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在模糊Petri网(FPN)学习方法研究中,目前多集中研究FPN单输出学习模型,而鲜有对多输出模型进行深入细致的研究,使模型的应用受到一定的限制。此外,学习模型中的前向计算多采用模糊token相乘的方法,随着规则系统的规模和复杂性的增加,会使输出token值过小,结果偏差较大。为解决上述问题,本文尝试建立FPN多输出模型,并提出学习模型的一种前向计算方法。该方法与模糊token相乘方法的不同之处在于学习模型的前向输出采用取小算子,旨在减小系统的学习偏差,为FPN多输出模型的学习提供方法支持。