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豪尔赫·茹尔韦兹;斯蒂芬·奥利弗。

柔性网络：具有不确定参数的动态系统的建模形式。 （英语） Zbl 1441.93159号

离散事件动态。系统。 29，第3期，367-392（2019）.
摘要：动态系统的建模经常受到待建模系统知识有限和难以获取准确数据的阻碍。这通常会导致许多不确定的系统参数难以纳入数学模型。因此，需要能够容纳所有可用数据（即使不确定）的建模形式，以便使用这些数据并构建有用的模型。本文展示了如何利用柔性网络（FN）形式来处理不确定参数，同时提供诱人的分析可能性。模糊神经网络由两个网络组成，一个是事件网络，另一个是强度网络，用于模拟系统状态和过程之间的关系。虽然事件网捕获了系统中的进程如何更新系统状态，但强度网模拟了这些进程的速度是如何由系统状态决定的。不确定参数由与事件网和强度网相关联的一组不等式来解释。FN不仅被证明是处理系统不确定性的一种有价值的形式主义，而且能够以简单的方式建模不同的系统特征，例如资源分配和控制操作。

MSC公司：

93立方厘米 信息不完整的控制/观测系统
93B70型 网络控制
93个B07 可观察性
68问题85 并发和分布式计算的模型和方法（进程代数、互模拟、转换网等）
93-10 系统和控制理论相关问题的数学建模或仿真

关键词：

柔性网;建模形式主义;Petri网;动态系统;不确定参数;性能分析

软件：

古罗比;生物-PEPA;CPLEX公司;皮奥莫
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Jülvez}和\textit{S.G.Oliver}，离散事件动力学。系统。29，第3号，367--392（2019；Zbl 1441.93159）
全文： 内政部
OA许可证

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