基于结果反馈的模糊Petri网学习算法

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基于规则推理的模糊Petri网误用入侵检测算法

实际值，（＝ｊ＝，，…… ｍ；Ｆｔｕｊｌ３ｊ（２））
根据前面所述，节提出的算法思路：本首先找出所有的初始变迁，然后对初始变迁进行推理计算，结果存人输出库所。如果一个输出库所已经有值，则说明关于这个库所的前驱变迁不只一个，且变迁之间属于 “ ” 或形式应该保留大值，如图２中的ｐ计算完初始变迁之后去掉所有４ｏ的初始变迁，然后再去掉那些孤立的库所，也就是既没有作为输入库所也没有作为输出库所的库所。去掉这些变迁和库所之后又重新寻找新的初始变迁进入新的一轮推理计算。如此循环至到没有变迁为止。由此可以得到一个变迁的推理计算顺序，只要按照这个顺序进行计算，就可以得出最后每个库所的可信度值。同一轮推理计算的初始变迁因为没有前后关联的关系所以并无顺序关系，以随机排序。可
１用检测技术是网络入侵检测系统中的一种常用方法，现有的商业产品绝大多数都基于该种方法实现。基于规则的检测方法是误用入侵检测中的一种，其基本原理是运用人工智能技术收集非正常操作的特征，建立规则库，以往的工具入侵活动中归纳识别出对应的入侵检从测模式，并将这些入侵模式存放于规则库中，然后将系统现有的活动与规则库中进行模式匹配，从而判断是否有入侵行为发生（。ＦＮ（ｕｚｅｉｅ）ＰＦｚｙＰｔｔ是模糊Ｐｔ网，ｒＮｓｅｉ它是构造模糊产生式规则的ｒ良好图形建模工具，由于Ｐｔ网对知识表示和推理的独特优点，们ｅｉｒ人将Ｐｔ网用于表示产生式规则库Ｉ１ｅｒｉ３。它解决了误用入侵检测系统中现－６有知识表示方法不能并行推理的问题，以及传统的基于Ｐｔ网可达图ｅｉｒ搜索求解导致模型描述复杂、推理缺少智能的问题。但是现在的推理计算的算法都比较复杂，算法时间复杂度也较高。经典的ＭＹＩ法利用矩阵运算，ＦＮ进行推理，ｃＮ对Ｐ算法时间复杂度高。文献［— ］ＦＮ模糊推理算法是通过建立数据表进行推理的。其７９的Ｐ中文献［９８】了两个数据表：表中给出库所的立即可达集合； — 建立一个另个表给出相邻库所信息。文献【Ｏ虽然只建立一个数据表，１】但要给出变迁的立即可达输出库所和立即可达输入库所，并且还要给出变迁可达输出库所集合。系统的规则越复杂，要求输入的信息尤其是输入可达

