论文研究-一种面向对象模糊Petri网建模方法的研究.pdf

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针对一些复杂知识系统的知识不确定性及知识规则数量多的特点,在模糊Petri网(FPN)的基础上给出了面向对象模糊Petri网(object-oriented fuzzy Petri net, OOFPN)的形式化定义及其知识表示和知识推理。通过面向对象技术,可以采用模块化方法设计知识系统,将复杂知识系统划分为许多功能子系统,从而降低构建知识系统的复杂性,方便知识系统的优化和管理。
4062 计算机应用研究 命题的有限集合,|P|=1D|,PnT∩D=C;(0):T→P,是OOFN子网中(根据前面提到的映射关系)。 输入(输出)函数,反映变迁到库所的映射;c:P→0,1],是 d)连接拥有普通库所的所有子网,获得 OOFPN的几何 库所对应的命题的置信度;β:P→D,是一个映射,反映库所节结构。 点与命题之间的一一对应关系;mh:T→0,1,也是一个映 e)根据当前状态,设置α、β、m、W数值即可获得对应的 射,对变迁节点t(t∈T)定义的一个阈值A,mh=A1,A2, OOFPN模型。 ,An};W=W∪Wa,W:[0,1]和W:O[0,1]是输入 经过以上步驟,就可以得到系统的OOPN模型。该算法 输出权值的集合。 充分体现了面向对象的思想和 Petri网图形化的优点。 2.2关系 3.2应用举例 在一个OOFN模型中,不同对象之间的通信是通过消息 假设有一个智能控制专家系统。对这种专家系统的认识 库所来实现的,若P∩P≠,则对象O与对象O)之间有关不足来源于三方面:E1侧重于连续过程;E2侧重于离散事件系 联。 OOFPN包含很多对象子网和连接机制,通过普通消息库统;E3是工程监理。E1、E2、E3的很多信息是重复的。例如E1 所连接这些对象子网来获得O0FⅣN模型,即OOFN=‖,O。和E2在实践方面有一些知识与E3相同。使用OOFN对该专 OOFN是这样一类FN,AFP=P,T,D,,O,α,β,mh,W。家系统进行建模可以避免这个问题。下面使用WFPR规则来 其中:P=UP,T=UT,D=∪D,=U1,O=UO,=Ua,解释专家系统。 β=∪β,7h=∪7h,W=∪W。实际上, OOFPN仍然是一类 对于E1,使用加权模糊产生式规则r1: AFN,只是 OOFPN可以划分为许多子网,提高了模型的可读 if C 性和可维护性 u then C12 if P2l or C12 the 2.3变迁激发规则 对于E3,使用加权模糊产生式规则r 定义4给定一个库所P,如果在一组库所中通过激发变 if Po and c then c 迁序列t,t2,…,t能使库所P获得一个托肯,那么变迁序列 if P22 and C31 or C12 then C22 t1,,…,。称为库所P的路径。如果变迁序列按顺序被激发, 对于E3,使用加权模糊产生式规则T3 则称相应的路径是活的。 if P then 对于一个库所P,可能不止一个路径。例如图4中,2、其中:P是E1的命题;P是E,的命题;C1是E的后件;C3 3是P6的一个路径,4是P的另一个路径。令I(1)={Pn,是E2的后件。该专家系统的 OOFPN模型如图5所示。 p2,…,pm},Wn,Wn,…,Wm是这些库所的对应输入权值,A P A2,…,λ。是阈值。令O(t)={pn,p2,…,pm},Wa,Wa,…, Wo是这些库所的对应输出权值。本文将库所P分为三组, P=PUPm∪P。其中:P是APN的库所集;Pm=p∈Pl p=1,P∈P称为用户输入库所;Pm={p∈Pp≠且 Ex p=};p∈Pa称为内部阵所,Po={P=},p∈Po称为 图4AFPN模型举例 图5 OOFPN模型 输出库所。 4结束语 定义5库所的标志m(p)定义为托肯的确定性因子。 定义6V=7,如果yP∈(1),m(P)>0(j=1,2,…, 本文介绍」一种新的复杂知识系统建模方法,在FPN的 n),则t是使能的。 基础上结合面向对象思想提出了 OOFPN建模方法。实例表明 定义7当是使能的,它将产生新的确定性因子CF()这是一种自底向上的建模方法,能够简化建模过程。 ∑m(P)·0∑m(p)·0>7h( 参考文献 CF(t) 0 7n、P)·ob<h(t [1]袁崇义. Petri网原理与应用[M].北京:子工业出版社,2005: l-178 3基于0OFPN的知识系统建模 [2]鮑培明基查询方式的模糊 Petri网的推理算法[J].计算机工 程,204,30(4):70-72 3.1基于 OOFPN的知识系统建模步骤 3 KILOV H, ROSS J. Information modeling: an object-oriented ap- proach M」.[S.1.」: Prentice hall,1994 对丁一个实际的知识系统,假设系统由产生式规则描述 [4]何新黄.加权模糊逻及其广泛应用[J].亡算机学报,1989,12 建立其OσFN模型的算法如下: (6):458-464 a)分析系统知认来源,分层地对系统对象进行分类,分析[5] CHEN S M.KEJS, CHANG Jin-fu. Knowledge representation using 它们之间的关系 fuzzy Pelli nels[ J]. IEEE Trans on Knowledge and Data Engi b)分析这些层次中每一个封装对象的动态特性 neering,1990,2(3):311-319 c)根据上面的分析建立对象子网,将产生式规则映射到[6]尚静梅,吴智铭模湖理Pm网及其在故障诊断口的应用[ 自动化学报,200,26(3):667-680

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