优化模糊Petri网参数的一种混合智能算法

• 作者: 葛洪伟 靳文辉
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊Petri网 产生式规则 模糊推理 BP网络学习算法 量子粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 252-254
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3444字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.09.093

摘要

确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Petri网(FPN)的建立具有非常重要的意义,是目前研究热点之一.提出了一种充分结合量子粒子群优化算法QPSO(Quantum-behaved partide swarm optimization algorithm)和BP网络学习算法各自优点的混合智能算法HQBA,并将其引入到模糊Petri网的参数寻优过程.仿真实例表明,这种混合算法计算简单,收敛速度快,能够明显减少迭代次数,具有更好的全局收敛性能.由此训练出的参数正确率较高,所得的FPN具有很强的泛化能力和自适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛洪伟	江南大学信息工程学院	86	456	11.0	17.0
2	靳文辉	江南大学信息工程学院	2	21	2.0	2.0