一种模糊Petri网参数优化的有效算法

１．长沙理工大学算机与通信工程学院，长沙４７０６１０
２湖南农业大学信息科学技术学院，．长沙４０２１１８
１ＩｓｉｔｆＣｏｕｅ．ｔｕｅｏｍｐｔｒ＆ＣｏｎｔｍｍｕｉａｉｎＥｇｎｅｉｇ，ａｇｈｉｅｓｔｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｈｎｓａ４０７ＣｈａｎｃｔｎｉｅｒｏｎＣｈｎｓａＵｎｖｒｉｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙＣａｇｈ１０６，ｉｙｎ２ＣｏｌｇｆＩｆｒｔｎＳｉｎｅａｄＴｃｏｏｙ，ｎｎＡｇｉｕｔｒｌＵｎｖｒｉＣｈｎｓａ４１２Ｃｈｎ．ｌｅｏｎｏｍａｉｃｅｃｎｅｈｌｇＨｕａｒｃｌａｉｅｓｔｅｏｎｕｙ，ａｇｈ０１８，ｉａ
定义１一个模糊Ｐｒｉｅｔ网形式的八元组表示：ｒ
ＦＮ＝Ｐ，，，Ｍ，Ｗ，Ｐ｛Ｔ１０，，
理和泛化能力。根据模糊Ｐｔ网的缺陷，１９年Ｌｏｅｅｒｉ在９４ｏｎｙ提出了有学习能力的模糊Ｐｔ网，ｅｉｒ在此之后文献［．］３５将模糊Ｐｔ网模型转化为类神经网络模型进行学习，ｅｉｒ知识的模糊推理在模糊Ｐｔ网模型上进行，ｅｉｒ而权值的学习又在类神经网络模型中运算，但优化的结果很大程度上依赖于初始输入参数，文献［］出了用蚁群算法结合文献［］出的ＦＮ分层算法６提１提Ｐ进行路径寻优，给了很好的启发作用，但结果参数的误差率尚有待提高。本文在文献［］１中提出的ＦＮ模型及相应的模糊Ｐ推理算法基础之上，将遗传因子思想和蚁群算法应用到ＦＮＰ

控制系统中的模糊Petri网建模与仿真

控制系统中的模糊Petri网建模与仿真控制系统的设计与优化一直是工程领域的研究热点之一，而Petri网作为一种形式化、可视化的工具，被广泛应用于系统建模与性能分析。

然而，传统的Petri网模型在处理模糊系统时存在着一定的局限性。

为了解决这一问题，模糊Petri网被引入到控制系统中，以更好地描述和分析模糊性。

一、模糊Petri网的引入模糊Petri网是对传统Petri网进行了扩展，将Petri网中的变迁与库所的输入输出权重赋予了模糊值。

通过引入模糊逻辑，模糊Petri网能够更好地描述系统的不确定性和模糊性。

模糊Petri网的建模过程中，首先需要进行模糊化处理，将具体的定量信息转化为模糊的定性表示。

然后，利用模糊逻辑运算对模糊Petri网进行构建与求解。

二、模糊Petri网的建模步骤模糊Petri网的建模步骤包括系统建模、规则定义、构造模糊Petri网和仿真分析等几个关键步骤。

1. 系统建模：首先需要对待研究系统进行准确描述，并将其分解为库所、变迁和弧。

2. 规则定义：根据系统特性和实际需求，定义系统的运行规则和控制策略，包括输入输出关系、状态转换规则等。

3. 构造模糊Petri网：根据系统建模和规则定义结果，构造出模糊Petri网的初始状态，并确定库所、变迁的初始权重。

4. 仿真分析：通过模拟不同的输入条件和控制策略，对构造的模糊Petri网进行仿真分析，得到系统的性能指标和输出结果。

三、模糊Petri网的优势与应用模糊Petri网在控制系统中具有以下优势和应用价值。

1. 描述模糊性：传统的Petri网模型无法准确描述系统的模糊性和不确定性，而模糊Petri网能够通过模糊化处理，更好地体现系统的模糊特性。

2. 系统优化：基于模糊Petri网的建模和仿真分析，可以对系统进行性能优化，找到最优的输入输出关系和控制策略。

3. 效果评估：通过模糊Petri网的仿真分析，可以评估系统在不同条件下的工作效果，为系统的优化和改进提供依据。

基于可能性Petri网的模糊系统建模与分析方法的开题报告

基于可能性Petri网的模糊系统建模与分析方法的开题报告一、研究背景和意义Petri网是一种重要的离散事件系统建模工具，尤其在自动化、计算机、信息处理等领域中得到了广泛应用。

