计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
8期
101-105
,共5页
定性映射%Petri网%粒计算%知识表示%归结推理
定性映射%Petri網%粒計算%知識錶示%歸結推理
정성영사%Petri망%립계산%지식표시%귀결추리
Qualitative mapping%Petri net%Granular computing%Knowledge representation%Resolution reasoning
不确定性知识处理是人工智能研究中经常遇到的问题,基于定性映射的属性Petri网模型在动态表示认知思维中不确定性知识与逻辑推理方面具有优势.在属性拓扑空间中,给出了属性粒的基本定义和基本推理,在属性Petri网中对不确定性知识进行表达,并基于属性Petri网给出归结推理的基本形式和基本算法.结果显示,这种方法可以使定性映射和Petri网更易于动态和显式地表达认知不确定性知识,可为进一步研究Petri网在认知模型中的作用提供参考.
不確定性知識處理是人工智能研究中經常遇到的問題,基于定性映射的屬性Petri網模型在動態錶示認知思維中不確定性知識與邏輯推理方麵具有優勢.在屬性拓撲空間中,給齣瞭屬性粒的基本定義和基本推理,在屬性Petri網中對不確定性知識進行錶達,併基于屬性Petri網給齣歸結推理的基本形式和基本算法.結果顯示,這種方法可以使定性映射和Petri網更易于動態和顯式地錶達認知不確定性知識,可為進一步研究Petri網在認知模型中的作用提供參攷.
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