【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第5期 325-329页,共5页

【作 者】： 朱婷婷 ; 袁杰

【摘 要】 在模糊Petri网（FPN）学习方法研究中，目前多集中研究FPN单输出学习模型，而鲜有对多输出模型进行深入细致的研究，使模型的应用受到一定的限制。此外，学习模型中的前向计算多采用模糊token相乘的方法，随着规则系统的规模和复杂性的增加，会使输出token值过小，结果偏差较大。为解决上述问题，本文尝试建立FPN多输出模型，并提出学习模型的一种前向计算方法。该方法与模糊token相乘方法的不同之处在于学习模型的前向输出采用取小算子，旨在减小系统的学习偏差，为FPN多输出模型的学习提供方法支持。