Petri网具有直观性、形式化和直接性等优点，因此被广泛应用于工业自动化系统、计算机科学、通讯网络、机场控制系统等领域。

近年来，随着模糊数学理论的发展和应用，基于Petri网的模糊系统建模与分析方法得到了广泛关注。

模糊数学理论可以用来刻画具有不确定性的系统，所以在很多实际工程问题中得到广泛应用。

在Petri网中引入模糊隶属度的概念，可以更好地反映实际系统中的模糊性和不确定性，有助于更加准确地描述和分析系统行为。

因此，本研究选取基于可能性Petri网的模糊系统建模与分析方法作为研究内容，旨在实现对Petri网模型中含模糊特性的建模和分析。

二、研究方法和步骤本研究将采用以下方法和步骤：1.阅读相关文献，研究模糊系统建模与分析方法在Petri网中的应用。

2.建立可能性Petri网模型，并引入模糊隶属度的概念。

3.对建立的模型进行系统分析和仿真实验，包括状态转移图、性质验证、并发性分析等。

4.将所建模型应用于具体工程问题中，验证其适用性和有效性。

三、预期研究成果1.研究基于可能性Petri网的模糊系统建模与分析方法，建立模糊Petri网模型。

2.分析和比较不同的模糊隶属度函数在Petri网中的适用性和特点。

3.验证所建模型在特定工程问题中的应用效果。

四、存在问题和研究难点1. Petri网模型的复杂性和难以分析。

2. 模糊隶属度函数的选择和影响。

3. 仿真实验结果的准确性和验证方法的研究。

五、研究计划和安排1. 第一年：a. 阅读相关文献，掌握基本理论和方法；b. 分析不同模糊隶属度函数的优缺点；c. 在MATLAB或其他仿真软件中建立模糊Petri网模型。

2. 第二年：a. 对建立的模型进行性质验证和状态转移图生成；b. 分析模型的并发性；c. 验证所建模型在实际工程问题中的适用性。

基于人工免疫模糊Petri网参数优化

基于人工免疫的模糊Petri网参数优化摘要：针对模糊petri网的知识推理能力受限于参数优劣，提出了一种基于改进人工免疫算法的模糊petri网参数优化方法。

实验表明，文中方法能较为准确地实现参数优化，得到的优化结果与期望值具有较小的均方误差，且与其它方法相比，具有较快的全局收敛速度和较强的全局寻优能力，具有很强的通用性。

关键词：参数优化；人工免疫；petri网；模糊中图分类号：tp393.11 引言petri网具有严格的数学模型，能以图形化地方式对系统发生的顺序、并发、同步和异步等行为进行直观地表示，同时能以精确地形式化语言对其进行表示和描述[1]。

目前petri网已广泛应用于故障诊断、协议描述与分析、自动控制和冲突检测等领域[2-5]。

模糊petri网[6]是模糊产生式规则和petri网结合的建模工具，既具有petri网的表示和描述能力，又具有模糊系统的模糊推理能力，使其非常适于对知识进行表示和推理，但缺乏自学习能力，因此其参数如权值、阀值和置信度等往往依赖于人工经验，具有片面性，影响了知识推理的精度，因此，对模糊petri网的各参数进行求解和优化具有重要意义。

因此，本文提出了一种基于改进人工免疫算法的模糊petri网参数寻优方法，能实现模糊petri网的各参数如权值、阀值和置信度等进行优化。

实验表明文中方法能实现对模糊petri网的各参数进行优化，具有通用性强和优化精度高的优点。

2 基于改进人工免疫算法的参数优化人工免疫算法针对所需要解决的问题进行分析，将待解决的问题看作抗原，将问题的可行解看作抗体，采用亲和度函数来评价抗体适应抗原的程度即解的优劣，最后通过免疫算子对个体进行具体操作生成下一代。

2.1 抗体编码4 结论petri网是一种离散动态系统的推理建模工具，它不仅具有严格的数学模型，同时又能形式化地对系统和事件进行表示和描述。

模糊petri网是模糊产生式规则和petri网结合的产物，非常适于对知识进行表示和推理，但其进行推理时需要的权值、阀值以及置信度等参数往往依赖于专家经验，所以本文提出了一种基于改进人工免疫算法的参数优化方法，通过对参数进行编码、设计亲和度评估函数以及设计模拟退火免疫选择算子，定义了一种基于人工免疫算法的模糊petri网参数优化算法。

