-
公开(公告)号：CN116541369A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310429998.6
申请日：2023-04-18
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种决策表Petri网挖掘方法，属于过程挖掘领域；本发明基于Petri网的理论定义了一种决策表Petri网模型，同时实现决策表Petri网状态、变迁发生规则和状态转换的定义，进而实现决策表Petri网的动态语义，提供决策表Petri网的操作语义，并通过日志处理步骤、决策一致性数据绑定步骤以及规则分析决策表绑定步骤生成基于标准事件日志的系统实际决策表Petri网参考模型；生成的决策表Petri网可以用于原始流程结构的动态规则复现，并根据规则分析决策表解释下一个活动发生的原因，提供规则异常程度的数值解释；还可以解决过程挖掘中缺乏BPMN和DMN融合模型的挖掘技术，同时解决流程预测中活动发生的可解释性以及决策挖掘中规则的异常分析问题。
-
公开(公告)号：CN116467888A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310464276.4
申请日：2023-04-27
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/02 , G06F16/904
Abstract: 本发明涉及一种基于Unity3D的井下机车数字孪生系统，包括有场景漫游模块、机车状态模块、实时监控模块和智能预警模块，用于对井下环境的传感器设备所返回的数据进行分析处理、异常检测、全域感知，并且通过三维空间将数据进行可视化展示；该系统通过建立井下巷道虚拟环境模型，便于用户对井下全景结构概览，从而实现井下虚拟环境漫游；建立高精度立体式的井下机车三维模型，利用三维可视化技术还原井下机车运行流程，实现用户通过虚拟环境的可视化检测到机车本体的交互效果，从而保障机车安全稳定的运行。
-
公开(公告)号：CN109190877A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810782120.X
申请日：2018-07-17
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 基于Petri网行为紧密度的有效低频模式的分析方法，涉及基于事件日志发现低频模式和基于行为紧密度检测有效低频。首先根据给定的事件日志建立流程模型，利用合理性阈值和行为轮廓关系找出合理的流程模型，通过迭代扩展初始模式发现流程模型中的所有低频模式。然后整理从发现的低频模式中所提取的低频日志，计算模型与日志对应变迁的最小k阶关系，并求出日志和模型的行为距离向量，根据行为紧密度公式找出有效低频模式。本发明提出了从事件日志中分析有效低频模式的方法，有效地解决了在业务流程挖掘中区分低频日志与噪音日志的问题，并能将有效低频应用于实际生活领域。
-
公开(公告)号：CN105159244A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510460164.7
申请日：2015-07-29
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/41865
Abstract: 本发明公开了一种基于Petri网的事件协调控制方法。本发明通过Petri网结构的等价变换方法，考虑如何将库所变迁混合不等式约束条件转换为单一的库所不等式约束条件。转换为单一库所不等式约束条件后，就可以利用已有的活性控制器设计的相关结论对Petri网结构进行控制器设计。本发明将工业应用Petri网的受控元素从单一的库所推广到一般情况，即受控元素可能是库所，也有可能是变迁，考虑≤不等式约束条件下变迁约束向库所约束的转换算法，通过转换就可以将库所和变迁的混合约束问题，转换成单一的库所约束转换问题，可以降低问题分析的难度，拓展已有活性控制器相关结论的应用范围。
-
公开(公告)号：CN105069554A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510438289.X
申请日：2015-07-22
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 数据约束下的业务流程模型的非一致行为分析的新方法，涉及流程模型的控制流系统和数据流系统的综合分析。首先根据电子商务流程建立相应的业务流程模型，再依据流程模型中数据信息的传播和改变路径以及动作执行顺序和行为约束关系，分别拆分出流程模型的两个子模型，并分别对这两个子模型进行非一致性行为分析，确定其非一致行为。随后根据非一致行为在子模型和源业务流程模型之间的映射特点，综合分析并确定源业务流程模型的非一致行为。本发明提出方法，有效地解决了在数据约束下的模型的非一致行为分析问题，避免了现有的单方面考虑控制流或数据流来确定模型非一致行为的缺陷，也便于分析模型结构的优劣，并及早对其改进以便提高模型的效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109146408A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810840024.6
申请日：2018-07-27
