基于面向对象着色Petri网的工作流的研究

工作流管理一直是企业界和学术界研究的热点,而建模是工作流管理的基础,目前许多工作流模型都存在一定的局限性.Petri网具有是分析非线性自适应系统的良好工具,拥有强大的建模分析能力和算法,与着色Petri网结合,可以找到一种面向对象的工作流过程模型建模方式.     

工作流协同系统性能评价研究

利用广义随机Petri网系统性能分析的优势,在组织间工作流模型基础上引入时间因素,并利用Petri网对局部工作流之间不同通信关系进行描述,最终构建了时间组织间工作流模型,为工作流协同系统性能评价问题提出了解决思路.     

基于蚁群算法的群体用户兴趣导航路径发现

在电子商务的发展进程中,如何准确理解用户访问网站的行为是一个紧迫的问题.Web使用挖掘是解决该问题的重要研究方法.发现用户的兴趣导航模式是Web使用挖掘的一个重要研究领域,也是优化Web站点框架设计的根本方法.在本文中,我们把Web用户看成是人工的蚂蚁,应用蚁群算法来发现用户的导航模式.首先,建立了一个Web站点模型;然后基于蚁群算法和Web日志数据建立了一个用户导航模型;最后,设计了一个算法,将所有的访问用户视为整体来挖掘他们偏好的导航路径.实验结果表明该方法能准确反映出用户的浏览兴趣.     

基于Petri网的工作流优化分析

工作流管理技术是实现企业业务过程重组、过程管理与过程自动化的核心技术。在工作流参考模型中,工作流验证和优化是过程定义工具的重要组成部分。在综述相关研究论文和经典Petri网理论的基础上,提出了基于Petri网的工作流合理性验证算法和过程优化算法。最后通过保险索赔过程的优化实例,验证了工作流优化算法的有效性。     

Web日志挖掘中的用户浏览序列模式识别

用户浏览模式识别是现阶段Web日志挖掘的主要目标之一,研究Web日志挖掘中的序列模式识别问题,针对传统关联规则算法中阈值固定不变、大序列的数目与序列长度成反向增长的问题,对传统的关联规则算法进行改进,提出IAx算法,使长序列只需较小的支持度计数就能达到阈值,从而发现更多有意义的序列模式,同时运用理论证明该方法的正确性.     

基于工作流的企业业务过程集成建模方法

工作流管理是一种对业务过程进行支持、控制、监视和优化的先进工具. 将生产制造过程 BOM和Petri 网技术应用于企业业务过程,对于相关定义、建模分析以及从BOM到Petri 网的映 射实现算法进行了说明;对基于BOM- Petri 的建模方法进行了扩展优化;最后结合算法进行了 仿真研究.     

剖析三角函数中易忽略的隐含条件

所谓隐含条件就是指那些从显现的已知条件中推导出来的条件。如果在求解时,只注意了显现条件,而忽略了对显现的已知条件作更深层次的分析,就会导致求解失去准确性。挖掘隐含条件,它能使角及三角函数值的范围得到准确的限制,简化或避免复杂的变形与讨论,使问题正确且简洁获解。故挖掘隐含条件     

挖掘速度相等消除解题障碍

在求解动力学问题时,常遇两个关联的对象在同一直线上运动的情景,解决这类问题的突破口是抓住运动速度相等.而速度相等往往隐含在运动过程中.挖掘并理解速度相等也就成了解决这类问题的关键,现对这类问题进行归类分析.     

基于时间工作流的REA模型改进研究

起源于事项法的REA模型,全面突破了事项法的基本思想,是现代会计信息系统模式开始的标志。但其在对业务流程建模的支持,对事项信息的捕捉,对领域本体的支持等方面存在缺陷。本文借鉴了工作流管理的研究成果,工作流模型的核心是过程模型,其中,Petri网模型是一种理想的过程建模语言,适合描述异步并发现象,既有严格的形式定义,又有直观的图形表示,具有严格的数学基础和规范化的语义,与REA模型具有共通性和互补性。本文应用时间Petri网流程模型对REA模型进行改进,并给出初步实现过程,有效解决了REA模型中存在的问题,并对REA相关领域的研究方向进行展望。     

基于消息顺序图和Petri网的供应链工作流模型设计

根据跨组织工作流的设计思想,在对供应链业务流程进行分析的基础上,提出了一个基于消息顺序图和Petri网的供应链工作流模型设计方案,从而在供应链中建立一个既保证成员的充分合作又使其发挥自主性、集成的业务流程体系,达到提高整个供应链竞争力的目的.最后,以一个实例对该模型进行了分析论证.     

