基于区域事件日志的过程挖掘方法研究

过程挖掘是从事件日志中运用挖掘方法得到过程模型。已有的挖掘方法在处理大量事件日志上还存在一定的局限性,提出一种基于区域日志过程挖掘方法,首先根据事件日志间任务的可达性分为不同区域,在此基础上将不同区域日志转化为间接继承矩阵再对应Petri网,建立区域过程模型;然后,将各个区域进行融合,得到完整的过程模型。最后,通过分析建模实例验证算法的可行性。     

服务化跨组织协同模型

针对如何动态组合联盟成员的异构业务过程及资源并使之协同工作这一虚拟组织构建中的关键问题,提出了一种服务化跨组织协同模型.该模型以数据服务化共享为基础,在异构过程协同与资源集成上为动态联盟构造提供支持,降低了跨组织异构资源集成的成本和风险.     

基于安全多方计算的系统间隐私保持推荐算法

针对协同过滤推荐过程中的隐私泄露问题,以RSA公钥密码系统和安全多方计算理论为基础,提出一个安全计算模型,并将此模型应用到跨系统协同过滤中,并提出一个基于安全计算模型的跨系统隐私保持协同过滤推荐算法.该算法可有效防止不可信第三方和系统间恶意串通.实验表明,与传统的单系统协同过滤推荐算法相比,该算法不但可以保护用户对项目的评分,并且提高了协同过滤推荐算法的精度.     

基于滑动窗口数据流频繁项集挖掘模型综述

给出了频繁项集和滑动窗口的相关定义,根据数据流中不同的时序范围对数据流模型进行了分类,从数据处理模型的角度对滑动窗口进行了分类。分析了典型的频繁项集挖掘算法中滑动窗口的使用方法,总结了各模型中典型频繁项集挖掘算法的挖掘技术和效率。     

动态挖掘进程内在机制研究

针对动态挖掘进程内在运行机理,通过对动态挖掘进程中不同挖掘任务的优化分析以及动态挖掘进程和生物免疫过程之间的对比分析,提出了动态挖掘进程的eDMP机制;定义健壮型协调器,融合进化计算和免疫算法,设计了eDMP机制的实现方案;在理论分析和方案设计的基础上,给出了eDMP机制的一般流程。实验结果表明,eDMP机制及其实现方案在解决动态挖掘问题上有效、适用。     

基于HTCPN的应急空间军事任务过程建模与仿真

在分析应急空间军事任务过程的基础上,应用层次赋时着色Petri网（hierarchical ti med colored Petri net,HTCPN）建立了应急空间军事任务过程模型,形式化地描述了应急空间军事任务过程中的各个模型要素;运用CPN Tools对基于不同应急空间活动可靠性的模型进行了多次仿真,并依据仿真数据分析了应急空间军事任务过程模型的相关性能。     

跨企业产品协同开发中的设计任务分解与分配

通过对跨企业产品协同开发任务分解过程的分析,提出了相应的任务分解原则.利用模糊匹配法考查供应商关于新产品的设计和制造能力,判断任务分解的可行性;同时引入任务间影响度和响应度概念考查子任务间交互与影响,最终将任务分解为相对独立的子任务集合.基于分解得到的设计任务集合以及待选供应商集合,将供应商产品质量、成本等任务分配影响因素和供应商信息及其资源利用状况等供应商影响因素相结合,建立设计对象的分配优化模型.综合考虑任务分配的影响因素,基于提出的任务分配策略和分配原则,选择跨企业产品协同开发链中的最优供应商.     

互斥关系模式挖掘算法研究

序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要领域,在序列挖掘的基础上有了结构关系模式的概念,重点研究结构关系模式的一个重要分支——互斥关系模式.首先给出互斥关系模式的定义,然后讨论什么是负关联规则挖掘及其与互斥关系模式之间的联系与区别,从而得到互斥关系模式挖掘的过程;给出互斥关系模式挖掘过程采用的主要算法,并针对算法进行设计与实现,实验证明算法正确有效.     

