| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·课题研究进展与现状 | 第12-17页 |
| ·知识表示方法的研究进展与现状 | 第12-14页 |
| ·Petri网理论的研究进展与现状 | 第14-16页 |
| ·知识表示方法的发展趋势 | 第16-17页 |
| ·论文主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 Petri网基础理论 | 第19-29页 |
| ·Petri网概述 | 第19-20页 |
| ·Petri网的基本定义 | 第20-23页 |
| ·Petri网的分类 | 第23-24页 |
| ·Petri网的基本性质 | 第24-25页 |
| ·Petri网的分析技术 | 第25-28页 |
| ·基于覆盖树的图分析技术 | 第25-26页 |
| ·基于状态方程的代数分析技术 | 第26-28页 |
| ·基于化简分析的归纳分析技术 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于Petri网的知识表示方法 | 第29-37页 |
| ·产生式的基本Petri网表示 | 第29-31页 |
| ·基本Petri网知识表示的局限性 | 第31-32页 |
| ·冲突问题 | 第31-32页 |
| ·冲撞问题 | 第32页 |
| ·知识Petri网 | 第32-33页 |
| ·基于知识Petri网的知识表示方法 | 第33-34页 |
| ·建立Petri模型 | 第33页 |
| ·知识Petri网算法 | 第33-34页 |
| ·实例分析 | 第34-36页 |
| ·实例模型 | 第34-36页 |
| ·诊断推理 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于Petri网的知识库校验 | 第37-42页 |
| ·知识库校验的主要内容 | 第37-38页 |
| ·基于Petri网的知识库校验的方法 | 第38-39页 |
| ·基于Petri网的从属规则校验 | 第38页 |
| ·基于Petri网的冲突规则校验 | 第38-39页 |
| ·基于Petri网的循环规则校验 | 第39页 |
| ·基于Petri网的死规则校验 | 第39页 |
| ·基于Petri网的蕴含冗余规则校验 | 第39页 |
| ·校验实例 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于加权模糊Petri网的不精确知识表达与推理 | 第42-53页 |
| ·模糊Petri网 | 第42-43页 |
| ·加权模糊Petri网 | 第43-46页 |
| ·加权模糊Petri网的定义 | 第43-44页 |
| ·模糊产生式规则的WFPN表示 | 第44-46页 |
| ·加权模糊Petri网的并行推理算法 | 第46-48页 |
| ·形式化定义 | 第46-47页 |
| ·推理算法 | 第47-48页 |
| ·实例分析 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 模糊Petri网的学习能力研究 | 第53-59页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第53-55页 |
| ·人工神经元模型 | 第53-54页 |
| ·人工神经网络模型 | 第54页 |
| ·人工神经网络学习 | 第54页 |
| ·人工神经网络在知识表示的主要问题 | 第54-55页 |
| ·模糊Petri网模型的神经元模型 | 第55页 |
| ·模糊Petri网的学习算法 | 第55-57页 |
| ·诊断实例分析 | 第57-58页 |
| ·模糊神经Petri网模型 | 第57页 |
| ·基于模糊神经Petri网的自学习能力 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第7章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文所作的工作 | 第59页 |
| ·下一步的工作 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |