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1、專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)所涉及到的關(guān)鍵技術(shù):知識(shí)表示、知識(shí)獲取、知識(shí)庫(kù)組織、知識(shí)庫(kù)維護(hù)、推理機(jī)制和解釋機(jī)制等都與知識(shí)息息相關(guān),所以知識(shí)仍是影響專家系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素。模糊Petri網(wǎng)(FPN)是Petri網(wǎng)的一個(gè)擴(kuò)充,能較好的描述模糊問(wèn)題,其表示能力比普通Petri網(wǎng)要強(qiáng)得多,越來(lái)越多的研究證明:模糊Petri網(wǎng)是一種很好的知識(shí)表示方法,它既可以合理描述出現(xiàn)實(shí)世界中的不確定性和模糊性,又可以進(jìn)行不確定性推理,而且與其他方法相比,它支持并行推理和對(duì)知
2、識(shí)庫(kù)的驗(yàn)證。模糊Petri網(wǎng)完全符合專家系統(tǒng)建模的要求,并且具有明顯的自身優(yōu)勢(shì)。本文研究基于模糊Petri網(wǎng)的專家系統(tǒng)知識(shí)表示及推理方法。給出了專家系統(tǒng)模糊產(chǎn)生式規(guī)則庫(kù)與FPN模型的轉(zhuǎn)換算法,把孤立的模糊產(chǎn)生式規(guī)則統(tǒng)一成為完整的FPN表示的知識(shí)庫(kù)形式:對(duì)于基于模糊產(chǎn)生式規(guī)則的專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù),提出了正向推理算法、反向推理算法和雙向推理算法,并提出一種基于FPN的并行推理算法,該算法充分利用了模糊Petri網(wǎng)的并行處理能力,且能避免變遷的重
3、復(fù)觸發(fā),提高了推理效率;為了使模糊Petri網(wǎng)可以在知識(shí)不完備的情況下進(jìn)行推理,提出了一種基于默認(rèn)推理的FPN模型;針對(duì)專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)中可能出現(xiàn)的等價(jià)規(guī)則集、冗余規(guī)則集、沖突規(guī)則集、循環(huán)規(guī)則集和死鎖等一致性缺陷,給出了基于FPN的不精確知識(shí)的一致性維護(hù)算法;由于模糊Petri網(wǎng)的權(quán)值、變遷閾值,規(guī)則置信度等參數(shù)難以精確獲得,阻礙了知識(shí)推理,文中討論了基于BP算法和遺傳算法的模糊Petri網(wǎng)參數(shù)優(yōu)化算法;為了降低模糊Petri網(wǎng)的復(fù)雜度,
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