基于模糊Petri网的并行推理方法技术

本发明专利技术涉及一种基于模糊Petri网的并行推理方法，其技术特点是包括以下步骤：把模糊Petri网模型转化为矩阵形式，在此基础上提出了一种并行推理算法。算法将推理过程转化为矩阵运算，不但考虑了前提条件的权值、变迁阈值和规则可信度等因素，还进一步将变迁触发条件严格化，有效的避免了一些变迁不必要的重复触发，降低了算法复杂度。通过实例说明，此推理算法易于实现并可以提高推理效率，尤其适合较大较复杂的模糊Petri网模型。本发明专利技术设计合理，基于模糊Petri网的并行推理算法，将推理过程转化为矩阵的运算过程。在考虑权值、变迁阈值和规则可信度等因素的前提下，将已经触发过，且其输入强度没有增大的变迁剔除出去。避免了那些不再产生新信息的变迁的重复触发。应用实例说明，此推理算法可以节省推理时间，在模糊Petri网模型较大较复杂时其作用将更加明显。Petri网模型较大较复杂时其作用将更加明显。

【技术实现步骤摘要】
基于模糊Petri网的并行推理方法


[0001]本专利技术属于知识表示与推理
，涉及并行推理方法，尤其是一种基于模糊Petri网的并行推理方法。

技术介绍

[0002]Petri网是一种高效的建模和分析工具，能够较好地描述系统的结构，表示系统中的并行、同步、冲突及因果依赖等关系，并能够以网图的形式简洁、直观地模拟事件系统，分析系统的动态性能，已在很多领域得到了广泛的应用。模糊Petri网作为Petri网的一个重要分支，具有模糊系统的模糊推理能力，很适合应用在人类知识的表示和人工智能中，目前已有很多学者对其进行了研究，提出了多种模糊Petri网模型和相应的模糊推理算法，基本是基于两种思路：一种是利用Petri网的图形描述能力，用分步运算加判断的方法在图形结构上进行正向或反向搜索，没有充分利用Petri网的并行处理能力；另一种是把模糊Petri网模型转化为矩阵形式，将推理过程转化为矩阵运算，这种方法快速、高效。文献中给出了具有变迁阈值和输入加权等多种约束条件下的形式化推理方法，实现了并行推理。考虑到实际推理过程中“若变迁的输入库所没有变化，则本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊Petri网的并行推理方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、设定模糊Petri网，令初始k＝0，I
max
＝0；步骤2、计算输入强度：I
k+1
＝A
T
·
M
k
，I＝[i1，i2，...，i
m
]
T
；步骤3、判断每个变迁的输入强度是否大于先前的最大输入强度值，I
′
k+1
＝I
k+1
ΘI
max
；此时I
′
k+1
中记录的是有必要触发的变迁的输入强度。若I
′
k+1
＝0，则表示没有新的变迁触发，推理结束；步骤4、更新每个变迁的最大输入强度值步骤5、比较输入强度与变迁阈值向量的大小，若对应变迁的输入强度大于其变迁阈值，则变迁触发，H
k+1
＝I
k
Θτ；步骤6、计算变迁触发后输出库所的置信度，若某个库所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李孝忠，徐欢，
申请(专利权)人：天津科技大学，
类型：发明
国别省市：