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《基于模糊petri網(wǎng)的并行推理算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、萬(wàn)方數(shù)據(jù)學(xué)校代號(hào)：10536學(xué)號(hào)：1108010844密級(jí)：公開(kāi)長(zhǎng)沙理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于模糊Petri網(wǎng)的并行推理算法研究學(xué)位申請(qǐng)人姓名王董墓指導(dǎo)教師壓瞳選教援所在學(xué)院讓篡扭皇適信工程堂院專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)道籃墨信息丕統(tǒng)論文提交日期2Q!壘生壘旦論文答辯日期2Q!壘生主旦答辯委員會(huì)主席割塞熬握萬(wàn)方數(shù)據(jù)TheParallelReasoningAlgorithmBasedonFuzzyPetriNetsWangHuiYingB．E．(HunanCityUniversity)201Athesissubmittedinpartialsatisfactionof
2、theRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringCommunicationandInformationSystems1nChangshaUniversityofScience&TechnologySupervisorProfessorYueXiaoboMarch．2014萬(wàn)方數(shù)據(jù)長(zhǎng)沙理工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除了文中特另tl：Di：l以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)的成果作品。對(duì)本文的研究做出
3、重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。作者簽名：王縫，火日期：≯忡年6月歲／日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)長(zhǎng)沙理工大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于1、保密口，在年解密后適用本授權(quán)書(shū)。2、不保密團(tuán)。(請(qǐng)?jiān)谝陨舷鄳?yīng)方框內(nèi)打“4”)作者簽名：王蕉，欺日期：矽葉年彭月廠(chǎng)
4、17t導(dǎo)師簽名：c暨∥巳吹奏日期：紗他年臺(tái)月否日萬(wàn)方數(shù)據(jù)摘要模糊Petfi網(wǎng)作為一種知識(shí)表示方法，不僅能合理描述不確定性、模糊、異步、并發(fā)的專(zhuān)家系統(tǒng)模型，同時(shí)又能夠用較為嚴(yán)格嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)理論進(jìn)行不確定性的推理。模糊產(chǎn)生式表示法是用一種便于理解和掌握的語(yǔ)言變量來(lái)描述專(zhuān)家系統(tǒng)知識(shí)。模糊Petri網(wǎng)的出現(xiàn)拓展了Petri網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域，基于模糊Petri網(wǎng)的推理算法的研究也越來(lái)越重要，自1965年以來(lái)，學(xué)者們已經(jīng)提出了多種模糊推理方法。本文是在基于現(xiàn)有的模糊推理算法的前提下提出了一種新的雙向并行推理算法并且用C／C++編程實(shí)現(xiàn)算法的推理過(guò)程。基于模糊Pet
5、ri網(wǎng)的正向推理算法是從初始置信度出發(fā)推出全部庫(kù)所的新置信度值，充分體現(xiàn)了模糊Petri網(wǎng)的并行表達(dá)能力。反向推理方法是從目標(biāo)庫(kù)所出發(fā)求得相關(guān)聯(lián)庫(kù)所的新置信度值，具有較強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，但是其適用范圍比較小。本論文是在正反兩個(gè)方向的前提下提出了一種改進(jìn)的基于模糊Petri網(wǎng)的雙向并行推理算法?；谀：齈etri網(wǎng)的并行矩陣推理方法的時(shí)問(wèn)復(fù)雜度與矩陣的維數(shù)有關(guān)，如果矩陣維數(shù)越大，則其算法的時(shí)間復(fù)雜度也就越大。本文首先結(jié)合矩陣命令提出了一種實(shí)現(xiàn)雙向推理的矩陣運(yùn)算機(jī)制，然后對(duì)該算法的可行性及復(fù)雜性進(jìn)行分析。最后給出一個(gè)具體的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，把本文提出的算法分別與
6、正向推理和反向搜索的過(guò)程進(jìn)行比較分析，驗(yàn)證可知此算法能夠有效地提高整個(gè)推理過(guò)程的并行度，降低算法的時(shí)問(wèn)復(fù)雜度，進(jìn)而提高推理效率。最后用C／C++編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)并行推理算法。關(guān)鍵詞：模糊Petri網(wǎng)；雙向推理；矩陣運(yùn)算；復(fù)雜度分析萬(wàn)方數(shù)據(jù)ABSTRACTAsaknowledgerepresentationmethod，F(xiàn)uzzyPetriNetscannotonlydescribletheexpertsystemreasonablelywhichisuncertainty,fuzzyasynchronousandconcurrent，butalsou
7、semorerigorousmathematicaltheoriestoreason．Itisusingthelanguagevariablestodescribetheknowledgeofexpertsystem，whichiseasytobeunderstoodandmastered．ThereasoningalgorithmbasedonFuzzyPetriNetwhichbroadentheapplicationfieldsofPetriNetsisalsomoreandmoreimportant．Since1965，theschola
8、rshavedonealotofresearchesonthefuzzyreasoningalgorithm．Thisarticlepr
