复杂系统可靠性估计的模糊神经Petri网方法

摘要：

针对复杂系统可靠性建模难问题,提出了一种新的适用于复杂系统可靠性估计的模糊神经Petri网(简称为FNPN).文中首先给出了模糊神经Petri网的定义及其引发规则,然后给出了一种学习算法,该FNPN结合了模糊Petri网和神经网络各自的优点,既可以表示和处理模糊产生式规则的知识库系统又具有学习能力,可通过对样本数据学习调整模型中的参数以获得系统内部的等效结构,从而计算出非样本数据的系统的可靠度.最后以一无向网络为例说明该方法是可行的.

关键词：模糊神经Petri网、复杂系统、可靠性估计

所属期刊栏目：23

分类号：TP202(自动化技术及设备)

资助基金：国防科技应用基础研究基金

在线出版日期：2006-12-28（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：687-691