业务过程建模及其形式化验证

针对业务过程建模复杂、模型一致性难以保证的问题,提出一种求精式业务过程建模及其形式化验证方法.结合语义本体技术、基于统一建模语言(UML)的扩展机制,实现对业务过程中的不同关注点进行多视角地可视化建模.业务过程建模是一个“整体抽象过程→声明式过程→命令式过程”多阶段的求精过程.引入环境本体的概念,以软件交互对环境状态的影响来描述软件行为和能力,并在此基础上给出了模型相关定义及其形式化语义.结合一个简化的产品交易系统实例详细论述如何采用声明式形式化语言Alloy进行业务过程模型定义和模型求精的形式化验证.实例表明,采用分阶段求精式业务过程建模方法,并围绕模型语义通过Alloy语言进行形式化验证,可以有效地提升建模过程的灵活性和保证模型规范的一致性.     

多维状态驱动的需求工程过程方法研究

采用适用的过程模型有助于保证需求过程的需求开发效果。然而构造新过程模型仍然是一项富有挑战性的任务,即便对已有通用过程模型进行定制也需要大量的工作。多维需求过程模型的构造方法能够有效支持过程定义和定制。总结了已有多维需求过程模型。多维需求过程模型的构造方法能够有效支持过程定义和定制。总结了已有多维需求过程模型的构造方法现状;针对其存在的不足,进一步提出了一种多维状态驱动的需求工程过程方法(multi-dimension State-Driven Requirement Engineerlng Pricess Method)SDREPM,并给出了SDREPM方法的形式化定义和基于SDREPM的过程模型构造算法。最后给出了SDREPM方法在实际项目中的一个应用实例。     

基于模糊Petri网的气象灾害应急能力评估

在气象灾害应急能力评估过程中,为降低应急能力影响因素的模糊性、不确定性对评估结果准确性的影响,提出一种基于模糊Petri网(fuzzy Petri net,FPN)的气象灾害应急能力评估方法。首先对气象灾害应急能力影响因素进行分析,建立一个包括6个二级指标和27个三级指标的层次化评价指标体系;然后根据模糊Petri网定义给出模糊推理算法;最后将应急能力评价指标体系转换为FPN模型,进行应急能力评估。实例分析表明,应用模糊Petri网的气象灾害应急能力评估简单方便,易于实现。     

基于WIN协议SIM模块的互通研究

以无线智能网(WIN)协议定义的业务逻辑模型为基础,提出了业务交互管理(SIM)之间交互的实现方法,最后给出了一个具体业务实例,说明SIM间交互的过程.     

基于动态分治的大规模多场站无人机应急救援优化方法

面对应急救援任务时间紧、需求量大、待救援点数量规模较大等特点,提出了基于动态分治的大规模多场站无人机应急救援优化方法。在充分考虑无人机平台约束和应急救援任务约束的基础上,以最小化累计救援时间为目标函数,建立了多场站无人机应急救援模型。基于该模型,提出了基于路径相似度的动态分治策略,根据救援点的耦合关系进行空间聚类,将大规模问题分解为若干个规模较小、且耦合度较低的子问题;提出了自适应扰动邻域的变邻域搜索算法,通过多维邻域的协同搜索和动态交互,实现大规模应急投送方案的高效寻优。以典型样本为例,与先进元启发算法在不同规模的数据集上进行了对比,结果验证了所提方法能够有效地缩短应急投送的时间,为高效的灾后应急救援任务提供技术支撑。     

基于任务模块的组织核心知识链抽取模型研究

为提高组织的知识流动效率,加快任务模块协同进程,提升管理者的战略决策质量,集成本体论与过程视图理论,定义了任务模块运营模式下,过程知识链和核心知识链的知识流动标准并对两者关系予以论证。在此基础上,从过程知识链中抽取核心知识节点,建立核心知识链抽取模型,阐述了模型的操作规则、运行步骤并加以讨论。研究结果表明:核心知识链是组织高效满足知识主体需求的有效途径;通过对不同任务模块知识主体的知识需求及知识流动次序的显性化表征,知识主体能够更具针对性、更富有成效地完成自身任务。     

