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深度学习方法在业务流程进度预测中的应用

Application of Deep Learning Approach in Business Process Forecasting
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摘要 流程数据的分析和预测可为流程监控和管理提供决策信息,业务流程的历史日志可用于预测流程进度,使用深度学习的方法,把事件日志映射到深度学习的记忆单元,通过RNN和LSTM实现流程进度预测,可以提高预测的效率和准确率。 The analysis and prediction of data in business process can provide decision-making information for the monitoring and management of the process. The history event logs of the business processes can be used in business process forecasting. Applies the deep learning approach,maps the event logs to the memory units of deep learning, realizes the business process prediction can be through RNN and LSTM, improves the efficiency and accuracy.
作者 郑婷婷 ZHENG Ting-ting(School of Information and Engineering,The Open University of Guangdong,Guangzhou 510091)
出处 《现代计算机(中旬刊)》 2018年第9期48-51,共4页 Modern Computer
基金 广东省高校省级重点平台和重大科研项目(No.2015KQNCX242) 广东省教育科学"十二五"规划2015年度教育信息技术研究项目(No.15JXN044) 广东开放大学科研项目(No.1715) 广东省本科高校教学质量与教学改革工程立项建设项目(No.STZL201502)
关键词 深度学习 事件日志 流程管理 预测分析 Deep Learning Event Log Process Monitoring Forecast and Analysis
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