基于克隆选择算法的学习型Petri网及在潜在通路分析中的应用

• 作者: 刘丙杰 刘勇志 黄岳
• 来源期刊: 航天控制
• 学科: 工学
• 关键词: 潜在通路分析 克隆选择算法 Petri网 神经网络集成
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 光机电一体化
• 页码范围: 94-97,102
• 分类号: TP31
• 字数: 2539字
• 语种: 中文

摘要

传统学习型Petri网(LPN)有2个缺陷:1)都是针对无回路PN模型,这不符合实际情况；2)大部分都是利用BP算法进行学习,带来BP算法固有的缺陷.针对这2个缺陷,提出基于克隆选择算法(CSA)的LPN(CSALPN).首先对系统进行PN建模,然后利用CSA训练PN,使得PN既可以学习先验知识又可以利用系统的结构信息.为了提高LPN的泛化能力,引入了神经网络集成.具体方法就是将训练的所有抗体作为集成中的个体,然后通过简单加权集成输出.本文还提出了带回路的学习型PN不陷入死锁的充要条件.最后用CSALPN对一个典型的电路进行潜在通路分析.统计结果证实了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇志	海军潜艇学院导弹兵器系	41	125	5.0	9.0
2	刘丙杰	海军潜艇学院导弹兵器系	54	208	8.0	13.0
3	黄岳	海军潜艇学院导弹兵器系	11	44	4.0	6.0