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文檔簡介
1、自1962年Petri網(wǎng)模型被提出以來，Petri網(wǎng)理論已被廣泛應用于離散時間動態(tài)系統(tǒng)、智能系統(tǒng)、通信協(xié)議以及任務規(guī)劃和性能評價等諸多領域。隨著應用領域的不斷拓展，Petri網(wǎng)的局限性也日漸凸顯，即庫所的輸入、輸出只有“有”或“無”兩種狀態(tài)，導致了Petri網(wǎng)不能描述不精確的知識，而實際情況中存在大量復雜的難以用精確知識表示的問題，傳統(tǒng)Petri網(wǎng)對這些問題是無能為力的。
模糊Petri網(wǎng)是Petri網(wǎng)與模糊理論相結(jié)合的產(chǎn)
2、物，有效的拓展了Petri網(wǎng)在知識表示和知識獲取方面的能力，以適應各種模糊系統(tǒng)描述的要求。但自學習能力差、泛化能力弱是模糊Petri網(wǎng)的固有缺點，模糊產(chǎn)生式規(guī)則中的權(quán)值、閾值、確信度等參數(shù)的確定很大程度上依賴專家經(jīng)驗，難以精確獲得。因此如何在沒有先驗知識的前提下尋找與已建模糊Petri網(wǎng)模型相適應的模糊推理算法并推導出其所有參數(shù)，是現(xiàn)階段的研究重點。
針對此問題，現(xiàn)階段國內(nèi)外可供參考的研究成果較少，人工智能領域的各類優(yōu)秀算
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