Backward Reasoning in Fuzzy Petri - net Representation for Fuzzy Production Rules

퍼지생성규칙을 위한 퍼지페트리네트표현에서 후진추론

In this paper, we propose a backward reasoning algorithm which can be utilized in the fuzzy Petri-net representation representing fuzzy production rules. The fuzzy Petri-net representation can be used to model a approximate reasoning system and implement a fuzzy inference engine. The proposed algorithm, which uses the proper belief evaluation functions according to fuzzy concepts in antecedentes and consequents of fuzzy production rules, is more closer to human intuition and reasoning than other methods. This algorithm generates the backward reasoning path from the goal to the initial nodes and evaluates the belief value of the goal node using belief evaluation functions.

본 논문에서는 퍼지생성규칙을 표현한 퍼지페트리네트에서 사용할 수 있는 후진추론 알고리즘을 제안한다. 퍼지페트리 네트워크표현은 근사추론 시스템을 모형화하거나 퍼지추론엔진을 구현하는데 사용할 수 있다. 본 논문이 제안한 알고리즘은 단순히 min과 max 게산만을 하는 기존의 알고리즘과는 달리 퍼지생성규칙의 전제부와 결론부에 퍼지개념의 유무에 따라 적절한 믿음값평가함수을 사용하여 보다 더 인간적인 추론을 한다. 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 시작노드까지의 후진추론 통로를 구한 후에 믿음값평가함수를 이용하여 목표노드의 믿음값을 구한다.