基于模糊颜色Petri网的表决DVP安全软件模型初探

表决来选择。对于大型程序，ＮＶＰ结构对内存空间和执行时间的要求，往超过计算机硬件资源和用往
户的承受能力，就限制了ＮＶＰ技术的应用，是这但ＮＶＰ技术是保证软件可靠性和安全性最强有力的方法。二份程序设计（ＶＰ）Ｎ＝２时ＮＶＰ结构Ｄ是模型的结构如图１所示，型的工作流程如下：模
Ｊｕｎｌｏｒａ
基于模糊颜色Ｐｔｉ的表决ＤＶｅｒ网Ｐ安全软件模型初探
王海峰
张仲义
（北方交通大学电子信息工程学院）（北方交通大学自动化系统研究所）
学科分类与代码：２．００６０５１
・
当模块（）１和模块（）一致，中有一个发生２不其
能力，对单故障的故障检测能力为１０，ＤＶＰ它０％但
故障时，表决模块进行故障诊断运算，则判定出哪一
ＷａｇＨａｉｅｇＺｈａｎｆｎｎｇＺｈｏｇｉｎｙ
（ｒｈｒｉｏｏｇＵｎｖｒｉ）ＮｏｔｅｎＪａｔｎｉｅｓｔｙ
ＡｂｔａｔＡｅｖｔｎｓｒｃ：ｎｗｏｉｇＤＶＰｏｔｒｄｌｂｓｄｏｏｏｒｄＰｅｒｎｔａｕｚａｈｍａｉｓｉｓｆｗａｅｍｏｅａｅｎｃｌｅｔｉｅｎｄｆｚｙｍｔｅｔｃｓ

一种基于模糊Petri网的双向并行推理算法

第４０卷第３期
Ｖｏ１．４０
Ｎｏ．３
计
算
机
工
程
２０１４年３月
Ｍａｒｃｈ２０１４
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
・
人工智能及识别技术・
一
文章编号：１０００－３４２８（２０１４）０３－０２０８－０５
文献标识码：Ａ
中圈分类号：ＴＰ３０１
种基于模糊Ｐｅｔｒｉ网的双向并行推理算法
王慧英，乐晓波，周恺卿
（１．长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙４１０１１４；２．马来西亚理工大学计算学院，马来西亚士古来８０３１０）
ＡｓｆｏｒｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆＦＰＮｗｉｔｈｔｈｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｏｆ１１ｒｏｗｓａｎｄ８ｃｏｌｕｍｎｓ．ｉｆｕｓｉｎｇｔｈｅＢＤＰＲａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ｔｈｅｒｅａｓｏｎｉｎｇｍａｔｒｉｘｏｒｄｅｒｉｓ７ｒｏｗｓａｎｄ６ｃｏｌｕｍｎｓ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅＢＤＰＲａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐａｒａｌｌｅｌｉｓｍｏｆｔｈｅｗｈｏｌｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｒｅａｓｏｎｉｎｇ，ｒｅｄｕｃｅｔｈｅｔｉｍｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｉｃｆｉｅｎｃｙｏｆｒｅａｓｏｎｉｎｇ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈａｇｅｎｅｒａｌＦｕｚｚｙ

