学习环境模糊Petri网多变量输出模型与计算

摘要：

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.

关键词：模糊佩特网、学习、多输出、产生式规则

所属期刊栏目：30

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61164012

在线出版日期：2013-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：325-329