【摘 要】
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本文针对模糊推理中常存在推理结果意义不明确的问题,提出应用带标识的模糊Petri网(MFPNs)进行模糊推理。推理的过程中考虑模糊产生式规则的权值、阈值、确定性因子等几种知识
【基金项目】
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安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2009B148Z KJ2012Z322), 安徽省高等学校优秀青年人才基金项目(2009SQRZ157 2009SQRZ156)
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本文针对模糊推理中常存在推理结果意义不明确的问题,提出应用带标识的模糊Petri网(MFPNs)进行模糊推理。推理的过程中考虑模糊产生式规则的权值、阈值、确定性因子等几种知识表示参数以获得更多信息。给出基于相似性测度的模糊推理算法,通过计算带标识的模糊Petri网的最终输出库所中的托肯值可以得到最终的模糊推理结果。通过实例可以验证这样得到的推理结果意义更明确,计算过程更加高效。
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