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[发明专利]基于模糊Petri网的并行推理方法-CN202010434231.9在审
发明人：李孝忠;徐欢 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06F30/22 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模糊Petri网的并行推理方法，其技术特点是包括以下步骤：把模糊Petri网模型转化为矩阵形式，在此基础上提出了一种并行推理算法。算法将推理过程转化为矩阵运算，不但考虑了前提条件的权值、变迁阈值和规则可信度等因素，还进一步将变迁触发条件严格化，有效的避免了一些变迁不必要的重复触发，降低了算法复杂度。通过实例说明，此推理算法易于实现并可以提高推理效率，尤其适合较大较复杂的模糊Petri网模型。本发明设计合理，基于模糊Petri网的并行推理算法，将推理过程转化为矩阵的运算过程。应用实例说明，此推理算法可以节省推理时间，在模糊Petri网模型较大较复杂时其作用将更加明显。
基于模糊 petri 并行推理方法

[发明专利]基于多智能体技术的数控系统的知识模型及其推理算法-CN201210453516.2在审
发明人：郭锐锋;张函;耿聪;王峰;杨磊 -专利权人：中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
申请日： 2012-11-13 - 公布日： 2014-05-21 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明提出了基于多智能体技术的数控系统的知识模型及其推理算法，涉及复杂知识表示与推理领域。根据基于多智能体技术的数控系统中的系统知识自身特征，提出基于加权模糊Petri网的知识模型；根据知识推理过程中系统知识及状态空间的可优化特征，在上述知识模型基础上提出正反双向结合推理算法；本发明提出的知识模型满足基于多智能体技术的数控系统中知识建模的复杂性、模糊性需求。不仅具备传统Petri网的图形化描述能力，可以简单、清晰地表现规则间的结构化特性，更具有对不确定、复杂的知识进行模糊推理的能力。在该模型基础上提出的正反双向推理结合的推理算法通过缩小问题求解空间，优化了复杂模糊知识推理过程，提高了推理速度和准确度。
基于智能技术数控系统知识模型及其推理算法

[发明专利]一种基于脉冲神经膜系统的三相感应电动机故障分析方法-CN202011382977.6在审
发明人：王涛;黄著;陈孝天;刘伟;程亮;刘力源;周科全;张浩博;林德垠 -专利权人：西华大学
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脉冲神经膜系统的三相感应电动机故障分析方法，基于改进的模糊推理实数脉冲神经膜系统提出了正向故障预测推理算法和逆向溯因故障诊断推理算法，在三相感应电动机发生故障前，通过正向故障预测推理算法对其进行故障预测，能够有效预测三相感应电动机可能发生的故障情况；在三相感应电动机发生故障后，通过逆向溯因故障诊断推理算法对其进行故障诊断，能够有效确定引发故障的故障原因与故障源。本发明从整机的角度建立基于改进模糊推理实数脉冲神经膜系统的三相感应电动机故障分析模型，有效解决了现有方法在故障发生后难以找到精确故障原因与故障源的缺陷。
一种基于脉冲神经系统三相感应电动机故障分析方法

[发明专利]基于模糊推理脉冲神经膜系统的电力系统故障诊断方法-CN201310221765.3有效
发明人：张葛祥;王涛;何正友;林圣 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2013-06-06 - 公布日： 2013-10-02 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊推理脉冲神经膜系统的电力系统故障诊断方法，其步骤包括：首先从电网数据采集与监控系统中获取保护与断路器的动作信息，利用断路器跳闸信息确定出断电区域即故障区域，如果故障区域中元件数大于1，则将该故障区域内的所有元件标记为可疑故障元件，然后分别建立其对应的模糊推理脉冲神经膜系统故障诊断模型，运用模糊推理脉冲神经膜系统模糊推理算法对故障诊断模型进行反向模糊推理，获得每个疑似故障元件的模糊真值本发明诊断过程采用矩阵形式，依据模糊推理算法进行推理，表达清晰，计算简便。在多数情况下都能获得正确的诊断结果。
基于模糊推理脉冲神经系统电力系统故障诊断方法

[发明专利]基于模糊故障Petri网的动力系统故障处理方法-CN201910614152.3有效
发明人：李明;刘一龙;田绍华;孙闯;陈雪峰 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06F30/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊故障Petri网的动力系统故障处理方法，方法包括以下步骤：基于动力系统的故障类型建立部件和系统故障的关联关系，建立模糊故障Petri网和建模规则，所述模糊故障Petri网按照变迁使能规则和发生规则不断改变系统的状态，描述系统的动态特性，基于正向推理算法得到故障事件置信度、变迁点火和事件故障的推理过程，以获得基本事件置信度及变迁点火序列及故障传播路径；基于反向推理算法得到故障的搜索路径，以获得故障的快速诊断策略；基于正反向推理诊断算法以实现系统级故障的处理
基于模糊故障 petri 动力系统故障处理方法

