【摘 要】
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将模糊Petri Nets与矩阵运算相结合,研究了逆向的形式化推理算法.通过对问题空间的消简,抽取与问题相关的规则和解空间,采用矩阵运算实现复杂的推理过程.算法充分利用模糊Pet
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将模糊Petri Nets与矩阵运算相结合,研究了逆向的形式化推理算法.通过对问题空间的消简,抽取与问题相关的规则和解空间,采用矩阵运算实现复杂的推理过程.算法充分利用模糊Petri Nets的并行处理能力,使逆向模糊推理过程更加简单,同时可以求得前提命题的最小真度.此方法可以用于智能故障诊断中,获取故障点的前提条件的可信度序列,利用经验知识提供诊断结果.
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