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公开(公告)号：CN116611522B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202310646801.4
申请日：2023-06-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率灰数模糊Petri网的泡沫浮选过程工况恶化溯因方法，包括对泡沫浮选的知识变量建立产生式规则来描述它们之间的因果逻辑关系；将规则概率灰色化后转换为概率灰数模糊Petri网(PGFPN)模型；对获得的知识节点结合实际生产过程得到其状态值和事件发生的可能性，从而初始化变量值和建立关联矩阵进行并行推理，最终得到浮选过程工况恶化的根源。本发明克服了决策环境的主观性和复杂性。提出的PGFPN知识表示模型将操作变量与工况参数间的因果关系图形化以及显性化，使得溯因模型的可解释性更加明显，对浮选过程工况恶化的溯因，助于工人敏捷应对工况变化为操作人员调整操作提供帮助，有助于浮选过程更高效、稳定的运行。
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公开(公告)号：CN116611522A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310646801.4
申请日：2023-06-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率灰数模糊Petri网的泡沫浮选过程工况恶化溯因方法，包括对泡沫浮选的知识变量建立产生式规则来描述它们之间的因果逻辑关系；将规则概率灰色化后转换为概率灰数模糊Petri网(PGFPN)模型；对获得的知识节点结合实际生产过程得到其状态值和事件发生的可能性，从而初始化变量值和建立关联矩阵进行并行推理，最终得到浮选过程工况恶化的根源。本发明克服了决策环境的主观性和复杂性。提出的PGFPN知识表示模型将操作变量与工况参数间的因果关系图形化以及显性化，使得溯因模型的可解释性更加明显，对浮选过程工况恶化的溯因，助于工人敏捷应对工况变化为操作人员调整操作提供帮助，有助于浮选过程更高效、稳定的运行。
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