广东省科技计划工业攻关项目(2012B010100049)
- 作品数：5 被引量：8H指数：2
- 相关作者：周如旗冯嘉礼陈忆群张谦更多>>
- 相关机构：广东第二师范学院上海海事大学中山大学更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 模糊属性Petri网建模方法及学习模型研究被引量：2
- 2014年
- 定性映射易于表达模糊不确定性知识,但其在表达人类认知思维活动动态特征上存在不足;模糊Petri网比较符合人类思维方式,但相关参数不易获得且其自学习能力存在较大局限性。为此,提出一种模糊属性Petri网(FAPN)形式定义及建模方法。在FAPN结构中构建定性基准参数学习方法,通过定性映射定义4类变迁发生的模糊定性判断规则和相应变迁发生后的结果运算公式,给出FAPN模型的推理算法和学习机制,并模拟系统的动态运行过程。分析结果表明,该方法能有效提高FAPN的学习能力,可适用于以定性判断为特点的诊断系统。
- 周如旗冯嘉礼张谦
- 关键词：定性映射知识推理
- 基于定性映射的粒逻辑及其Petri网推理算法
- 2012年
- 基于不确定性知识处理特点,在认知机理下,通过基于属性定量与定性之间的转化关系而建立的定性映射,给出了属性粒的概念及其逻辑计算公式,并在此基础上构建了初步的粒逻辑系统,最后通过Petri网对其逻辑推理进行形式化描述。结果表明其是有效的,使得有关认知识别与判断推理等思维操作能得到较好的表达。
- 周如旗陈忆群冯嘉礼
- 关键词：定性映射粒计算PETRI网
- 基于属性Petri网的属性粒推理研究
- 2014年
- 不确定性知识处理是人工智能研究中经常遇到的问题,基于定性映射的属性Petri网模型在动态表示认知思维中不确定性知识与逻辑推理方面具有优势。在属性拓扑空间中,给出了属性粒的基本定义和基本推理,在属性Petri网中对不确定性知识进行表达,并基于属性Petri网给出归结推理的基本形式和基本算法。结果显示,这种方法可以使定性映射和Petri网更易于动态和显式地表达认知不确定性知识,可为进一步研究Petri网在认知模型中的作用提供参考。
- 周如旗冯嘉礼
- 关键词：定性映射PETRI网粒计算知识表示
- 基于属性粒计算的认知模型研究被引量：4
- 2014年
- 属性粒计算可模拟人脑的粒化、组织和因果等认知功能,但推理过程缺乏一种形式化机制。Petri网具有的异步、并发和不确定性等特征与人脑思维过程中的某些认知活动类似。基于属性粒计算的基本概念和逻辑计算规则对Petri网进行了基于定性映射的适当扩充,使得Petri网以属性粒计算的形式在知识表示、知识推理、学习模式和记忆模式等方面初步体现出一个认知系统所需要具备的一些基本元素特征。这种方法能够在一定程度上体现具有不确定性识别和判断的思维认知过程,为研究Petri网应用于模拟人类的高级智能、形象思维能力提供了一种新的思路。
- 周如旗冯嘉礼
- 关键词：粒计算定性映射模糊集PETRI网
- 基于扩展模糊Petri网的知识推理方法研究被引量：2
- 2016年
- 为使模糊Petri网能够描述可变模糊隶属判据下的模糊知识,利用基准变换能较好地表达模糊隶属判据可变情况的特点,基于定性映射和定性基准变换对模糊Petri网进行了扩展,给出了扩展后网模型的形式定义和基本运行机制。通过利用定性映射描述模糊产生式规则,给出了一种新的知识表示模式和推理方法,新方法有利于构建模糊Petri网基于认知的学习机制。结果显示,该网模型具有较强的知识表达能力,适用于处理认知模糊不确定性知识,其推理过程能体现某些认知特性,尤其适用于构建以定性判断为特点的智能系统。
- 周如旗陈忆群冯嘉礼
- 关键词：模糊PETRI网定性映射知识表示
