一种基于Petri网的多目标无死锁蚁群调度算法

蚁群算法已被广泛应用于解决调度问题,针对资源受限的项目调度问题,死锁和多目标问题是重要的课题研究。文中针对具有死锁资源受限的多目标调度问题,采用Petri网模型,研究其蚁群调度算法,以紧急项目的完成时间和所有项目的完成时间最短为优化目标,并通过仿真实验验证了文中算法的有效性和实用性。     

一种基于逻辑Petri网的过程挖掘方法

逻辑Petri网是抑制弧Petri网和高级Petri网的抽象和扩展,可在过程挖掘中简洁准确的表示活动之间复杂的业务逻辑关系.本文在传统Petri网挖掘方法的基础上,为了进一步提高复杂系统挖掘模型的简洁度和拟合度,尤其是对并行活动间存在复杂与或关系的系统,提出了一种基于逻辑Petri网的过程挖掘方法,并给出了逻辑Petri网中逻辑变迁的挖掘算法.它可以充分挖掘活动之间的业务逻辑,并且业务逻辑可用逻辑表达式表示.通过与相应Petri网模型的实例比较分析,例证了本文方法的正确性和有效性,且逻辑Petri网模型更加适合日志行为.     

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。     

同步时序电路的增广Petri网分析

本文应用抑制弧的增广Ｐｅｔｒｉ网建立了基本门电路和常用触发器的Ｐｅｔｒｉ网模型；并运用该模型描述了同步时序电路；提出了增广Ｐｅｔｒｉ网的授权矩阵、状态转移方程和触发展次态与变迁授权条件的关系，在此基础上可对同步时序电路描述和分析，并用实例证明了该方法的有效性。     

基于模糊神经Petri网的武器装备效能评估模型

将模糊Petri与神经网络理论相结合,提出了一种关于武器装备效能评估的模糊神经Petri网模型.将模糊逻辑规则应用到专家评判中得到模糊Petri网,建立基于模糊Petri网的武器装备效能评估模型,并在此基础上将人工神经网络引入到模糊Petri中,在模糊Petri模型上,用迭代最速下降法对模型的参数进行学习和训练,经过学习和训练的模型具有很强的学习能力以及对外界环境的自适应能力.以某型雷达对抗装备为例进行仿真验证,仿真结果表明该模型是可行和有效的.     

智能计算简析

本文将对智能计算做出相应的简介,同时对其中的遗传算法、神经网络算法、群体智能等算法做出简析,来从初学者角度给出自己的看法,分析未来的趋势.     

同步时序电路的增广Petri网分析

本文应用带抑制弧的增广Petri网建立了基本门电路和常用触发器的Petri网模型;并运用该模型描述了同步时序电路;提出了增广Petri网的授权矩阵、状态转移方程和触发器次态与变迁授权条件的关系。在此基础上可对同步时序电路描述和分析,并用实例证明了该方法的有效性。     

并发表达式与安全标号Petri网

本文定义了并发表达式，指出其表达能力与安全标号Ｐｅｔｒｉ网是等价的。     

基于Petri网的工作流过程建模

工作流是对一组有关联的工作任务间的依赖关系进行的形式化描述。通过对目前流行的一些工作流产品的分析,针对现有工作流模型表达能力差,缺乏严格的形式化数学定义以及没有科学分析手段的缺点,引入有色Petri网的相关理论,建立一个工作流逻辑网以实现工作流的过程建模,该模型有严格的理论基础,并可以利用成熟的Petri网分析方法对业务流程进行分析,同时还具有一定的灵活性和可扩展性。     

一种粗逻辑神经网络研究

该文基于粗逻辑理论,研究了粗逻辑意义下的粗集神经网络的设计,分析和比较了粗逻辑神经网络和模糊逻辑神经网络的性质。在重庆地区Landsat TM 遥感图像的地物分类实验中,验证了粗逻辑神经网络的有效性,同时可以发现其在网络结构和收敛性方面的优势。     

模糊神经网络的研究现状及发展前景

本文介绍了模糊神经网络的基本概念,以及90年代在模糊神经网络发展中取得的重要研究成果,并且预测了这门新兴技术在未来诸多领域中的应用前景。     

基于计算智能的信息处理技术的研究与应用

计算智能是人工智能的重要分支,以数据为基础,主要借鉴连接主义和行为主义的思想,基于生物进化和细胞网络等机制,具有分布、并行、自适应、自组织和自学习等特点.首先介绍了计算智能的起源和概念,然后以人工神经网络、遗传算法、蚁群算法为例阐述了其原理和应用,最后介绍了在新技术条件下,计算智能的发展趋势及有待解决的一些问题.