MYCIN系统的模糊Petri网建模

模糊知识表示及不确定的推理方法是知识工程与专家系统中重要的常用技术.在文中利用模糊Petri网对MYCIN专家系统进行建模,详细地描述了网模型的定义以及变迁发生规则,并提出了一个结合正向推理和反向推理的混合推理算法.最后结合实例对建模思想以及推理算法进行了说明.     

基于元模型的模糊Petri网反向传播学习算法

模糊Petri网是知识表达与并行推理的重要工具,但拓扑为非严格分层的结构。为在不增加虚节点的情况下实现模糊Petri网的反向传播学习,提出模糊Petri网元模型的概念,统一四种基本产生式规则对应的模糊Petri网模型。并建立元模型的结论置信度关于条件置信度的连续映射,给出了正向推理算法。为提高收敛速率,先通过基于回溯策略的反向推理算法,计算元模型结论置信度对条件置信度的梯度函数,最后采用Levenberg-Marquardt算法实现权值优化。     

基于代数的模糊Petri网逆向推理算法

分析了多种模糊Petri网的推理算法优缺点。在此基础上,给出了一个基于代数的模糊Petri网逆向推理算法。此算法充分利用了Petri网的数学理论基础和描述并发系统的能力,其数据结构简单,便于计算机编程处理。此外,其逆向推理思想可以将系统转化为一个只与问题有关的简单的系统,减小空间复杂度。最后举例说明了它的应用。     

以复杂适应系统理论探析企业信息系统项目风险

为了规避企业信息系统项目中的风险，达到提高信息系统项目成功的目的，通过界定企业信息系统项目失败的确切含义以及风险的定义，来识别企业信息系统项目中存在的风险，并试图利用复杂适应系统理论来分析这些风险之间存在的复杂关系，以及可以采取的策略和风险管理过程。为企业信息系统项目风险管理的思维方法提供一种探索。     

模糊Petri网及其应用

作为一种建模工具,Petri网的一个突出优点是它特别适合描述和处理知识工程中的并行问题.木文首先简要地介绍了Petri网的一些基本概念和特点,然后根据推理的需要和有关文献提出了一种模糊的Petri网概念及其相应的规则和算法,并将它与知识工程中的产生式系统相结合,阐明了其应用.     

一种基于证据修正的一致性模糊Petri网模型

针对传统的基于模糊Petri网模型的形式化推理算法不能很好地求解含闭环结构的模糊Petri网,提出了一种基于证据修正的一致性模糊Petri网模型。该模型通过引入证据修正因子,把多规则情形退化为一定置信度的带复合证据的单规则情形进行处理,有效简化了模型中的闭环结构。该模型还充分利用模糊“与”规则和模糊“或”规则的内部逻辑关系,对产生式规则中逻辑“与”和逻辑“或”两种组合关系进行了区分,克服了传统的“累加型”加权模糊逻辑方法的缺点,降低了算法推理的复杂度。最后通过实例证明了该模型的有效性,而且易于编程实现,尤其适合应用于较复杂的模糊Petri网推理。     

具有紧急消息的航电总线Petri网建模与性能分析

在航空电子综合化系统的设计过程中，总线系统的性能指标与整个航电系统的总体指标有着密切的关系。给出了一套完整的基于确定与随机Petri网的综合航电总线系统的性能评价的模型和算法。通过对总线系统的确定与随机Petri网模型的求解，给出了具有紧急消息的总线系统的两个重要性能指标总线负载、延迟时间，通过对性能曲线的分析，可以为综合航电系统的设计和完善提供重要的理论依据。     

基于Petri网的施工进度建模及优化方法

构建并定义了基于时间Petri网的分级施工网络计划模型,定义了分级库所与任务变迁.在此基础上,对进度计划优化进行了研究.根据我国工程项目管理模式,为满足建筑施工进度计划优化需求,基于HNPC模型建立了一个二级网络计划优化模型;对资源约束工期优化进行了研究,给出了一种遗传算法的解决策略;以Petri网模型的变迁激发序列作为染色体进行计算,使算法和Petri网模型统一起来,并通过实例证明了采用本方法的有效性.     

Petri网建模工具的面向对象设计

Petri网建模环境的开发有利于Petri网应用理论的验证和实现。介绍一个Petri网建模工具的面向对象设计方法 ,并且主要给出了该建模工具的结构组成、建模工具条、Petri网图形元素的构造方法以及Petri网点火机制的计算机实现方法。成果为基于Petri网的系统分析方法的研究提供了一个灵活可用的辅助工具。     

基于PETRI网递阶监控器的间歇过程故障诊断

基于混杂系统理论的Petri网递阶监控器设计方法,对间歇过程的故障传播和诊断进行了研究,建立了具有两层递阶结构的Petri网故障诊断系统,上层采用赋时Petri网协调间歇时序操作步骤,下层采用混合模糊Petri网进行故障监测和诊断.针对一个实验级应用例子建立了故障传播和诊断的混合模糊Petri网模型,实验和仿真结果表明了方案的可行性和有效性.     

