预测性过程监控(predictive process monitoring,PPM)技术通过分析已有的事件日志对正在运行的业务流程中的某些关键指标进行预测.目前的预测性过程监控方法在特征提取方面通常预设案例仅受自身属性的影响或仅通过提取资源案例间行为属...预测性过程监控(predictive process monitoring,PPM)技术通过分析已有的事件日志对正在运行的业务流程中的某些关键指标进行预测.目前的预测性过程监控方法在特征提取方面通常预设案例仅受自身属性的影响或仅通过提取资源案例间行为属性进行编码,通常未涉及活动视角下的案例间行为信息.本文提出了一种捕获活动案例间行为信息的方法IABC(inter-activity behaviour of case),该方法设计了一个三维特征构建框架涵盖时间窗口、活动粒度、行为状态这3大维度,共构造36种活动案例间行为特征.同时,本文提出了两项关键算法:影响力分布算法用于挖掘活动间的正/负影响传播;批次行为检测算法用于识别潜在的批量操作行为.最后在3个公开可用的事件日志上评估IABC方法的有效性,结果表明集成了IABC方法的时间预测模型性能优于未使用该方法的基线模型和采用了资源案例间特征的模型.展开更多
集成了大型机移植到微机上的图形学算法模块,并增加GUI(graphic user interface)界面。使用Windows进程间通信技术来实现GUI界面和控制台程序间数据通信。利用管道技术并结合某曲面造型系统开发要求,编制了一个进程间通信的中介模块,给...集成了大型机移植到微机上的图形学算法模块,并增加GUI(graphic user interface)界面。使用Windows进程间通信技术来实现GUI界面和控制台程序间数据通信。利用管道技术并结合某曲面造型系统开发要求,编制了一个进程间通信的中介模块,给出该模块的代码和执行流程,在系统运行时通过直接调用中介模块实现GUI菜单命令驱动算法执行的数据交互。中介模块经适当修改后可以解决类似场合的数据通信问题。展开更多
文摘预测性过程监控(predictive process monitoring,PPM)技术通过分析已有的事件日志对正在运行的业务流程中的某些关键指标进行预测.目前的预测性过程监控方法在特征提取方面通常预设案例仅受自身属性的影响或仅通过提取资源案例间行为属性进行编码,通常未涉及活动视角下的案例间行为信息.本文提出了一种捕获活动案例间行为信息的方法IABC(inter-activity behaviour of case),该方法设计了一个三维特征构建框架涵盖时间窗口、活动粒度、行为状态这3大维度,共构造36种活动案例间行为特征.同时,本文提出了两项关键算法:影响力分布算法用于挖掘活动间的正/负影响传播;批次行为检测算法用于识别潜在的批量操作行为.最后在3个公开可用的事件日志上评估IABC方法的有效性,结果表明集成了IABC方法的时间预测模型性能优于未使用该方法的基线模型和采用了资源案例间特征的模型.
文摘集成了大型机移植到微机上的图形学算法模块,并增加GUI(graphic user interface)界面。使用Windows进程间通信技术来实现GUI界面和控制台程序间数据通信。利用管道技术并结合某曲面造型系统开发要求,编制了一个进程间通信的中介模块,给出该模块的代码和执行流程,在系统运行时通过直接调用中介模块实现GUI菜单命令驱动算法执行的数据交互。中介模块经适当修改后可以解决类似场合的数据通信问题。
