一种自适应模糊Petri网及其应用

被引：4

作者：

刘心 ^{[1
]}

印桂生 ^{[1
]}

张磊 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

[2] 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

来源：

计算机应用研究 | 2009年 / 26卷 / 10期

关键词：

自适应; 模糊; Petri网; 人工神经网络; 反向传播; 学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.1 [自动机理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

模糊Petri网(fuzzy Petri nets,FPN)是基于模糊产生式规则的知识库系统的有力建模工具,但其缺乏较强的自学习能力。在FPN的基础上引入神经网络技术,给出了一种自适应模糊Petri网(adapt fuzzy Petri nets,AFPN)模型。该模型将神经网络中的BP网络算法引入到FPN模型中,对FPN中的权值进行反复的学习训练,避免了依靠人工经验设置带来的不确定性。AFPN具有很强的推理能力和自适应能力,对知识库系统的建立、更新和维护有着重要的意义。

引用

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