隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,知識(shí)已成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)力和企業(yè)成功的關(guān)鍵力量。專家系統(tǒng)作為一種知識(shí)庫(kù)系統(tǒng),其目的是根據(jù)當(dāng)前輸入值模擬人類專家求解問(wèn)題的思維過(guò)程,解決相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的復(fù)雜問(wèn)題,并達(dá)到該領(lǐng)域中專家的水平。大量的研究和實(shí)踐表明,知識(shí)表示方法的優(yōu)劣對(duì)專家系統(tǒng)的性能有一定影響,精確和有效的知識(shí)表示與推理方法往往成為專家系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵因素。模糊Petri網(wǎng)是知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行知識(shí)表示與推理的有利建模工具。它能夠處理專家系統(tǒng)中的不確定信息,并廣泛用于構(gòu)建模糊產(chǎn)生式規(guī)則和自動(dòng)化模糊推理中。由于系統(tǒng)復(fù)雜性日益提高,有時(shí)很難利用模糊Petri網(wǎng)對(duì)不確定環(huán)境下的專家系統(tǒng)進(jìn)行知識(shí)表示與推理,且容易出現(xiàn)結(jié)果不準(zhǔn)確和推理效率低下等問(wèn)題。為了彌補(bǔ)該缺陷,本文提出兩種改進(jìn)的模糊Petri網(wǎng)模型,幫助專家系統(tǒng)更好地適應(yīng)不確定環(huán)境并進(jìn)行精確的知識(shí)表示與推理。具體研究?jī)?nèi)容如下:·基于云模型理論和區(qū)間云混合算子,提出在不確定環(huán)境下進(jìn)行知識(shí)表示與推理的云推理Petri網(wǎng),并將其應(yīng)用到電網(wǎng)故障診斷研究中,通過(guò)與以往改進(jìn)方法的實(shí)施結(jié)果進(jìn)行比較,驗(yàn)證了模型的優(yōu)點(diǎn)�！だ没疑珨�(shù)和Bonferroni均值算子,提出一種可以在大群體環(huán)境...

【文章頁(yè)數(shù)】：109 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文部分
    摘要
    第一章 緒論
        1.1 研究背景
        1.2 研究目的
        1.3 研究?jī)?nèi)容
    第二章 文獻(xiàn)綜述
        2.1 模糊Petri網(wǎng)
        2.2 模糊Petri網(wǎng)改進(jìn)研究
    第三章 相關(guān)理論
        3.1 云模型理論
        3.2 灰色數(shù)
        3.3 Bonferroni均值算子
        3.4 大群體決策方法
    第四章 CRPN模型
        4.1 CRPN模型的相關(guān)概念
        4.2 案例研究
    第五章 GRPN模型
        5.1 GRPN模型的相關(guān)概念
        5.2 案例研究
    第六章 總結(jié)與展望
        6.1 全文總結(jié)
        6.2 研究展望
英文部分
    ABSTRACT
    Chapter 1 Introduction
        1.1 Research Background
            1.1.1 Knowledge representation and reasoning
            1.1.2 Application of FPN in expert system
        1.2 Objectives of the thesis
        1.3 Structure of the Thesis
    Chapter 2 Literature Review
        2.1 Fuzzy Petri net
            2.1.1 Fuzzy Production Rules
            2.1.2 The traditional FPN
            2.1.3 The shortcoming of FPNs
        2.2 Improvements of FPN
            2.2.1 FPN improvement
            2.2.2 Knowledge representation
            2.2.3 Knowledge reasoning
        2.3 Chapter Summary
    Chapter 3 Preliminaries
        3.1 Cloud model Theory
            3.1.1 Basic concepts of cloud model
            3.1.2 Conversion between linguistic terms and clouds
        3.2 Grey Number
        3.3 Bonferroni mean operator
        3.4 Large group decision-making
        3.5 Chapter Summary
    Chapter 4 The Cloud Reasoning Petri Nets
        4.1 The proposed model
            4.1.1 Definition of a CRPN model
            4.1.2 CRPN representations of LPRs
            4.1.3 Implementation Rules of CRPNs
            4.1.4 Reasoning Algorithm of CRPNs
        4.2 Case study
            4.2.1 Implementation
            4.2.2 Comparison analysis
        4.3 Chapter Summary
    Chapter 5 The Grey Reasoning Petri Net
        5.1 The proposed GRPN model
            5.1.1 Definition of GRPNs
            5.1.2 GRPN representations of GPRs
            5.1.3 Execution Rules of GRPNs
            5.1.4 Reasoning Algorithm of GRPNs
        5.2 An illustrative example
            5.2.1 Implementation
            5.2.2 Comparison analysis
        5.3 Chapter Summary
    Chapter 6 Conclusions and Future Directions
        6.1 Research Conclusions
        6.2 Future Direction
參考文獻(xiàn)
作者在攻讀碩士學(xué)位期間公開(kāi)發(fā)表的論文
作者在攻讀碩士學(xué)位期間所作的項(xiàng)目
致謝



本文編號(hào)：3953377