Stochastic Petri nät (SPN) har i stor utsträckning använts för att modellera slumpmässighet som är ett naturligt inslag i biologiska system. För många biologiska system kan dock vissa kinetiska parametrar vara osäkra på grund av ofullständiga, vaga eller saknade kinetiska data (ofta kallad suddig osäkerhet), eller naturligtvis varierar, t.ex. mellan olika individer, experimentella tillstånd, etc. (ofta kallad variabilitet), vilket har förhindrat en bredare tillämpning av SPN som kräver exakta parametrar. Med tanke på styrkan i fuzzy uppsättningar för att hantera osäker information, använder vi en viss typ av stochastic Petri nät, fuzzy stochastic Petri nät (FSPN), att modellera och analysera biologiska system med osäkra kinetiska parametrar. FSPNs kombinerar SPNs och fuzzy set och tar därmed hänsyn till både slumpmässighet och fuzziness av biologiska system. För ett biologiskt system, SPNs modell slumpmässighet, medan fuzzy sätter modellens kinetiska parametrar med fuzzy osäkerhet eller variabilitet genom att associera varje parameter med ett fuzzy tal i stället för ett skarpt verkligt värde. Vi introducerar en simuleringsbaserad analysmetod för FSPN:er för att undersöka osäkerheterna i utgångar till följd av osäkerheter i samband med indataparametrar, som fungerar lika bra för avgränsade och obundna modeller. Vi illustrerar vår strategi med hjälp av en jästpolariseringsmodell som har ett oändligt tillstånd utrymme, vilket visar lämpligheten av FSPNs i kombination med simuleringsbaserad analys för modellering och analys av biologiska system med osäker information.
Liu m.fl. REF kombinerade SPN och fuzzy logik för att skapa en kvantitativ modell av biologiska system där reaktionsfrekvenser är förknippade med fuzzy nummer.
Fuzzy Stochastic Petri Nets for Modeling Biological Systems with Uncertain Kinetic Parameters