围绕无人机搜索/攻击自主任务推理决策典型想定,针对无人机自主任务推理决策规则中存在的不同输入命题对结论的贡献和影响不同,对加权模糊Petri网(weighted fuzzy petri nets,WFPN)形式化推理算法进行了深入研究;设计了双机自主搜索/攻...围绕无人机搜索/攻击自主任务推理决策典型想定,针对无人机自主任务推理决策规则中存在的不同输入命题对结论的贡献和影响不同,对加权模糊Petri网(weighted fuzzy petri nets,WFPN)形式化推理算法进行了深入研究;设计了双机自主搜索/攻击任务推理决策规则集;为进一步适应上述想定下规则集中存在的多条规则的输出命题是相同的情形,对WFPN形式化推理算法进行了改进;应用分层的策略,采用改进的WFPN形式化推理算法和上述设计的规则集,仿真验证了双机搜索/攻击自主任务推理结果的合理性,并降低了推算过程中矩阵的维数。展开更多
针对模糊Petri网存在隶属度单一的问题,将直觉模糊集理论与Petri网理论相结合,构建直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)模型,用于知识的表示和推理.首先构建了IFPN模型,并将其应用于知识的表示,通过在模型中引入抑...针对模糊Petri网存在隶属度单一的问题,将直觉模糊集理论与Petri网理论相结合,构建直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)模型,用于知识的表示和推理.首先构建了IFPN模型,并将其应用于知识的表示,通过在模型中引入抑止转移弧,解决了否命题的表示问题.其次提出了基于矩阵运算的IFPN推理算法,通过修改变迁触发后token值的传递规则,解决了推理过程中的事实的保留问题;通过修改变迁的触发规则,抑制了变迁的重复触发.最后对推理算法进行了分析,并举例验证了提出的IFPN模型及其推理算法的可行性,结果表明IFPN是对FPN的有效扩充和发展,其对推理结果的描述更加细腻、全面.展开更多
针对现有的基于模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)和直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)的推理方法在求解只涉及知识库中部分规则的问题时存在推理过程复杂、效率不高,而且不能对问题产生的原因进行分析等缺陷,提...针对现有的基于模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)和直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)的推理方法在求解只涉及知识库中部分规则的问题时存在推理过程复杂、效率不高,而且不能对问题产生的原因进行分析等缺陷,提出一种基于IFPN的混合推理方法.该方法将反向推理与正向推理相结合,首先把所要求解的问题转化为目标库所,并引入关联库所、关联变迁和子模型等概念;其次运用反向推理寻找目标库所的关联库所和变迁并构建推理子模型,从而获取问题产生的潜在原因并简化推理模型;最后以子模型作为推理模型,运用正向推理求解目标库所的token值,解决了直接运用原模型进行推理时过程复杂且效率不高的问题.与此同时,通过在模型中引入阈值以及"路径"和"有效路径"等定义,排除无效关联库所,从而找出了问题产生的真正原因.实例验证表明该方法可行且有效,与现有方法的对比分析表明该方法克服了现有方法的缺陷.展开更多
文摘围绕无人机搜索/攻击自主任务推理决策典型想定,针对无人机自主任务推理决策规则中存在的不同输入命题对结论的贡献和影响不同,对加权模糊Petri网(weighted fuzzy petri nets,WFPN)形式化推理算法进行了深入研究;设计了双机自主搜索/攻击任务推理决策规则集;为进一步适应上述想定下规则集中存在的多条规则的输出命题是相同的情形,对WFPN形式化推理算法进行了改进;应用分层的策略,采用改进的WFPN形式化推理算法和上述设计的规则集,仿真验证了双机搜索/攻击自主任务推理结果的合理性,并降低了推算过程中矩阵的维数。
文摘针对模糊Petri网存在隶属度单一的问题,将直觉模糊集理论与Petri网理论相结合,构建直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)模型,用于知识的表示和推理.首先构建了IFPN模型,并将其应用于知识的表示,通过在模型中引入抑止转移弧,解决了否命题的表示问题.其次提出了基于矩阵运算的IFPN推理算法,通过修改变迁触发后token值的传递规则,解决了推理过程中的事实的保留问题;通过修改变迁的触发规则,抑制了变迁的重复触发.最后对推理算法进行了分析,并举例验证了提出的IFPN模型及其推理算法的可行性,结果表明IFPN是对FPN的有效扩充和发展,其对推理结果的描述更加细腻、全面.
文摘针对现有的基于模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)和直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)的推理方法在求解只涉及知识库中部分规则的问题时存在推理过程复杂、效率不高,而且不能对问题产生的原因进行分析等缺陷,提出一种基于IFPN的混合推理方法.该方法将反向推理与正向推理相结合,首先把所要求解的问题转化为目标库所,并引入关联库所、关联变迁和子模型等概念;其次运用反向推理寻找目标库所的关联库所和变迁并构建推理子模型,从而获取问题产生的潜在原因并简化推理模型;最后以子模型作为推理模型,运用正向推理求解目标库所的token值,解决了直接运用原模型进行推理时过程复杂且效率不高的问题.与此同时,通过在模型中引入阈值以及"路径"和"有效路径"等定义,排除无效关联库所,从而找出了问题产生的真正原因.实例验证表明该方法可行且有效,与现有方法的对比分析表明该方法克服了现有方法的缺陷.
