论文研究-一种基于知识约简的Petri网模型简化方法.pdf

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提出一种基于知识约简的Petri网模型简化方法,利用知识约简中的属性约简方法,去除Petri网对应的产生式规则的冗余规则和冗余条件,简化产生式规则得出关键规则。经过知识约简后的规则库转化为Petri网模型,此时的Petri网模型的结点数目减少,因此在一定程度上降低了网系统的复杂程度。简化后的模型保持原有的信息量,而所含的库所、变迁得到了减少,在其基础上进行的知识推理,更加简单和高效。最后通过一个病例实例说明,此方法简单实用,可以有效减少时间和空间复杂度,提高知识搜索和推理效率。
802008,44(27) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 此,由产生式规则转化而来的Peui网模型也得到了简化:简化于Peui网模型由产生式规则转换而来,因此若产生式规则数 前有②0个实例、15个条件属性,也就是说对应的Pe虻i网模型或每条规则的条件数得到精简,即去除了冗余规则和冗余属性 有20个变迁、15个输入库所,简化后模型有12个变迁、14个的话,模型必然得到化简。正是基于这种考虑,文中利用知识约 输入库所。简化后的reti网模型见图3。在确保所表示的知识简中的属性约简算法,删除冗余属性,简化相应的产生式规则 总量不变的前提下,简化后的Pei网模型的库所和变迁数量从而达到简化Pemi网模型的目的,简化后的 Petri网能表示等 都得以减少,显然,进行知识推理时,若采用搜索加分步判断的量的知识,由于其空间复杂度得到了明显降低,可以大大简化 方式,其搜索空间得到了缩减,必将提高推理效率;同理,若采知识的搜索和推理过程,并提高推理效率。通过一个病例实例 用矩阵运算的方法进行推理,其矩阵的元素减少了,运算的复说明此方法的实用性,通过简化,可以使知识的搜索和推理在 杂度也将降低,因此推理效率得到了提高。 个较小的状态空间上进行,提高处理效率。 表3简化后的信息表 参考文献: U123456789101112 「姜浩,罗军舟,方宁生模糊Peti网在带权不精确知识表示和推理 a44313 2443 中的应用研究门计算机研究与发展,2003,37(8):918923 d 2 Li Xiao-ou, Yu Wen, Lara-Rosano F Dynamic knowledge inference e111221222112 and learning under adaptive fuzzy petri net framework [JIEEE ransaction on Systems, Man, and Cybernetic Part C: Applications and Reviews. 2000. 30(4) 「3]贾立新,薛钧义,茹峰.采用模糊 Petri网的形式化推理算法及其应 用西安交通大学学报,2003,12(37):1263-1266 「4]王清毅,范焱,蔡庆生知识的约简研究小型微型计算机系统, 2000,6(21):623-627 p)(2)(p)(P)(p3)(p)(p)(p)(p)(p)(p ]周庆敏,李永生,殷晨波,等基于 Rough集理论的知约简与规则挖 掘方法南京工业大学学报,2003,4(25):33-36 6]杜金莲,迟忠先,翟巍基于属性重要性的逐步约简算法J小型微 型计算机系统,2003,6(24):976-978 「7]梁吉业,曲开社,徐宗本信息系统的属性约简系统工程理论与 实践,2001,12:76-80 「8]印勇,曹长修,张邦礼基于粗糙集理论的分类规则发现重庆大 图3一个病例实例的简化 Petri网模型 学学报,2000,1(23):63-66 9 Ziarko W.The discovery, analysis and representation of data depen- 4结论 denies in databases[ Cp/Piatetsky-Shapiro G, Frawley W J Knowl 文中提出一种基于知识约简的Pei网模型简化方法。由 edge discovery in databases. [S.1. ] AAA/MIT Press, 1990: 213-228 (上接68页) 用前景和实际意义 1#({1,2,3,4,5},d) 参考文献: 2#(2,3,5},})3#(2,3,41,{b)4#(1,3},d)5#(1,4},同) [1 Godin R, Missaoui R, Alaoui H Incremental concept formation algo- 6#(12,3},b,c})12#({2,4},{b,e}) ithms based on Galois( concept )lattices[J]. Computational Intelli cncc,1995,11(2):246-267 2]李云,刘宗田基于属性的概念格渐进式生成算法小型微型计算 7#({3},{a,b,c})11#(2},{b,c,e})8#({4},{b,d,e})9#(1},{a,d}) 机系统,2004,25(10):1769-1771 3]谢志鹏,刘宗田概念格的快速渐进式构造算法门计算机学报 10#(中,{a,b,c,d,e}) 2002,25(5):490-496 图3新概念格 [4] Ganter W R Formal concept analysis in general lattice theory[M/ 进式构造算法。生物学中研究的很多问题是属性个数有限,而 Gratzer G. 2nd ed Basel Birkhauser: Verlag, 1998: 592-606 对象个数较大的背景。文中的通例,是为说明问题时简便,只选5黄天民,徐扬,赵海良,等格、序引论及其应用M成都:西南交通 取五种动物为研究对象,而在实际问题中研究对象可能有鸽 大学出版社,1998 子、马、鸭嘴兽等许多种动物。除了通例,实际上还有文献8-1016王树禾图论M北京:科学出版社,2004 等文献中提供的许多生物学中的此类实例。由此可见属性优77肖位枢图论及其算法M北京:航空工业出版社,199 先的概念格渐进式构造算法对解决这类实际问题有很大的优8] Wolff K e. A first coarse in formal concept analysisEB/OL(194 http://www.fbmn.fh-darmstadt.de/wolff/publikationen/a_first_course 越性。 in_Formal_ Concept Analysis.po d f 此外本文利用树状结构对格节点进行索引,对格节点的访 9 van Eijck J, Zwarts J. Formal concept analysis and prototypes EB/ 问通过遍历索引树来实现,更加有效地缩小了产生子的搜索范 Ol].(2004-09-23).http://homepages.cwi.nl/-jve/papers/04/concepts/ 围以及新增格节点的父节点和子节点的搜索范围,从而达到了 fois_abstract. pdf 加速概念格渐进式更新过程之目的。 [10] Priss U Formal concept analysis in information science [EB/OLI 因此,本文算法对生物学中某些问题的研究有相当大的应 (2007).http://www.upriss.uk/papers/arist.pdf.

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