网络系统可靠性评估的模糊神经Petri网方法

效性。关键词：络系统，靠性，估，糊神经Ｐｔ网网可评模ｅｒｉ
中图分类号：Ｐ０Ｔ３９文献标识码：Ａ
ＦｕｚｅｒｌＰｅｒ — ｔＭｅｈｏｏｌａｉｉｙｚｙＮｕａｔｉｎｅ — ｔｄｆｒＲｅｉｂｌｔ
ＥｓｉａｉｎｏｎｏｍａｉｎＳｓｅｓｔｍｔｏｆＩｆｒｔｏｙｔｍ
ＺＨＡＯｕ — ｅ，ＦＵｕＪｎｇＹ，ＬＩＬｉｇｙｎＵｎ — ａ
（ｌｇｆｅｔｏｉｓＥｎ，Ｎａａｉ．ｏｇｉｅｒｎＣｏｌｅｏＥｌｃｒｎｃｇ．ｅｖｌＵｎｖｆＥｎｎｅｉｇ，Ｗｕａ３０３ｈｎ４０３，Ｃｈｎ）ｉａ
网络系统可靠性评估的模糊神经Ｐｔｉｅｒ网方法
赵俊阁，付钰，玲艳刘
４０３）３０３（军工程大学电子工程学院．汉海武
摘
要：对网络信息系统可靠性建模困难的问题，出了一种新的可靠性估计的模糊神经Ｐｔ网方法。给出了模糊神针提ｅｒｉ
Ｋｅｒｙｗｏｄｓ：ｎｆｍａｉｎｓｓｅｉｏｒｔｏｙｔｍｓ，ｅｉｂｉｉｙ，ｓｉｔｏｎ，ｕｚｙｎｕａｔｉｎｔｒｌａｌｔｅｔｍａｉｆｚｅｒｌＰｅｒｅ
引言
随着信息技术和网络技术的飞速发展，息系信
统正在成为国家建设的关键基础设施，安全性直其接关系到国家的根本利益，究一套科学可行的网研络信息系统安全性分析与评估方法，于我国的信对

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ｌａｉｆｃｅｃ．ｅｒｎｇｅｎｉｉｎｙＫｅｗｏｄ：Ｎ；ｙｒｓＦＰＢＰ；ｓｌＲｅｕｂＦｅｄｃｐｌｃ；ｒｎｓｔｏｅｂａｋ：ａｅｔａｉｎｉ
模糊Ｐｔｉ网是基于模糊产生式规则知识库系统ｅｒ的良好的建模工具【，可将知识的表达与推理融为一１】
ｌａｎｉｆＦｕｚｅｒｔｂｓｄｏｈｅｕｔｅｄａｋｎｍｅｙＦＢＰｅｒｎｇｏｚＰｔｉｙＮｅａｅｎｔｅｒｓｌｆｅｂｃ，ａｌＦＮ．Ｆｒｔ，ｈｓａｇｒｔｍａｒｄｓｉｓｌｔｉｌｏｉｙｈｌｙｅｅ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＷｉｅａｄｔｈｏｌｘｓｒｃｕｅｏｚｙＰｅｉｅ，ｈｓｐｐｒｉｐｏｅｅｈｅａｃｉａｌｏｉｈｆｔｒｇｒｏｔｅｃｍｐｅｔｕｔｒｆＦｕｚｔｔｔｉａｅｍｒｖｄｔｉｒｒｈｃｌａｇｒｔｍｏｈｒＮｈＦｕｚＰｔｉｅｉｏｔｉｃｅｓｎｈｉｔａａｅａｄｖｒｕｌｔａｓｔｏ，ｔｅｅｙｓｍｐｉｎｈｅｉｇｚｙｅｔｗｔｕｎｒａｉｇｔｅｖｒｕｌｐｌｃｎｉｔａｒｎｉｎｈｒｂｉｌｙｉｇｔｅｌａｎｒＮｈｉｆｒａｄｔａｎｉｇｏｚｔｉＮｅ．Ｔｏｓｅｏｖｒｅｃ，ｔｉａｅｒｐｓｄｅａｇｒｔｍｏｅｎｒｉｎｆＦｕｚＰｅｔｙｒｐｅｄｃｎｅｇｎｅｈｓｐｐｒｐｏｏｅａｎｗｌｏｉｈｆｒｔｈ
ｈｎａｕｔｉ，ｒｓｏｄｎｅｒｄｂｌｉｌｊｓｄｔｐｔｃｉｚｔｔｅｊｓｄｅｅｇｔｔｅｈｅｈｌａｄｈｅｉｉｔｆａｙｄｕｔｅｎｕｅｔｒｏｎｍｉｅｄｅｔｗｈｈｔｈｔｃｉｎｌａｙ，ｅｈｉｖｏｔｍｉｅｈ
ｈｕｅｎｔｈｅａｈｉａｌａｄｅｔｂｌｅｐｒｘｍｔｏｔｎｏｓｆｃｉｎｏｒｎｓｔｒｎ，ｔｅｐｒｅｉｒｃｃｌｎｓａｉｈｄｔｅａｐｏｉａｅｃｎｉｕｕｕｎｔｏｆｔｅｔａｉｉｎｆｉｇｒｙｓｈｈｏｉ
计算机系统应用
２１年第１００９卷第１期２
基于结果反馈的模糊Ｐｔｉｅｒ网学习算法①
严军辉１方路平２肖寒冰１魏渊洁１谢超１（．浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭１
州３０３２１２：．浙江工业大学信息工程学院浙江杭州３０３０１２）０
摘要：针对模糊Ｐｔｉｅｒ网模型的复杂结构，不增加虚库所和虚变迁的情况下改进了模糊Ｐｔｉ在ｅｒ网分层算法，
从而简化模糊Ｐｔｉｅｒ网学习和训练方法。为提高收敛速率，本文从一个全新的角度考虑模糊Ｐｔｉｅｒ网的学习和训练，提出了基于结果反馈的模糊Ｐｔｉｅｒ网学习的新算￣（ＢＰ）ＦＦＮ。该算法通过对纯网进行
ｅｒｒｆｃｉｎ．ｉａｉｎｒｓｌｈｗｅａｉｌｏｉａｔｏｇｒｇｎｒｌｚｔｎａｌｔｎｄｈｉｈｒｒｏｕｎｔｏＳｍｕｌｔｏｅｕｔｓｏｄｔｔｔｓａｇｒｔｓｈｈｍｈｈＳｓｒｎｅｅｅａｉａｉｂｉｙａｇｅｏｉ
ＬｅｒｉｇＡｌｏｉｈｆＦｕｚｔｉｔＢａｅｎＲｅｕｔＦｅｄｂａｋａｎｎｇｒｔｍｏｚｙＰｅｒＮｅｓｄｏｓｌ— ｅｃ
ＹＡＮｕ — ｉＦＪｎＨｕＡＮＧ — ｎ２ＸＡＯＨｎＢｎＷＥｕｎＪＸｉＣａ１Ｃｌｇｏｕｅ，ＬｕＰｉｇＩａ — ｉ，Ｉａ — ｅｅｈｏ（．ｏｌｅｆｍｐｔｒｇＹｉ，ｅｏＣ
层次式分层及建立变迁点燃的近似连续函数后，整权值、变迁的阈值、变迁‘ 可信度的同时叉调整调的
输入矢量的多重作用来最小化误差函数。仿真结果分析表明，该算法具有良好的学习效率和泛化能力。
关键词：模糊Ｐｔｉ；反向传播；结果反馈；库所；变迁ｅｒ网
，
ＳｉｃｎｅｈｏｏｙＺｅｉｎｉｅｓｙｏＴｃｎｌｇ，ｎｚｏ０３Ｃｉａ２ＣｌｇｆｃｅｅａｄＴｃｎｌｇ，ｈｊａｇＵｎｖｒｉｆｅｈｏｏＨａｇｈｕ３０２，ｈｎ；．ｏｌｈｊｎｎｅｉＴｃｎｌｇ，ａｇｈｕ０３ＣｉａｎｏｍａｏｇｅｒｇＺｅｉｇｉｒｔｏｅｈｏｙＨｎｚｏ１２，ｈ）ｉＥｎｎａＵｖｓｆｙｏ３０ｎ