网络系统可靠性评估的模糊神经Petri网方法

针对网络信息系统可靠性建模困难的问题,提出了一种新的可靠性估计的模糊神经Petri网方法。给出了模糊神经Petri网定义及其适用于可靠性建模的引发规则,并在此基础上提出一种学习算法,其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。最后建立了信息系统可靠性评估模型,并通过定性分析和定量的实例计算,验证了算法的有效性。     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

一种模糊学习Petri网模型及其收敛性分析

Petri网是对具有产生式规则的故障诊断系统建模的有力工具,但其学习能力不强。以Petri网的基本定义为基础,结合模糊逻辑和Petri网模型,并在此基础上引入人工神经网络技术,定义了模糊学习Petri网模型。模型中的隐含库所和变迁将人工神经网络中隐含神经元内部信息处理过程明确化,然后对该模型提出一种逐层调整变迁阈值的训练算法,该算法通过逐层调整的方式来获取变迁的阈值,改善了网络的学习效率,并对算法的收敛性进行了证明。最后,以故障推理实例验证了算法的有效性与实用性。     

基于Petri网模型的通信网络综合性能评价

本文论述了传统Petri网和模糊Petri网的一些基本概念,特点及区别,提出了用模糊Petri网建模规则和进行系统问题分析时的有效算法,最后,通过通信网综合性能评价来说明模糊Petri网在系统性能分析中的应用。     

HPN基于网结构的冲突关系

混合Petri网是为了解决复杂动态系统可靠性安全性分析而提出的一种Petri网扩展模型。定义混合Petri网模型的基于结构的冲突关系 ,有助于深入理解混合Petri网模型的语义 ,对其在动态系统可靠性安全性建模与分析以及模型分析求解中的应用也具有重要意义     

基于直觉模糊时间Petri网的不确定性时间推理方法

针对Petri网模型在对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,在定义直觉模糊时间函数以及网络变迁约减规则的基础上,融合直觉模糊时序逻辑(IFTL)、直觉模糊Petri网(IFPN)以及线性逻辑推理的理论优势,构建了直觉模糊时间Petri网(IFTPN)推理模型,并提出了基于IFTPN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势评估中冲突事件间的不确定性时间推理问题。最后,通过典型的战场想定验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

一种新型坦克火控系统建模方法

为全面、准确描述新型坦克火控系统逻辑层,提出了一种基于有色随机Petri网的新型坦克火控系统建模方法。首先研究了新型坦克火控系统的组成结构、信息结构与工作流程。然后对新型坦克火控系统进行了形式化的描述,并制定了其Petri网转化规则。最后建立了新型坦克火控系统的Petri网模型,并对其动态性能进行了分析。证明该方法可以有效对新型火控系统逻辑层建模。     

基于模糊Petri网编队协同战术决策

为了解决在不确定环境下编队协同空战战术决策问题,将Petri网理论引入到编队协同空战分析中,依据决策规则的模糊性,结合具有图形描述能力的Petri网,提出利用模糊Petri网对编队协同空战战术决策进行建模,并对模型进行了仿真分析。仿真结果表明模型能够提高编队协同空战战术决策的智能化和自动化程度。     

利用遗传算法和模糊逻辑进行系统可靠性优化分配

提出一种使用遗传算法和模糊逻辑相结合进行系统可靠性优化分配的新方法。该方法使用模糊逻辑对系统研制初期可靠性设计中所存在的不精确限制条件和设计目标进行数学建模 ,然后利用遗传算法对数学模型进行求解。该方法充分利用了模糊逻辑的建模效率和遗传算法的搜索效率 ,大大提高了系统可靠性分配的效率和精度。本文首先以两单元串联系统的可靠度优化为例进行说明 ,然后将算法扩展至多单元系统的可靠度及冗余度优化问题的求解。数值仿真实例显示了算法的性能和可行性。     

加权模糊Petri网的推理算法研究

将加权模糊Petri网与矩阵运算相结合，提出了一种推理算法，实现知识的推理运用。该算法利用了加权模糊Petri网的并行处理能力，将复杂的推理过程采用矩阵运算实现，充分考虑了多种约束条件，具有简单、高效、易于实现等优点，适合大型复杂加权模糊Petri网的推理计算。最后以实例对算法进行了验证。