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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。