基于粗糙集的定性概率网整合方法

由于子定性概率网(QPN)仅局限于表示子领域知识,为构建一个较大QPN进行知识的全面表示,基于粗糙集理论,提出了一种具有不同节点的多个子QPN整合方法。在QPN中,可将单个变量或多个变量的组合看做粗糙集中的一个属性。当多个QPN整合时,首先合并多个子QPN结构;然后,在保证不出现环路的情况下,根据粗糙集的属性间的依赖度向合并的QPN中添加有向边及其定性符号;接着,再根据属性间相对必要性来删除具有多个父节点的属性所不必要的冗余边,从而整合出较大QPN。最后,实验验证了该整合方法的可行性和有效性。

基于粗糙集的定性概率网推理冲突解决方法

定性概率是贝叶斯网的定性抽象,它以有向边上的定性影响代替贝叶斯网中的条件概率参数,描述了变量间增减的趋势,具有高效的推理机制。但定性概率网中信息丢失导致推理的过程中往往产生不确定信息,即推理结果产生冲突。以尽可能消除定性推理中的冲突为出发点,在构建定性概率网时,基于粗糙集属性依赖度理论求解出网中节点间的依赖度,以依赖度作为变量间定性影响的权重,并根据依赖度改进已有的定性概率网推理算法,从而解决定性概率网推理冲突。实例验证表明,该方法既保持了定性概率网高效推理的特性,又能有效解决冲突。

基于毕达哥拉斯模糊概率Petri网的FPSO单点关键部件风险评估

为准确对FPSO单点系泊系统关键部件进行风险评估,通过产生式规则建立概率Petri网络模型,基于德尔菲法的结构熵权法确定专家权重,并引入毕达哥拉斯模糊集理论收集、聚合专家意见得到基本事件的模糊可能性得分和模糊失效概率,利用概率推理算法迭代出最终的失效概率,并进行基本事件重要度分析。实例分析结果表明,引起单点系泊系统发生失效的主要因素有电滑环电刷磨损、电滑环负载电流较高、液滑环结构物晃动冲击、液滑环润滑不充分、电滑环电压过高击穿等。针对主要风险因素提出预防和控制措施,能够保障系统安全正常地运转。

基于概率有色Petri网和马尔可夫链的工作流和数据流管理

在大数据背景下,信息系统中的工作流和数据流往往同时发生,然而现有研究往往仅对工作流进行建模而未考虑数据流。论文对工作流和数据流进行统一建模,首先对基本Petri网进行扩展,定义概率有色Petri网PCPN,实现对工作流和数据流的分别刻画;定义了PCPN的基本逻辑单元,并对工作流和数据流进行建模分析,基于PCPN的工作流和数据流模型转化为马尔可夫链模型,并进行数学概率分析和决策分析。通过实例建模验证了论文建模方法的有效性和可行性。

不确定性知识的定性表示、推理及其应用——定性概率网研究综述

贝叶斯网是不确定性知识表示和推理的有效框架,定性概率网是贝叶斯网的抽象表示,它简化了不确定性知识的表示,加速了不确定性知识的推理.近年来,定性概率网成为了不确定人工智能和知识发现领域的一个重要研究方向.分析总结了目前定性概率网的挑战和研究成果,主要包括定性概率网的知识表示、推理及应用3个方面.表示方面,概括了定性影响、定性加协作、定性乘协作和原因间影响,并探讨了定性概率网表示机制存在的问题及主要解决方法;推理方面,描述了推理算法,探讨了定性概率网推理冲突问题,分析比较了解决推理冲突的主要方法;应用方面,概括了基于定性概率网的知识发现和决策支持的主要方法.此外,基于对现有研究成果的分析总结,也指出了定性概率网相关方面进一步研究的问题及重点.

