工作流模型正确性验证过程中的模型简化问题

将工作流概念映射到Petri网后得到的工作流网的合理性验证过程比较复杂,容易出现状态空间爆炸的问题,需要对工作流模型进行简化。文章将工作流模型的简化过程分为两个步骤,首先将工作流模型转化为经典Petri网,再对经典Petri网进行简化。对于自由选择网可以采用自由选择语义的规约方法进行简化,而对于非自由选择网可以结合自由选择语义的规约方法和标准的Petri网简化方法进行简化。     

基于AUC及Q统计值的集成学习训练方法

针对借贷过程中的信息不对称问题，为更有效地整合不同的数据源和贷款违约预测模型，提出一种集成学习的训练方法，使用AUC（Area Under Curve）值和Q统计值对学习器的准确性和多样性进行度量，并实现了基于AUC和Q统计值的集成学习训练算法（TABAQ）。基于个人对个（P2P）贷款数据进行实证分析，发现集成学习的效果与基学习器的准确性和多样性关系密切，而与所集成的基学习器数量相关性较低，并且各种集成学习方法中统计集成表现最好。实验还发现，通过融合借款人端和投资人端的信息，可以有效地降低贷款违约预测中的信息不对称性。TABAQ能有效发挥数据源融合和学习器集成两方面的优势，在保持预测准确性稳步提升的同时，预测的一类错误数量更是进一步下降了4.85%。     

急倾斜突出煤层回采巷道锚钢复合支架支护研究

针对绿水洞煤矿急倾斜煤层回采巷道现状,研究分析原支护体系与现场存在的不适之处,优化改进提出采用锚钢复合支架支护体系,采用工程类比法与现场调查分析法相结合,开展急倾斜煤层回采巷道压力监测分析,得出回采巷道上帮变形是两帮移近的主要因素,也是高帮片帮的薄弱所在。提出的锚钢复合支架支护结合被动支护与主动支护特长,支架相互连接形成整体,具有防倒防滑功能,抗剪切能力增强。该项目累计节约费用50.8万元,在类似巷道中具有较广泛的推广使用价值。