基于默认推理的加权模糊Petri网模型 (2007年)

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。