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06Q10/10
CPC classification number: G06Q10/103
Abstract: 本发明公开了一种基于不完备日志联合发生关系的行为变化挖掘新方法。本发明通过建立原始不完备事件日志集，在流程模型未知的情况下，通过对不完备事件日志执行变化操作Delete，获取变化后的事件日志，利用日志的联合发生关系与行为轮廓相结合的方法，达到仅基于不完备事件日志来提取活动的发生不变集，挖掘系统行为变化的目的。本发明将业务流程变化分析从一般的已知系统参考模型研究流程变化转换到流程模型未知，仅基于事件日志进行业务系统行为变化挖掘，通过Delete操作下行为关系变化挖掘算法可以得到执行变化操作Delete后的日志变迁间变化的行为关系，利用PROM仿真模拟对本发明提出的方法进一步验证分析。本发明提出的基于不完备日志联合发生关系的行为变化挖掘方法可以实现对不完备事件日志执行变化操作，挖掘变化的行为关系的目的，拓展已有的业务系统变化研究方法。
-
公开(公告)号：CN108776870A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810581345.9
申请日：2018-06-07
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Petri网可行迹的流程变化挖掘方法研究。本发明首先进行模型假设，定义两种变化操作DELETE和MOVE；其次，基于变化操作的建立利用可行迹及变迁间的最小后继关系设计流程模型变化定位算法；再次，为了验证所提方法的可行性和有效性，建立初始过程模型和其对应的网系统，给出网系统中的可行迹，以行为轮廓理论为基础，计算出变迁对之间的最小后继关系；最后，给出两组变化后的可行迹，分别对应DELETE和MOVE两种变化操作，计算出执行变化操作后的变迁间的最小后继关系；比较存在变化的后继关系表与源网系统变迁间的最小后继表之间的差异，比较可行迹的变化，对存在变化的变迁位置进行定位，并参照源网系统流程图，给出存在变化的流程模型。
-
公开(公告)号：CN108733804A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810481862.9
申请日：2018-05-18
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种日志诱导下的形态学片段流程组合聚类方法。本发明通过分析业务流程管理系统中日志行为的共性，将多个相似的日志聚类，实现提取同类型业务系统的共性特征，达到对相似流程的业务进行融合的目的。本发明将业务流程中一类相似性问题，从一般的相似性研究主要集中在流程模型相似性度量方面，转换到通过提炼多个相似流程或者日志的共性，计算多个相似流程或日志的聚类中心的问题，考虑片段之间的共性特征，利用业务流程组合算法对等价的形态学片段进行业务流程融合。本发明提出的形态学片段提取检测及流程组合算法可以计算多个流程或者日志的聚类中心，实现业务融合的目的，拓展已有的通过日志配置业务流程的应用范围。
-
公开(公告)号：CN105260804A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510777521.2
申请日：2015-11-12
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 一种基于队列挖掘关于业务流程优化的分析，适合处理不同类别的、多事件参与的业务流程且事件执行存在时延的情况。首先利用现有的过程挖掘技术建立业务流程的初始模型并运用合理性和行为适当性检验，然后通过服务流程中事件的定义结合日志序列抽取事件的服务日志，再基于队列挖掘的快拍准则，针对特定的事件进行时延预测，包括HOL预测和LES预测通过时延预测分析整理出事件的行为信息，结合Petri网行为轮廓关系优化初始模型，最后利用模型合理性和事件执行的优先权还原度检验优化后的模型。本发明对事件执行存在时延的业务流程模型进行优化，得到的模型不仅能很好的模拟业务进程，同时能通过挖掘事件执行的行为信息来进一步控制优化流程模型。
-
公开(公告)号：CN108984774A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810815625.1
申请日：2018-07-24
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于后继关系的行为块过程挖掘方法。本发明依据日志中活动对的后继关系，建立后继关系矩阵，找出顺序、选择、并行、循环模式和隐含行为，达到找出所有行为结构的目的。不同于以往的块挖掘，本发明挖掘每两个活动的结构关系，并依据相同和不同类型行为块的组合原理，组合所有行为块，得到初始模型。本发明还能发现隐式直接后继关系，这是日志中隐含的行为关系，为了得到更精确的模型，本发明利用隐式直接后继关系产生的库所修正初始模型，得到合理且满足人们需要的Petri网模型。构造了基于后继关系的行为块过程挖掘算法，该算法分为6个步骤，可以发现日志中的隐式直接后继关系，提高模型的精确度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
21
records
(took 0.021 seconds)
