В статье рассматривается задача разработки нейро-нечеткого расширения сети Петри. Нейро-нечеткие сети Петри представляют собой эволюцию классических сетей Петри, внедряя элементы нечеткой логики и искусственных нейронных сетей. Они способны моделировать неопределенность и динамику систем, что делает их особенно подходящими для описания производственных процессов, где множество факторов может влиять на результат.

Суконщиков А. А., Андрианов И. А., Дианов С. В., Кочкин Д. В., Швецов А. Н. Модели и методы построения нейро-нечетких интеллектуальных агентов в Информационнотелекоммуникационных системах: монография. Курск: Университетская книга, 2021. 152 с.
Суконщиков А. А., Коппалина А. А. Применение аппарата сетей Петри со свойствами нейронных сетей для построения СППР // Вестник Вологодского государственного университета. Серия: Технические науки. 2021. № 1 (11). С. 39–41.
Суконщиков А. А., Кочкин Д. В., Швецов А. Н. Нечеткие и нейронные сети Петри: монография. Курск: Университетская книга, 2019. 209 с.
Суконщиков А. А., Крюкова Д. Ю. Системы поддержки принятия решений на базе аппарата сетей Петри // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2008. № 3. С. 45–49.
Суконщиков А. А., Швецов А. Н., Улитин А. В. Разработка и применение нейро-нечетких сетей Петри // Вестник Череповецкого государственного университета. 2020. № 2 (95). С. 35–46.
Суконщиков А. А. Универсальная программа моделирования на базе расширений сети Петри. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2019663700, 22.10.2019. Заявка № 2019662577 от 11.10.2019.
Sukonschikov A. A., Shvetsov A. N., Andrianov I. A., Kochkin D. V., Sorokin S. A. Development of a forecasting agent based on a fuzzy neural petri net for predicting abnormal situations in automation systems // Proceedings of the III International Conference on advanced technologies in Material Science, Mechanical and Automation Engineering - III - 2021 (April, 29 - 30, 2021, Krasnoyarsk, Russia). Melville; New York: AIP Publishing, 2021. P. 50025.