基于逻辑博弈概率Petri网的地铁应急决策建模与分析

为解决逻辑Petri网不能很好地描述动态博弈过程的问题,提出逻辑博弈概率Petri网。将博弈的四要素融合到逻辑Petri网中,博弈的局中人被定义为token的一个属性,为其定义了策略集以及效用函数,并引入了信息库所。引入概率变迁和向量来表示博弈过程中先后验概率的转换关系,在贝叶斯公式的基础上引入模糊理论,以解决决策前期的信息缺失问题,并引入决策变迁来帮助理性人作出决策。使用逻辑博弈概率Petri网对地铁应急决策过程进行建模,构建系统可达图对问题进行分析,并应用Tina仿真验证模型性质,同时验证了所提出方法的可行性。

机械设备故障诊断模糊、概率Petri网

根据故障诊断的特点,将概率信息引入模糊Petri网,提出了模糊、概率Petri网模型,简称模糊概率网。研究基于模糊概率网模型进行故障诊断的方法,利用概率信息处理反向推理中冲突消解问题,提高了诊断效率;利用模糊信息计算诊断结果的可信度;提出了一种反向推理机制,给出了算法。最后,以机械手掉刀为例,对该诊断方法进行了说明。

机械设备故障诊断概率Petri网模型研究

根据故障诊断的特点 ,将概率信息引入Petri网 ,提出了故障诊断概率网模型。利用概率信息处理冲突消解问题 ,寻找最有可能发生的故障传播路径 ,提高了诊断效率 ,并以异常输入引发的故障为例对概率的确定问题进行了研究。

基于定性互信息的定性概率网歧义性约简

针对符号传播算法在符号相反的两条平行路径上进行推理时常常产生歧义性,提出一种基于定性互信息的歧义性约简方法.首先,给出定性互信息的严格定义.然后,提出基于定性互信息影响强度的定性概率网,进一步区分影响强度,并证明具有强度的定性影响的对称性、传递性和复合性.最后在Antibiotics数据集上,通过与已有方法推理结果的对比实验,验证该歧义性约简方法的正确性和高效性.理论分析和实验结果表明,基于定性互信息的定性概率网既保留定性推理的简明性,又能够有效约简定性推理的歧义性.

基于模糊概率Petri网系统的故障诊断仿真研究

利用面向对象思想、高级Petri网技术、模糊及概率理论,建立了一种描述复杂系统故障关系的模型。着重介绍了基于该模型的故障诊断仿真控制策略,包括控制层策略和操作层策略。讨论了该模型的网元素实现,定义了5个库所类、5个变迁类、1个模糊概率Petri对象类、1个模糊概率Petri对象类的派生类和3个Token对象类,并给出了基于该模型的故障诊断仿真算法。最后,介绍了基于该模型的故障诊断仿真系统设计,并以简单的仿真实验验证了模型及仿真算法的适用性。

基于概率时间Petri网的流程推荐方法

为了向用户推荐结构相似且时间效率较高的流程,提出了一种基于流程中活动发生的概率和时间的流程推荐方法。定义了一个模型PTN(probabilistic time Petri net)来表示流程,改进了一个现有的流程相似度方法并且将它命名为MDS(matrix distance similarity),用于找出流程库中与查询模型结构相似的流程集合,提出了一个最小加权时间方法(minimum weighted time,MWT),用于找出流程集合中时间效率较高的业务流程。在此基础上设计了相关算法,并且分析了时间复杂度。实验数据证明了方法的有效性和高效性。

关于概率网络可靠性的一种评估方法

论文主要针对概率网络,提出了一种评估其可靠性的指标,给出了其数学解析式。在文章最后假定了概率网络的一个实例模型并且对其进行了可靠性分析。该指标考虑到了通信节点间数据交换的不对称性;网络拓扑结构和它的时变性;网络链路和节点的不可靠性以及网络的迂回路由问题,能够简单、直观地反应整个概率网的可靠性和抗毁性。

基于概率推断网的水雷战专家系统

针对反水雷作战决策的需要,运用贝叶斯推理、模糊逻辑以及可信度不确定推理方法,设计了一个基于概率推断网的水雷战专家系统。利用该系统可得出两种结论:一是利用计算概率的方法得出的结论,二是利用计算可信因子方法得出的结论,两种结论呈现定量和定性的互补关系。可较好地为反水雷作战指挥员提供辅助决策,以减少舰船遭毁伤的概率。

