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改进的基于规则的逆向模糊推理算法.doc

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改进的基于规则的逆向模糊推理算法.doc
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2008 年 2 月 Journal on Communications February 2008第 29 卷第 2 期 通 信 学 报 Vol.29 No.2改进的基于规则的逆向模糊推理算法张稳 1,2,张桂戌 1(1. 华东师范大学 计算机科学技术系,上海 200062; 2.上海大学 理学院数学系,上海 200444)摘 要:给出了一种改进的基于规则的逆向模糊推理算法。该算法基于产生式知识表示的模糊 Petri 网(FPN)模型,适用于一类基于规则的系统。利用该算法可以有效地对该类系统的 FPN 模型进行相应的处理。对于任意指定的库所,通过该算法可以确定其模糊托肯值,即对应命题的模糊真值。通过对具体的算例进行分析并与已有的算法进行比较后发现,该算法不仅可以得到同样精确的结果,而且该算法使 FPN 的推理过程更类似于人脑的逻辑推导过程,比较缜密。关键词:模糊 Petri 网;模糊产生式规则;逆向推理;基于规则中图分类号:TP301.6 文献标识码:B 文章编号:1000-436X(2008)02-0101-05Improved rule-based backward fuzzy reasoning algorithmZHANG Wen1,2, ZHANG Gui-xu1(1. Department of Computer Science and Technology, East China Normal University, Shanghai 200062, China;2. Department of Mathematics, Science College, Shanghai University, Shanghai 200444, China)Abstract: An improved rule-based backward fuzzy reasoning algorithm was pointed. The algorithm is based on the fuzzy Petri net (FPN) which represents fuzzy production rules. The algorithm is also suit for a class of rule-based systems, i.e. it can deal with the fuzzy Petri net model which results from the real system. Via using the algorithm, one can calculate the tokens of any appointed places which correspond to the true fuzzy values of the relevant propositions. Through practical applications, the advantages of the proposed algorithm compared with those present results obtained by the existed algorithm. Key words: fuzzy Petri net; fuzzy production rule; backward reasoning; rule-based1 引言最近几年,模糊 Petri 网(FPN,fuzzy Petri net)以其强大的并行处理能力和对于具有模糊行为系统的广泛适用性而越来越引起诸多学者和专家们的关注。伴随 FPN 的日益发展,如今它已被较多地运用于产生式知识表示中,相应模型的推理算法以及逆向推理算法也在不断地完善,这其中还出现了模糊推理 Petri 网。该领域主要的工作有 CHEN 等提出的采用 FPN 的知识表示及逆向模糊推理算法 [1] 和相对应的正向算法 [2];GAO 等提出的一种适用于模糊产生式知识表示模型的基于矩阵以及向量运算的推理算法 [3,4]。可以说,这些算法对于特定的模型都相当有效,并且便于实现,收稿日期:2005-12-31;修回日期:2007-12-11基金项目:国家重点基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(2005CB321904) ;上海市自然科学启明星计划项目(03QG14016) ;上海市教委局管基金重点项目(04JG05063 )Foundation Items: The National Basic Research Program of China(973 program) (2005CB321904 ) ;The Natural Science Foundat
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