Abstract
This paper proposes a fuzzy Petri net representation to represent the fuzzy production rules of a rule-based expert system. Based on the fuzzy Petri net representation. we present a fuzzy reasoning algorithms which consist of forward and b backward reasoning algorithm. The proposed algorithms. which use the proper belief evaluation functions according to fuzzy concepts in antecedent and consequent of a fuzzy production rule. are more closer to human intuition and reasoning than other methods. The forward reasoning algorithm can be represented by a reachability tree as a kind of finite directed tree. The backward reasoning algorithm generates the backward reasoning path from the goal to the initial nodes and then evaluates the belief value of the goal node using belief evaluation functions.
본 논문에서는 규칙기반 전문가시스템의 퍼지 생성규칙을 표현할 수 있는 퍼지페트리네트 표현을 제안한다. 퍼지페트리네트 표현을 기반으로, 전진추론 알고리즘과 후진추론 알고리즘으로 구성된 퍼지 추론 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안한 알고리즘은 단순히 min과 max 계산만을 하는 기존의 알고리즘과는 달리 퍼지 생성규칙의 전제 부와 결론 부에 퍼지 개념의 유무에 따라 적절한 믿음 값 평가 함수을 사용하여 보다 더 인간적인 추론을 한다. 전진추론 알고리즘은 유한한 방향성 나무인 도달나무로 표현할 수 있다. 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 시작노드까지의 후진추론 통로를 구한 후에 믿음 값 평가함수를 이용하여 목표노드의 믿음 값을 구한다.