【摘 要】
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针对模糊Petri网（FPN）建立过程中模糊产生式规则各项参数的确定问题，通过引入一种新的FPN推理机制，利用虚库所和虚变迁构建分层FPN模型。该方法的实现不依赖经验数据，对初始输入无
【机 构】
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湖南农业大学信息科学技术学院,湖南对外经济贸易职业学院
【基金项目】
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国家“863”计划基金资助项目(2008AA10Z213);湖南农业大学青年科学基金资助项目(06QN24)
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针对模糊Petri网（FPN）建立过程中模糊产生式规则各项参数的确定问题，通过引入一种新的FPN推理机制，利用虚库所和虚变迁构建分层FPN模型。该方法的实现不依赖经验数据，对初始输入无严格要求。仿真实例结果表明，利用该推理机制对非训练样本中的输入数据进行模糊推理，所得的FPN模型具有较强的泛化和自适应能力。
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