基于模糊Petri网的并行推理算法的矩阵维数越大，其算法的时间复杂度也就越高。针对反向搜索压缩模糊Petri网模型的相关理论和并行推理算法的特点，结合矩阵命令提出一种实现双向推理的矩阵运算机制，以及其对应的基于模糊Petri网的双向并行推理算法。在使用一般模糊推理算法的过程中，推理矩阵为(11×8)维的模糊Petri网模型，而使用改进算法进行双向推理时所涉及的推理矩阵阶数仅为(7×6)。实验结果表明，与一般的模糊推理算法和反向搜索算法相比，该算法能够提高整个推理过程的并行度，降低算法的时间复杂度，从而提高