基于模糊概率Petri网的故障诊断建模与分析

为筛选故障诊断推理中的冗余信息,研究了面向故障诊断的模糊概率Petri网(FPPN)。通过综合专家经验知识,将事件的概率参数引入推理分析中,并给出了基于状态方程的正向、反向及混合推理分析方法。以铁路道岔系统的故障诊断为例,说明基于FPPN的建模和分析方法,结果表明:引入概率参数的FPPN能够筛除冗余信息,分析过程体现了人工推理的思维模式,优于基于FPN的分析结果。

基于模糊概率petri网的故障诊断算法研究

分析研究了具有概率信息的模糊petri网的故障诊断方法,利用概率信息消除反向诊断过程中冲突消解问题的同时,针对不确定逻辑的故障相关性,建立了具有不确定逻辑关系的模糊概率petri网模型,从而拓展了petri网的描述能力,提出了一种改进的反向诊断新算法,提高了诊断准确度。并以一个实际的故障诊断例子,对该诊断算法进行了说明,证明了方法的准确性和可行性。

基于粗糙概率Petri网的在轨服务目标航天器故障检测

为了简化知识表示,并解决传统Petri网因样本有限和不确定而无法正确判定的问题,提出一种将模糊理论中的概率引入Pe-tri网的理论。在HHT变换的基础上对故障数据进行特征提取,基于Rough集理论对所提取的属性特征进行属性约简,得出故障检测规则;将概率引入Petri网后,对约简后的规则建立基于概率Petri网的故障检测推理机制,实施在轨故障检测,并以地面轴承振动数据为例,对该方法进行验证;验证结果表明,该方法使用效果良好。

基于改进概率Petri网的分层电网故障诊断

将改进的概率Petri网应用到电力系统故障诊断中,在保证通用性的同时提高了故障诊断结果的准确性.为避免网络末端保护误动作引起的误断,在概率Petri网中引入"非"逻辑关系模型;为降低建模难度和计算复杂度,依据故障报警信息将故障分为3种类型:简单故障、单一复杂故障和多重复杂故障,分别建立相应的诊断模型.综合考虑电力系统继电保护和相应断路器动作的可靠性和灵敏性、多重故障的复杂性以及故障警报信息的不确定性,在基于改进概率Petri网电网故障诊断模型的基础上分析输入弧权值,以增强诊断效果.对于多重复杂故障,为了避免输电网络线众多引起模型过于繁杂的问题,建立元件的各方向诊断模型和综合诊断模型,用吉林省四平地区电力系统故障实例对本文选取的方法进行仿真测试.仿真结果证明,本文方法能够准确有效地识别故障元件,并能在信息不完备的情况下给出正确的诊断结果,具有良好的通用性与容错性.

基于模糊概率Petri网的弹载二次电源故障诊断模型

针对某型弹载二次电源的故障诊断问题,采用模糊Petri网进行建模验证。在传统模糊Petri网的基础上,通过引入变迁概率信息,阐述模糊产生式规则及基于矩阵的推理运算,并对其进行建模验证。结果表明:模糊概率Pteri网适用性强,基于矩阵的推理运算清晰、高效,易于诊断模型库的扩充、维护。

基于概率Petri网的继电保护消缺方法

为解决电网中继电保护设备的运行缺陷,提出基于概率Petei网模型的继电保护消缺方法。构建概率Petei网模型和继电保护消缺的故障运行矩阵,明确解决对象权重和实现路径方向,以此在保障信息消耗最小的条件下实现对继电保护的消缺工作。结果表明:所提方法具有良好的适应性能,在处理不确定信息层面时具有较高的优越性,能够起到良好的继电保护消缺作用。

故障诊断综合信息Petri网的研究

为了解决故障诊断中的冲突消解问题 ,将故障概率信息和管理信息引入模糊 Petri网 ,提出故障诊断综合信息网模型。研究了基于综合信息网的故障诊断问题 ,对故障进行分类 ,分析了不同类型的故障诊断所需管理信息的内容 ,确立了概率与管理信息的关系 ,通过机械手掉刀故障的诊断 。