基于Hilbert空间向量范数的网络选择算法

提出了一种基于Hilbert空间向量范数的网络选择算法.该算法定义Hilbert空间中的
向量范数表征满意函数,以修正由层次分析法给出的各指标权重因子;并利用基于修正权重
因子的Hilbert子空间中向量间的几何关系,衡量网络参考向量与用户目标向量间的相似性
,选择与用户需求最匹配的网络. 此外,通过定义向量间的角度及距离阈值构建的“容忍空
间”,控制垂直切换频率. 仿真结果表明,该算法能为不同业务应用选择与其服务质量需求
匹配的网络,并能有效降低切换次数,保持业务连续性.     

一种基于知识的自适应信息过滤技术

提出了一种适用于协同虚拟环境系统的信息过滤技术.分析了不同类型协同工作的协同要求及传统信息过滤技术的不足,给出四种协同工作类型的定义和利用协同标志性物体来判断用户所从事协同工作类型的方法,并介绍了建立协同知识库的过程.系统根据协同标志性物体判断用户当前的协同工作类型,从协同知识库中获取阈值并对DR(dead reckoning)算法进行调整.实验结果表明,该技术不仅满足不同类型协同工作的协同要求,而且显示了较好的信息过滤性能.     

应急物资调运模型研究

针对应急物资调运兼顾调运成本与调运时间的要求,以运力充足为前提条件,建立了基于调运时间最短和运输成本最低的应急物资调运模型。运力充足条件下,应急车辆进行一次运输,运输任务的最终完成时间等于物资供应点与需求点之间的最长运输时间,在某一特定任务完成时间下可运用典型运输问题模型的求解算法求出对应的最低成本,通过分析比较不同运输任务完成时间下的运输成本选择出模型的最优解,最后以一个实例验证了模型与算法的有效性。     

一种建模的新技术:流程挖掘

鉴于当前工作流管理系统、企业资源规划系统、客户关系管理系统、供应链管理系统等都是在定义好的工作流模型顺序下执行任务的。早期工作流模型的构建不仅费时且与真正的流程有很大区别,故流程挖掘的概念便应运而生了。介绍了流程挖掘技术的发展,之后从流程挖掘的模型语言着手对流程挖掘算法进行了综合分析和比较,同时分析了目前流程挖掘技术中所存在的不足,最后提出了流程挖掘技术的未来发展趋势。     

带禁忌约束的频繁模式并行挖掘研究

频繁模式挖掘技术在关联规则发现方面运用得十分普遍,已逐渐成为数据挖掘领域的研究热点之一。研究人员发现传统的频繁模式挖掘算法在挖掘过程中会产生大量的中间数据和用户不感兴趣的结果数据。这些数据在计算和存储方面的开销,对如今迅猛发展的海量数据挖掘来说无疑是一个挑战,严重影响了挖掘效率和准确性。针对这个问题,文章结合当下流行的Hadoop技术,对传统频繁模式挖掘算法进行分析和研究,提出一个带禁忌约束的频繁模式云挖掘算法模型。该算法模型利用Hadoop框架技术,对频繁模式挖掘过程中的模式长度和属性进行禁忌约束,分布并行地完成挖掘任务。实验结果显示,该算法模型在海量数据挖掘方面比传统算法更有优势。     

基于XYZ系统的协同工作系统的描述模型

指出了现有计算机支持下协同工作系统的不足,给出了一个通用的协作模型;任务一组织－活动的协同模型及其于此模型的系统结构,利用ＸＹＺ／Ｅ的代理机构给出了系统的ＸＹＺ描述模型和基于这个模型的系统活动描述。