模糊Petri網(wǎng)在上下文感知系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、普適計算是信息空間與物理空間的融合，在這個融合的空間中人們可以隨時隨地和透明地獲得數(shù)字化的服務(wù)；普適環(huán)境中上下文感知系統(tǒng)成為新興的研究領(lǐng)域。而作為上下文感知計算的核心技術(shù)--推理引擎，更是上下文感知系統(tǒng)的熱門研究領(lǐng)域。近幾年研究者把模糊Petri網(wǎng)模型與其推理算法應(yīng)用到上下文感知系統(tǒng)中，模糊Petri網(wǎng)（FPN）對于解決知識的表示問題和提高知識的并行處理能力是一種非常有效的方法和途徑，然而提出的方法都有不足之處。例如：不能解決“或邏輯”

2、問題，算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度都較高，基于反向傳播算法的模糊Petri網(wǎng)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練只是局限于權(quán)值的修改。
　　 為了解決模糊Petri網(wǎng)的形式化推理算法不能處理“或邏輯”問題，本文提出了從變遷開始搜索的模糊Petri網(wǎng)推理算法，有效解決了“或邏輯”問題；并在不增加虛庫所和虛變遷的前提下對變遷先排序再進(jìn)行推理，進(jìn)一步降低了算法的空間復(fù)雜度和時間復(fù)雜度。
　　 在針對模糊Petri網(wǎng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的方法上，本文從一個全新的角度

3、考慮模糊Petri網(wǎng)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，提出了基于結(jié)果反饋的模糊Petri網(wǎng)學(xué)習(xí)的新算法（FBFPN）。該算法通過對純網(wǎng)進(jìn)行層次式分層及建立變遷點(diǎn)燃的近似連續(xù)函數(shù)后，調(diào)整權(quán)值、變遷的閾值、變遷的可信度的同時又調(diào)整輸入矢量的多重作用來最小化誤差函數(shù)。將該算法與其他算法進(jìn)行性能比較，仿真結(jié)果分析表明，該算法具有良好的學(xué)習(xí)效率和泛化能力。
　　 最后本文構(gòu)建了輕量級的上下文感知系統(tǒng)--校園信息系統(tǒng)。將模糊Petri網(wǎng)推理算法應(yīng)用到校園信息系