感觉神经Petri网模型是在普通Petri网和模糊Petri网的基础上发展出来的一种新的模型，其主要应用于知识表示领域。Petri网是一种数学的建模工具，它能够描述和分析具有并发、异步、分布式和并行特点的系统。它是由德国学者Carl Adam Petri在1962年提出的一种模型，广泛应用于计算机科学、人工智能、工程管理等许多领域。
普通Petri网由库所（Place）、变迁（Transition）、弧（Arc）、标识（Token）等部分组成。库所用来表示系统的状态，变迁表示状态之间的转换，弧表示状态与转换之间的关系，Token表示系统的某种资源。在Petri网中，可以通过令牌的移动来模拟系统状态的变化。
模糊Petri网是在普通Petri网的基础上引入模糊理论发展起来的。模糊理论是一种处理不确定和模糊信息的理论，由美国学者L.A.Zadeh在1965年提出。模糊Petri网在系统中引入了模糊数，可以更有效地描述和处理系统中的模糊信息。
感觉神经Petri网是在普通Petri网和模糊Petri网的基础上发展出来的，主要应用于知识表示。它通过引入感觉神经元的概念，将传统Petri网中静态的库所和变迁进行动态化处理，使得模型能够更好地描述和处理具有感觉功能的复杂系统。
在知识表示中，感觉神经Petri网可以有效地表示知识的结构和逻辑关系。库所可以用来表示知识的节点，变迁可以用来表示知识之间的转换。通过令牌的移动，可以模拟知识的流动和变换。这种模型可以有效地描述和处理知识的动态性，使得知识表示更加灵活和有效。
感觉神经Petri网的关键部分包括感觉神经元、Petri网模型、知识表示等。感觉神经元是模型的基础，它能够接收外部的输入信息，并将其转化为内部的状态信息。Petri网模型是感觉神经元信息处理的基本形式，它能够描述和分析系统中状态和转换的关系。知识表示是模型的应用部分，它能够通过Petri网模型来表示和处理知识。
感觉神经Petri网的优点在于其强大的表示能力、动态性和并发性。它可以有效地表示和处理具有动态性、并发性、异步性的复杂系统，特别适用于复杂系统中的知识表示和处理。此外，感觉神经Petri网还具有良好的扩展性和可重用性，可以通过扩展和修改模型来适应不同的应用需求。
感觉神经Petri网是普通Petri网和模糊Petri网的进一步发展，它将模糊理论和感觉神经元的概念引入到Petri网模型中，使得模型在表示和处理复杂系统中的知识表示方面具有更强大的能力。随着人工智能和计算机科学的不断发展，感觉神经Petri网在知识表示和处理方面的应用前景将越来越广阔。
