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．     

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.     

电子电路故障诊断的模糊Petri网模型

提出了一种适用于电子电路故障诊断系统的模糊Petri网模型,用模糊Petri网表示故障诊断的模糊知识与推理机.     

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。     

基于模糊Petri网的业务流程再造实施过程评价模型

针对业务流程再造（BPR）过程的系统复杂性,阐述了BPR实施的过程以及影响BPR实施的关键因素,建立了BPR实施过程的二级评价指标体系,提出了一种基于模糊Petri网的BPR实施评价模型与评价方法。利用模糊Petri网的数学特性及容易计算机实现的特性,使复杂的BPR实施过程的评价定性问题定量化,并取得了良好的实际应用效果,证明了该评价方法的可行性。     

模糊神经Petri网算法优化及其收敛性分析

针对模糊神经Petri网(fuzzy neural Petri net,FNPN)学习算法计算精度低、收敛性差及训练过程中网络震荡较大的问题,提出一种优化的FNPN算法.本算法采用两种S型连续函数分别表示变迁使能及变迁点燃后的新标记值,并在传统参数修正公式的基础上考虑修正前的数值进而增加新型的动量项,从而改善网络的收敛性.本文证明了优化后的参数修正算法可以保证FNPN网络的收敛性.     

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。     

利用Petri网模拟基于属性的不确定性推理

本文主要介绍了如何使用Petri网来实现基于属性的不确定推理。并且在一般Petri网的基础上进行改进，分别使用了模糊Petri网和模糊着色Petri网来进行实现。并且用一个具体的例子显示了Petri网的运行过程。     

模糊Petri网的活性分析

在基本Petri网理论基础上,基于模糊推理,对无环模糊Petri网的活性进行了讨论．给出了其关于活性的分级定义以及一种有效的活性判定方法,并对该方法的正确性进行了证明,最后通过一个算例验证了该活性判定方法的有效性.     

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。     

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。     

基于模糊Petri网的事故树模糊分析方法研究

为了降低获取现场采样数据精确值的难度并提高事故诊断的准确性,根据模糊事故树和模糊Petri网均具有描述事件发生因果关系链这一共同特征,采用模糊Petri网来表示事故树,建立了事故树的模糊Petri网模型,在Petri网中对事故树进行了模糊分析研究.该方法不仅可以对顶上事件各特征量进行估算,还能利用模糊Petri网推理算法进行事故诊断,实现了Petri网与事故树的紧密结合,使事故诊断更加切合实际.引入模糊集合理论到事故树分析方法,用模糊数来表示事件发生的概率,减小了获取底事件发生概率精确值的难度,在一定程度上修正了事故概率统计数据的误差.该方法可以将生产现场的实测数据与专家经验数据结合起来,使得分析结果更接近于工程实际.图2,表1,参13.     

基于模糊Petri网的协同入侵检测系统

为将不同类型的入侵检测器组织起来,协同检测不同类型的入侵,提出了基于模糊Petri网的协同入侵检测方法.采用基于负载信息的模糊Petri网推理算法,区分不同类型的入侵并选择相应的入侵检测器,同时使多个入侵检测器承担的检测任务相对均匀.设计了基于模糊Petri网的协同入侵检测系统,通过多个入侵检测器联合检测多种入侵组成的复合入侵,又可以检测不同类型的单个入侵.仿真结果表明,所有的复合入侵能够被多个检测器协同地检测,且92%的入侵数据能够迁移到合适的检测器上.     

加权模糊Petri网在故障诊断中的应用

提出了一种对复杂装备进行故障诊断的加权模糊Petri网模型,并对于装备故障传播的逻辑关系进行了描述。然后,根据实际的故障诊断中的不确定推理问题,给出了一种新的加权模糊推理算法,以更加符合工程实际。为提高诊断时的并行推理能力,给出了诊断推理的形式化算法。用实际的诊断案例说明了该方法的有效性。     

基于Petri网的自校正模型

在增加Petri网标识的冗余度基础上，通过构造监督矩阵和冗余矩阵，提出了具有自校正能力的Petri网模型；给出了Petri网有效的递推寻错法，该方法不仅能够检测和纠正Petri网中出现的故障，而且可以给出实际对象网络中与故障相关的进程；利用不间断电源的Petri网模型验证了递推寻错法的正确性以及在实际应用中的可行性．     

多卫星—地面站系统的Petri网模型研究

提出一种新的扩展Petri网模型——时间约束着色Petri网,并对其进行了研究。然后,在对多卫星——地面站系统中的服务类型、资源类型及性能、设备调度规则等进行分析的基础上,建立了多卫星——地面站设备调度的时间约束着色Petri网模型,为整个星地系统的动态性能分析、设备配置方案优化提供了方法途径。     

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Petri网的柔性工艺规划

论述了产品制造过程中的柔性工艺产生的原因及其工艺柔性存在的意义。在分析了CAPP中的柔性工艺与Petri网之间存在的相同特性关系、柔性工艺Petri网与生产调度Petri网之间的融合关系的基础上，推出了基于Petri网的柔性工艺模型，并对模型与关联矩阵的转换进行了描述。这种方法为CAPP与生产计划调度的一体化集成提供了一种新的途径。