅｔｒｉ网模型及其参数的数字化方法．在假定硬件系统可靠性一定且没有软件错误的条件下，通过对该模型的仿真对实时专家系统的可靠性进行了分析，给出系统可靠性与实时限制及启发误差之间的关系曲线．     

用Petri网表示产生式知识

本文用Ｐ／Ｔ网，Ｐｒ／Ｔ网及其扩展对基于Ｈｏｒｎ子句的产生式知识进行了模拟，给出了将产生式知识换为Ｐｅｔｒｉ网的算法，并用Ｐｅｔｒｉ网对推理进行了探讨，试解了若干实例。     

逻辑推理中的Petri网应用

本文讨论利用Ｐｅｔｒｉ网实现逻辑问题的推理，首先介绍了逻辑问题的Ｐｅｔｒｉ网模型描述方法，并举例说明了利用矩阵演算实现推理的算法。Ｐｅｔｒｉ网的研究与利用对开发逻辑程序并行性，提高推理效率很有意义。     

基于模糊神经Petri网的故障诊断模型

Petri网是对具有产生式规则的故障诊断系统的有力建模工具，但其缺乏较强的学习能力．本文以Petri网的基本定义为基础，结合模糊逻辑和Petri网模型，定义了模糊Petri网模型，在此基础上引入人工神经网络技术，给出了人工神经网络的模糊Petri网表示方法，并针对工程机械故障诊断异步、离散等特点，提出并建立了故障诊断的模糊神经Petri网模型及其改进模型．基于模糊神经Petri网的故障诊断系统结合了Petri网和人工神经网络的优点，经过自学习后同时具有很强的推理能力和自适应能力．     

基于加权FPN的聚驱综合调整系统决策分析

模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets, FPN)是一种适合于描述异步并发事件的计算机系统模型,可以有效地对并行和并发系统进行形式化验证和决策分析.针对聚驱综合调整系统知识具有不确定性和模糊性的特点,给出了基于加权模糊产生式规则的加权FPN决策模型.在此模型的基础上,给出了决策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,将复杂的推理过程采用矩阵运算来实现,充分利用了FPN的并行处理能力,使决策推理过程更加简单和快速.并以压裂方式调整为例,说明了该模型具有直观、表达能力强和易于推理等优点,具有较强的实用价值.     

一种自适应模糊Petri网及其应用*

模糊Petri网(fuzzy Petri nets, FPN)是基于模糊产生式规则的知识库系统的有力建模工具,但其缺乏较强的自学习能力。在FPN的基础上引入神经网络技术,给出了一种自适应模糊Petri网(adapt fuzzy Petri nets, AFPN)模型。该模型将神经网络中的BP网络算法引入到FPN模型中,对FPN中的权值进行反复的学习训练,避免了依靠人工经验设置带来的不确定性。AFPN具有很强的推理能力和自适应能力,对知识库系统的建立、更新和维护有着重要的意义。     

Fuzzy backward reasoning using fuzzy Petri nets

Chen, Ke and Chang (1990) have presented a fuzzy forward reasoning algorithm for rule-based systems using fuzzy Petri nets. In this paper, we extend the work of Chen, Ke and Chang (1990) to present a fuzzy backward reasoning algorithm for rule-based systems using fuzzy Petri nets, where the fuzzy production rules of a rule-based system are represented by fuzzy Petri nets. The system can perform fuzzy backward reasoning automatically to evaluate the degree of truth of any proposition specified by the user. The fuzzy backward reasoning capability allows the computers to perform reasoning in a more flexible manner and to think more like people.     

模糊时间Petri网的时间推理及其在过程监测中的应用

针对传统分析方法的不足,提出用线性逻辑给出模糊时间Petri网描述和时间推理的方法。该方法能清楚地分析模糊时间Petri网的运行行为,具体例子说明了其在系统过程监测和诊断中的应用。     

Weighted fuzzy reasoning using weighted fuzzy Petri nets

This paper presents a Weighted Fuzzy Petri Net model (WFPN) and proposes a weighted fuzzy reasoning algorithm for rule-based systems based on Weighted Fuzzy Petri Nets. The fuzzy production rules in the knowledge base of a rule-based system are modeled by Weighted Fuzzy Petri Nets, where the truth values of the propositions appearing in the fuzzy production rules and the certainty factors of the rules are represented by fuzzy numbers. Furthermore, the weights of the propositions appearing in the rules are also represented by fuzzy numbers. The proposed weighted fuzzy reasoning algorithm can allow the rule-based systems to perform fuzzy reasoning in a more flexible and more intelligent manner     

模糊Petri网在带权不精确知识表示和推理中的应用研究

Petri网是一种适合于描述异步并发事件的计算机系统模型 ,可以有效地对并行和并发系统进行形式化验证和行为分析 .以模糊 Petri网的基本定义为基础 ,讨论了带权模糊知识的模糊产生式系统表示法 ,建立了这种表示法与模糊 Petri网之间的映射关系和转换算法 ;在对模糊 Petri网进一步扩充的基础上 ,解决了与知识的模糊Petri网表示相关的几个问题 ;最后给出了模糊 Petri网中不确定性的计算方法和相应的不精确推理算法     

A fuzzy Petri net-based expert system and its application to damageassessment of bridges

In this paper, a fuzzy Petri net approach to modeling fuzzy rule-based reasoning is proposed to bring together the possibilistic entailment and the fuzzy reasoning to handle uncertain and imprecise information. The three key components in our fuzzy rule-based reasoning-fuzzy propositions, truth-qualified fuzzy rules, and truth-qualified fuzzy facts-can be formulated as fuzzy places, uncertain transitions, and uncertain fuzzy tokens, respectively. Four types of uncertain transitions-inference, aggregation, duplication, and aggregation-duplication transitions-are introduced to fulfil the mechanism of fuzzy rule-based reasoning. A framework of integrated expert systems based on our fuzzy Petri net, called fuzzy Petri net-based expert system (FPNES), is implemented in Java. Major features of FPNES include knowledge representation through the use of hierarchical fuzzy Petri nets, a reasoning mechanism based on fuzzy Petri nets, and transformation of modularized fuzzy rule bases into hierarchical fuzzy Petri nets. An application to the damage assessment of the Da-Shi bridge in Taiwan is used as an illustrative example of FPNES.     

基于模糊Petri网的汽车故障诊断仿真研究

本文将Petri网和模糊推理相结合,建立故障诊断的模糊Petri网模型。其中,用FPN表示模糊产生规则,用Petri网的变迁激活规则进行故障诊断推理,从而分析出异常行为过程间的因果关系,推理出故障的原因及其可信度。以汽车故障诊断为例,建立了基于模糊Petri网的诊断模型。通过仿真分析,验证了模型的正确性和算法的有效性。     

区间速率连续Petri网的模糊模型

为了实现区问速率连续Petri网的模糊控制,建立了区间速率连续Petri网的模糊模型,定义了区间速率连续Petri网的模糊规则.进一步地,对区间速率连续Petri网的模糊控制进行了讨论,给出了库所标识收敛的定理,为基于区间速率连续Petri网描述的模糊系统的控制提供了理论依据.实例分析表明了区间速率连续Petri网的模糊控制的可行性.