工作流驱动AIS的分析与设计

本文对工作流驱动的企业级会计信息系统工作原理和REAL模型进行了概要阐述,并且针对一个AIS实例展开分析和设计.列出的分析设计结果主要有:目标系统关键业务过程及事件、第0级数据流程图、业务事件风险及信息系统控制机制、内部控制的结构化英语指令,以及带关系基数的REAL模型.     

面向业务流程重组的结构化建模方法

本文提出了一种支持业务流程重组的结构化建模方法.首先是借助于CIMOSA功能视图识别出企业的业务活动,并以此建立起企业的功能结构模型-有向活动结构图;接着,在分析了结构模型可分解的条件之后,给出了一种用于过程辨识的模型分解算法;最后则讨论了如何确定过程之间的关系这一问题.     

Web使用挖掘在网站优化中的应用研究

针对互联网用户访问Web服务器产生的日志,结合Web使用挖掘相关理论,采用Apriori算法挖掘用户的频繁访问模式.首先进行数据预处理以保证数据的质量及提高挖掘的效率;然后对预处理后的数据采用Apriori算法进行关联规则挖掘,找出其中的频繁访问模式;最后分析结果,总结规则,提出建议.     

基于K-means算法的读者特征分析与管理策略

本文提出了基于K-means算法的读者特征分析数据挖掘模型，并结合具体实例予以说明。经过实际挖掘运算得到了具有实际意义的结果，在完整分析后，给出了针对挖掘结果的管理策略，用以更好地指导实际工作。     

面向角色的多agent 工作流模型研究

目前的工作流建模工具大多是面向活动、面向产品、面向目标或面向决策的,没有强调工作流 是多个角色主体协作的过程,工作流的绩效最终依赖员工及其角色的作用. 从角色及其合作的角 度,分析了面向角色的工作流模型及其表示方法,为工作流的管理提供新的思路. 在此基础上,研究 了角色、agent 和工作流的关系,给出了一种面向角色的工作流多agent 管理系统模型和原型.     

Web日志挖掘及其在电子商务领域的应用

首先介绍日志挖掘,然后分析了日志挖掘在电子商务领域的应用,从而指导电子商务网站资源的组织和分配.     

面向角色的多agent 工作流模型研究

目前的工作流建模工具大多是面向活动、面向产品、面向目标或面向决策的,没有强调工作流是多个角色主体协作的过程,工作流的绩效最终依赖员工及其角色的作用.从角色及其合作的角度,分析了面向角色的工作流模型及其表示方法,为工作流的管理提供新的思路.在此基础上,研究了角色、agent和工作流的关系,给出了一种面向角色的工作流多agent管理系统模型和原型.     

析隐含条件在数学解题中的功能

数学问题与现实世界中其他问题一样,仅仅对其表面的东西进行把握并加以利用是远远不够的,还需要对问题中的各种信息进行"去粗取精,去伪存真","透过现象看本质",才有可能为解决问题找到正确的途径.这就要求教师在乎时的教学中,注意引导学生挖掘数学问题中的隐含条件,使学生形成全面,深入地把握各种信息的能力,逐步培养学生思维的深刻性.本文的隐含条件在数学解题中的功能作一分析.     

柔性资源约束下的产品开发项目优化调度研究

为解决具有柔性资源约束的产品开发项目调度问题,综合考虑项目调度过程中任务的先后约束关系、所需技能以及柔性资源等约束,以遗传算法和最大流理论为基础,提出了问题求解的改进遗传算法.该算法采用基于优先权的自然数编码,在解码过程中首先采用拓扑排序将染色体翻译成先后关系可行任务链表,然后运用网络最大流理论求解每项任务的柔性资源配置方案,并采用了适用于该问题的遗传操作.测试问题实验结果验证了算法的可行性和有效性.     

拉式系统的结构化模型设计

如何简单有效地确定一般拉式生产系统的优化控制策略是十分有意义的课题。本文首先从孤立看板单元的基本模型开始,构造了三类不同类型单元的结构化模型。分析了由这三类结构化模型求解不同类型的复杂拉式系统的途径。考虑了生产不确定性和需求随机性两类随机过程,所建模型为离散时间的马尔可过程模型。