| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 前言 | 第8-16页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第8-14页 |
| ·专家系统的发展 | 第8-10页 |
| ·常用的专家系统模型 | 第10-12页 |
| ·模糊 Petri网及其在专家系统中的应用背景 | 第12-14页 |
| ·研究目标 | 第14-15页 |
| ·论文主要内容 | 第15-16页 |
| 2 基于模糊 Petri网的专家系统知识表示 | 第16-28页 |
| ·专家系统基本构成 | 第16-17页 |
| ·专家系统知识库中的模糊知识的表示 | 第17-18页 |
| ·模糊 Petri网的定义与特点 | 第18-20页 |
| ·模糊产生式规则的模糊 Petri网表示 | 第20-24页 |
| ·模糊规则库到模糊 Petri网(FPN)的转化算法 | 第24-25页 |
| ·转换算法验证 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于模糊 Petri网的专家系统知识处理 | 第28-45页 |
| ·基于 FPN的分步加运算的推理算法 | 第28-33页 |
| ·正向推理算法 | 第30-31页 |
| ·反向推理算法 | 第31页 |
| ·双向推理算法 | 第31-33页 |
| ·基于 FPN的形式化并行推理算法 | 第33-37页 |
| ·基于默认推理的加权 FPN模型 | 第37-41页 |
| ·专家系统知识库的维护 | 第41-44页 |
| ·一致性检测算法 | 第42页 |
| ·冲突规则的消除 | 第42-43页 |
| ·循环规则的消除 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 模糊 Petri网参数的优化及模型简化 | 第45-58页 |
| ·基于 BP算法的 FPN参数优化方法 | 第45-50页 |
| ·基于遗传算法的 FPN参数优化算法 | 第50-53页 |
| ·基于知识约简的 FPN模型简化 | 第53-57页 |
| ·产生式规则转化为决策表 | 第54-55页 |
| ·知识库中面向属性的约简及 Petri网模型简化 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 总结 | 第58-60页 |
| 6 展望 | 第60-61页 |
| 7 参考文献 | 第61-67页 |
| 8 攻读学位期间发表论文和获奖情况 | 第67-68页 |
| 9 致谢 | 第68页 |