模糊Petri網(wǎng)在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、在本文中，首先介紹了基本Petri網(wǎng)(PN)和基本模糊Petri網(wǎng)(FPN)的相關(guān)知識(shí)和概念，并對已有的一些基于FPN的算法做了簡單的介紹。在此基礎(chǔ)上，主要針對FPN提出了改進(jìn)的基于規(guī)則的逆向模糊推理算法，并在應(yīng)用部分用該算法對具體的問題進(jìn)行了詳細(xì)的分析和介紹，得到較好的結(jié)果。近二十年以來，各種不同類型的模糊Petri網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生，但他們中的大多數(shù)都是與某一類具體的問題緊密結(jié)合的，所以不可避免地存在一些局限性比如不確定性強(qiáng)等。從一些典型的

2、具體模型中，總結(jié)出比較一般的規(guī)律，這對于FPN的發(fā)展是大有裨益的。 給出了一種帶權(quán)模糊Petri網(wǎng)(WFPN)的模型結(jié)構(gòu)，并給出了相應(yīng)的一種基于規(guī)則的改進(jìn)的帶權(quán)模糊推理算法，主要針對現(xiàn)有算法的一些不足之處進(jìn)行了改善，還根據(jù)已有的算法給出了相應(yīng)的逆向算法。通過幾個(gè)實(shí)例，將改進(jìn)的算法和原先的算法進(jìn)行了比較，從而得出改進(jìn)算法的一些優(yōu)越性。 知識(shí)工程是當(dāng)前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱門，同時(shí)，由于FPN十分符合人類的思維和認(rèn)知方式，

3、所以將其應(yīng)用于知識(shí)表示和人工智能等方面具有非常廣闊的前景?，F(xiàn)有的許多工作將FPN與知識(shí)工程中的產(chǎn)生式系統(tǒng)相結(jié)合，充分利用了FPN的知識(shí)表示能力，在提高知識(shí)的并行推理能力方面是一種非常有效的方法。在本文中，主要結(jié)合了FPN在該領(lǐng)域的應(yīng)用，而給出了WFPN的模型。 以模糊Petri網(wǎng)為工具，產(chǎn)生了許多人類知識(shí)推理過程的表示方法及推理算法，這些算法綜合考慮了推理過程中的各種約束條件，將復(fù)雜的推理過程采用計(jì)算機(jī)易于實(shí)現(xiàn)的方法來描述，充分

4、利用了模糊Petri網(wǎng)的并行處理能力，對要考慮的復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行簡化和提煉，使得模糊推理過程簡單易行。如果將這些算法加以改進(jìn)并結(jié)合使用將會(huì)取得更佳的效果，本文也尋求和在一定程度上解決了這些算法的一些不足。由于Petri網(wǎng)可以表達(dá)離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)(DEDS)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)變化，而且可以轉(zhuǎn)化為其他的相關(guān)模型，因此目前Petri網(wǎng)已經(jīng)成為描述和分析DEDS最有效的方法。所以說，由模糊集理論與Petri網(wǎng)相結(jié)合而產(chǎn)生的FPN對于離散事件的控制有著

5、其他建模工具所不可比擬的獨(dú)特的優(yōu)勢。 FPN在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的應(yīng)用還不十分廣泛，結(jié)合FPN表示并行和并發(fā)系統(tǒng)的優(yōu)勢，以及實(shí)時(shí)系統(tǒng)的特點(diǎn)，將兩者進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，考慮了FPN在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的應(yīng)用。FPN本身就是一種形式化的建模工具，因此FPN在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的應(yīng)用也是實(shí)時(shí)系統(tǒng)形式化方法應(yīng)用與研究的一部分。在這方面，主要討論了模糊推理Petri網(wǎng)(FRPN)在故障診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用，以及改進(jìn)的逆向模糊推理算法在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的應(yīng)用。由于實(shí)時(shí)系統(tǒng)所具有的