基于模糊Petri网的空战战术决策研究

空战过程中由于空战态势的不确定性,战术决策也应作为一个动态的不确定性决策问题进行研究。针对该不确定性动态决策过程,在分析超视距空战战术决策的基础上,综合利用模糊逻辑理论与Petri网理论的优点,构建了超视距空战机动战术的模糊推理规则,提出了超视距空战战术决策的Petri网模型,并对该模型进行了仿真分析。此模型的仿真结果表明该模型能够提高决策的自动化和智能化程度,这是一种快速、实用、直观的方法。     

基于模糊Petri网的供应链牛鞭效应的成因与控制建模分析

从信息流角度,建立了基于模糊Petri网的牛鞭效应成因与控制模型,给出了相应的模糊推理算法,通过仿真分析,验证了一些重要结果。该模型描述了供应链中信息对决策的影响及供应链成员同步运作的现象,将供应链中牛鞭效应成因与控制可视化,为牛鞭效应问题的进一步研究提供一个新的思路。     

基于广义模糊Petri网的陶瓷生产过程能量碳流模型

针对陶瓷企业低碳制造过程建模的需求, 依据模糊Petri网的基本原理, 抓住其运行状态的连续性及离散状态对连续过程的影响, 将其用于陶瓷企业低碳制造过程建模这一领域. 首先对陶瓷企业能量碳流模型进行分析, 然后给出模型的形式化定义及规则说明, 建立了基于广义模糊Petri网的陶瓷生产过程能量碳流模型, 最后以典型的烧成系统为例加以说明模型的运用, 对整个过程的能量碳流进行了动态描述, 为企业走低碳制造奠定一定的理论基础.     

基于高级对象Petri网的工作流过程建模研究

通过对当前工作流过程建模方法的总结,提出这些方法的不足之处,展望了过程建模的发展动向.在基本的有色 Petri 网系统定义的基础上,引入面向对象技术和时间映射机制,提出了一种基于高级对象Petri 网的建模方法,以提高模型的可重用性,加强对动态流程的描述能力,降低建模过程的复杂度,解决临界资源的共享问题.通过一个具体实例阐述了如何建立高级对象 Petri 网模型,并通过活性分析算法,验证模型对流程描述的正确性和有效性.     

基于多属性模糊Petri网的知识化制造系统产品需求预测

为强化模糊Petri网的知识表示能力, 提出了一种多属性模糊Petri网(AFPN), 即在模糊Petri网的基础上, 为每个库所及权值赋予与实际系统相对应的多个属性, 以简单模型结构完成具有多个属性的系统的建模．利用知识化制造系统的知识库, 对多属性模糊Petri网进行属性分解、属性合并以及训练更新, 并对不规则模型进行规则化, 可以在原有产品的AFPN模型基础上简单快速建立后续产品的AFPN新模型．在产品需求预测的实例中, 采用原材料和产品的各需求相关因素建立产品的需求预测AFPN, 实现了产品需求的快速预测．     

基于时间Petri网的航班延误链式反应模型构建

由于一架飞机一天要执行多个航班,使得航班之间存在前后衔接关系,因而一个航班的延误会波及到与之衔接的下游航班,造成航班延误链式反应。基于时间Petri网理论,对单架飞机执行多个航班提出了时间Petri网链式模型,并给出了具体算法,用于在初始延误时间已知的条件下,判断初始延误机场的下游机场是否出现航班延误并计算航班延误的时间。实例仿真及分析表明,航班延误链式反应波及的机场个数与飞机的初始延误时间存在一定的量化关系,机场可以参考这个量化关系,根据初始延误时间建立航班延误预警机制。     

基于模糊Petri网的个性化运动方案智能生成

为了生成针对不同用户个体的个性化科学运动方案，一个基于模糊Petri网的个性化运动方案智能生成方法被提出。该方法遵循FITT（Frequency-Intensity-Time-Type）原则，依据大规模运动知识构造运动类型、运动时间、运动频率、运动强度模糊Petri网，结合个体的个性化信息，以矩阵运算形式进行智能推理。首先推理生成个性化运动类型，在此基础上进一步推理个性化的运动时间、频率和强度，然后基于个体意愿对不同运动类型的运动方案进行组合，最终形成一套完备且可操作性高的个性化运动方案。     

考虑不确定因素影响的保障任务调度算法

针对装备保障任务的优化调度问题,首先进行静态建模,提出了一个新的数学规划模型,能够有效描述保障单元的力量配置及与保障对象的指派关系等复杂约束条件;随后实施动态建模,利用混合Petri网把数学模型转换为流程模型,不仅构建了变迁激发规则以表达静态数学模型的约束条件,而且设计了新的子网结构模拟突发事件及协同保障的动态过程。为了求解该规划模型,提出了一个基于退火进化的优化调度算法,该算法首先计算保障单元的分配问题,随后搜索资源分配的优先级列表生成保障任务的工作顺序,算法中利用Petri网过程模型计算不确定条件下的目标函数值。仿真实验表明算法能在较快的收敛速度下提高保障单元的利用率。