[发明专利]基于加权模糊Petri网的自主无人机形式化推理方法-CN201610374676.6有效
发明人：谭雁英;周军;童明;祝小平;杨俊鹏;赵斌 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2016-05-31 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06F30/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权模糊Petri网的自主无人机形式化推理方法，用于解决现有基于模糊Petri网的形式化推理方法实用性差的技术问题。技术方案是引入加权模糊Petri网形式化推理算法，并在推理算法中采用矩阵对应行列元素相乘取最大值算子代替背景技术的矩阵对应行列元素相乘求和算子，以适应自主无人机形式化推理策略规则集中存在的多条规则的输出命题是相同的情形由于采用了基于模糊Petri网的智能决策形式化推理方法，使得自主无人机比如执行双机或多机搜索/攻击任务时，能够有效的适应形式化推理过程策略规则集中同时存在着不同输入命题对规则结论的贡献和影响不同以及多条规则的输出命题是相同的情形
基于加权模糊 petri 自主无人机形式化推理方法

[发明专利]一种基于模糊推理的高等级宫颈上皮内瘤变判别方法-CN201810779024.X有效
发明人：刘君;吴涛;杜洪威;陆晗 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊推理的高等级宫颈上皮内瘤变判别方法，包括图像配准分割后的特征提取和模糊推理。通过对宫颈图像的配准、分割处理，可以得到目标区域的一些描述图像纹理的特征，选取其中三个特征值作为三个输入量，将这三个输入量加入到模糊推理算法中，经过一系列非定量的推理，就可以快速较为准确地判断出宫颈上皮内是否有高等级瘤变
一种基于模糊推理高等级宫颈上皮内瘤变判别方法

[发明专利]类人行为决策模型的推理算法-CN202110441527.8在审
发明人：孙柏青;刘梦杰;李勇;张秋豪;杨俊友 -专利权人：沈阳工业大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：类人行为决策模型的推理算法属于人机交互技术领域，尤其涉及一种类人行为决策模型的推理算法。本发明提供一种类人行为决策模型的推理算法。本发明包括感知层、评估层、决策层，其特征在于在感知层中用产生式系统结构的方法进行行为认知建模，把产生式作为人工智能系统中一个基本的知识结构单元，将产生式系统当做一种基本模式，并用产生式规则表示推理过程和行为，采用产生式规则表示因果关系，表示知识之间的规则，模拟人类求解问题时的逻辑思维推理过程；在评估层中，服务机器人根据感知层输出的模糊状态信息，参照知识库中包含的经验和先验知识来理解、判断当前的态势，采用以认知为主的行为建模方法
行为决策模型推理算法

[发明专利]一种装配式建筑施工安全风险评估方法-CN202210076548.9在审
发明人：汤红亮;高明;徐强;赵常跃;赵文真;陈丽丽;袁方杰;何利勇;苏青青;张宝星;彭华勇;冯强;袁志永 -专利权人：高明
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种装配式建筑施工安全风险评估方法，通过改进的主成分分析算法获取安全风险评估的主要指标属性并采用改进层次分析法确定对应权重；将主要指标属性及对应权重、作为案例推理算法的输入，求取当前案例与案例推理算法中案例库所有案例的相似度，若相似度最大的案例相似度值大于预先设定的阈值，则将该案例的评价等级作为风险评价结果；若相似度值均小于预先设定的阈值，则通过模糊综合分析法输出为装配式建筑施工安全风险评估结果，并将该装配式建筑施工安全风险评估结果作为新案例输入到案例推理算法中的案例库中
一种装配式建筑施工安全风险评估方法

[发明专利]飞机嵌入式实时诊断推理算法试验方法-CN201610551141.1有效
发明人：吕琛;丁宇;袁航;马剑 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-07-13 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞机嵌入式实时诊断推理算法试验方法，包括：主控装置对待验证诊断推理算法进行注册；主控装置将经过注册的待验证诊断推理算法整合到嵌入式目标机中；数据模拟装置根据主控装置发出的历史故障读出指令，从其历史故障数据库中读出相应的历史故障数据；所述嵌入式目标机利用所述待验证诊断推理算法对所述历史故障数据进行推理计算，将计算结果发送给主控装置；主控装置通过分析所述计算结果，对所述待验证诊断推理算法的性能进行评价本发明解决了现有技术存在的需要在飞机上验证实时诊断推理算法的困难。
飞机嵌入式实时诊断推理算法试验方法

