隨著科學技術的快速發(fā)展,知識已成為經(jīng)濟發(fā)展的推動力和企業(yè)成功的關鍵力量。專家系統(tǒng)作為一種知識庫系統(tǒng),其目的是根據(jù)當前輸入值模擬人類專家求解問題的思維過程,解決相關領域內(nèi)的復雜問題,并達到該領域中專家的水平。大量的研究和實踐表明,知識表示方法的優(yōu)劣對專家系統(tǒng)的性能有一定影響,精確和有效的知識表示與推理方法往往成為專家系統(tǒng)成敗的關鍵因素。模糊Petri網(wǎng)是知識庫系統(tǒng)進行知識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,并廣泛用于構建模糊產(chǎn)生式規(guī)則和自動化模糊推理中。由于系統(tǒng)復雜性日益提高,有時很難利用模糊Petri網(wǎng)對不確定環(huán)境下的專家系統(tǒng)進行知識表示與推理,且容易出現(xiàn)結(jié)果不準確和推理效率低下等問題。為了彌補該缺陷,本文提出兩種改進的模糊Petri網(wǎng)模型,幫助專家系統(tǒng)更好地適應不確定環(huán)境并進行精確的知識表示與推理。具體研究內(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)境下進行知識表示與推理的云推理Petri網(wǎng),并將其應用到電網(wǎng)故障診斷研究中,通過與以往改進方法的實施結(jié)果進行比較,驗證了模型的優(yōu)點�！だ没疑珨�(shù)和Bonferroni均值算子,提出一種可以在大群體環(huán)境...

【文章頁數(shù)】：109 頁

【學位級別】：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 研究內(nèi)容
    第二章 文獻綜述
        2.1 模糊Petri網(wǎng)
        2.2 模糊Petri網(wǎng)改進研究
    第三章 相關理論
        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模型的相關概念
        4.2 案例研究
    第五章 GRPN模型
        5.1 GRPN模型的相關概念
        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
作者在攻讀碩士學位期間公開發(fā)表的論文
作者在攻讀碩士學位期間所作的項目
致謝



本文編號：3953377