摘 要： 加權(quán)模糊Petri網(wǎng)缺乏較強的自學(xué)習(xí)能力,，針對這個問題，給出了一個基于BP算法的加權(quán)模糊Petri網(wǎng)權(quán)值學(xué)習(xí)算法,。該算法不需要對原有模型進行修改,，使得加權(quán)模糊Petri網(wǎng)權(quán)值的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練得到一定地簡化。
關(guān)鍵詞： WFPN,；產(chǎn)生式規(guī)則,；BP算法；權(quán)值學(xué)習(xí)
加權(quán)模糊Petri網(wǎng)WFPN（Weighted Fuzzy Petri Net）為由加權(quán)模糊產(chǎn)生式規(guī)則所構(gòu)成的知識庫系統(tǒng)建模提供了的良好工具,，它能夠?qū)⒁?guī)則系統(tǒng)中的知識結(jié)構(gòu)化地表示出來,。但自適應(yīng)能力差是模糊系統(tǒng)本身的一個不足之處，加權(quán)模糊產(chǎn)生式規(guī)則中的部分參數(shù)（例如命題權(quán)值,、規(guī)則的確信度等）,，這些參數(shù)往往依賴于領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗，很難精確地獲得,，影響了WFPN的知識推理[1],。在參考文獻[1-5]中，研究人員對模糊Petri的學(xué)習(xí)能力做了進一步研究并給出了多個模型以及對應(yīng)的學(xué)習(xí)算法,。
WFPN中的變遷與庫所之間的連接有著明確的意義,，表示了各個命題之間的蘊涵關(guān)系，這是與一般的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的地方[1],。WFPN中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層次結(jié)構(gòu)不明顯,，將BP算法引入WFPN中需要對BP算法做一些修改，本文在參考文獻[6]給出的WFPN模型以及相應(yīng)的推理算法的基礎(chǔ)上,，將BP算法應(yīng)用在不存在回路的WFPN模型中,，對WFPN模型中的權(quán)值進行學(xué)習(xí)、優(yōu)化,，使其接近理想值,，從而提高模型的自適應(yīng)能力,，文中所給算法不需要通過增加虛變遷和虛庫所[1]對WFPN模型進行層次劃分，這樣可以避免增加WFPN模型的復(fù)雜度,。
1 WFPN模型
參考文獻[6]給出了WFPN的一般形式及推理算法,。WFPN為一個十元組（P，T,，D,，I，O,，M,，Th,，W,，f，β）,，基于該WFPN模型的推理算法采用了矩陣運算,。WFPN的一般形式與推理算法可參考文獻[6]。
本文針對沒有回路的WFPN模型,，提出了WFPN模型的學(xué)習(xí)算法,。學(xué)習(xí)算法是借鑒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP算法，但該學(xué)習(xí)算法是直接建立在WFPN模型上的,，不需要將WFPN轉(zhuǎn)化到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上,，使得WFPN具有像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中BP網(wǎng)絡(luò)一樣的學(xué)習(xí)能力。
參考文獻
[1] 鮑培明.基于BP網(wǎng)絡(luò)的模糊Petri網(wǎng)的學(xué)習(xí)能力[J].計算機學(xué)報,，2004,，27（5）：695-702.
[2] Li Xiaoou， ROSANO L F. A weighted fuzzy petri net model for knowledge learning and reasoning. Neural Networks[R]. 1999. IJCNN′99. International Joint Conference on Volume 4,，July 1999.
[3] Li Xiaoou,， Yu Wen， ROSANO L F. Dynamic knowledge inference and learning under adaptive fuzzy Petri net framework[J]. Systems,， Man and Cybernetics,， Part C， IEEE Transactions on Volume 30,， 2000,，11（4）：442-450.
[4] TSANG E C C， YEUNG D S,， LEE J W T. Learning capability in fuzzy Petri nets. Systems[R]. Man,， and Cybernetics， 1999. IEEE SMC ′99 Conference Proceedings. 1999 IEEE International Conference on Volume 3,，1999.
[5] 吳宴華,，須文波.結(jié)合遺傳算法優(yōu)化模糊Petri網(wǎng)的參數(shù)[J].微計算機信息,，2005，21（12-2）：174-175.
[6] 吳榮海,，范曉梅,，吳堅，等.加權(quán)模糊Petri網(wǎng)的正向推理算法[J].大理學(xué)院學(xué)報,，2007,，6（8）：68-72.
[7] 吳榮海.加權(quán)模糊Petri網(wǎng)在不精確知識表示和推理中的應(yīng)用研究[D].云南：云南師范大學(xué)，2006.
[8] 史忠植.知識發(fā)現(xiàn)[M].北京：清華大學(xué)出版社,，2004,，230-264.