[发明专利]飞机嵌入式实时诊断推理算法试验方法-CN201610551794.X有效
发明人：吕琛;丁宇;袁航;马剑 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-07-13 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞机嵌入式实时诊断推理算法试验方法，包括：主控装置对待验证诊断推理算法进行注册；主控装置将经过注册的待验证诊断推理算法整合到嵌入式目标机中；所述数据模拟装置根据主控装置的生成仿真故障数据的仿真故障指令，启动故障仿真模型，生成相应的仿真故障数据；所述嵌入式目标机利用所述待验证诊断推理算法对所述仿真故障数据进行推理计算，将计算结果发送给主控装置；主控装置通过分析所述计算结果，对所述待验证诊断推理算法的性能进行评价本发明解决了现有技术存在的需要在飞机上验证实时诊断推理算法的困难。
飞机嵌入式实时诊断推理算法试验方法

[发明专利]一种基于膜系统的电力系统故障自动诊断方法-CN201811551364.3有效
发明人：张葛祥;易康;荣海娜;董建平 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：一种基于模糊推理脉冲神经膜系统的电力系统故障自动诊断方法，首先构建表征整个电网拓扑结构的拓扑数据及其保护配置的保护数据。其次，在SCADA系统提供保护与开关的动作信息后，调用电力网络拓扑分析算法程序利用断路器开合状态确定出相关的可疑故障元件，生成每个可疑故障元件相应的模糊推理脉冲神经膜系统诊断模型，然后再调用模糊推理脉冲神经膜系统的推理算法本发明采用程序化的方式实现了模糊推理脉冲神经膜系统在电力输电网中的故障诊断。
模糊推理膜系统脉冲神经电力系统故障可疑故障元件自动诊断断路器调用电网拓扑结构故障诊断过程拓扑分析算法大规模电网电力输电网保护配置电力网络动作信息复杂故障故障信息故障元件故障诊断开合状态推理算法拓扑数据诊断结果自动实现程序化自动地构建拒动误动诊断

[发明专利]飞机嵌入式实时诊断推理算法试验系统-CN201610551143.0有效
发明人：吕琛;丁宇;袁航;马剑 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-07-13 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞机嵌入式实时诊断推理算法的试验系统，包括：主控装置，用于对待验证诊断推理算法进行注册，将经过注册的待验证诊断推理算法整合到嵌入式目标机中，并发出生成故障数据的故障生成指令；数据模拟装置，用于根据主控装置的发出的故障生成指令，生成相应的故障数据；嵌入式目标机，通过运行所述待验证诊断推理算法，对所述故障数据进行推理计算，并将计算结果发送给主控装置；其中，所述主控装置通过分析所述计算结果，对所述待验证诊断推理算法的性能进行评价。本发明解决了现有技术存在的需要在飞机上验证实时诊断推理算法的困难。
飞机嵌入式实时诊断推理算法试验系统

[发明专利]飞机嵌入式实时诊断推理算法试验方法-CN201610551142.6有效
发明人：吕琛;丁宇;袁航;马剑 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-07-13 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞机嵌入式实时诊断推理算法试验方法，包括：主控装置对待验证诊断推理算法进行注册；主控装置将经过注册的待验证诊断推理算法整合到嵌入式目标机中；数据模拟装置根据主控装置发出的注入实际故障数据的故障注入指令，从试验台故障注入系统获得相应的实际故障数据；所述嵌入式目标机利用所述待验证诊断推理算法对所述实际故障数据进行推理计算，将计算结果发送给主控装置；主控装置通过分析所述计算结果，对所述待验证诊断推理算法的性能进行评价本发明解决了现有技术存在的需要在飞机上验证实时诊断推理算法的困难。
飞机嵌入式实时诊断推理算法试验方法

[发明专利]一种基于模糊动态贝叶斯网络-自适应粒子滤波态势评估方法-CN201910156015.X在审
发明人：胡燕祝;王英剑;艾新波;王松 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-03-01 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊动态贝叶斯网络‑自适应粒子滤波态势评估方法，步骤是：1数据抗干扰及模糊化处理，2构建贝叶斯网络，3建立模糊动态贝叶斯网络,4分割模糊动态贝叶斯网络，5结合自适应粒子滤波。本发明与传统的态势评估方法相比，其优点为：采用线性回归模型对数据进行填充，结合属性删除和概念树提升技术实现数据模糊化以克服采集数据的不完备性，提高算法的准确性。相比较于静态推理算法，本发明介入时间特性提高了推理的实时性。将模糊动态贝叶斯网络分割后的每团结合自适应粒子滤波做预测处理，提高算法的速率和实时性。
贝叶斯网络模糊动态粒子滤波自适应态势评估实时性算法线性回归模型模糊化处理采集数据技术实现时间特性推理算法预测处理抗干扰传统的概念树模糊化速率和完备性分割构建推理填充删除

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