基于数据影响的业务流程一致性检查方法

近年来,业务流程的精确管理受到越来越多的关注,作为业务流程管理内容之一的一致性检查技术正变得越来越重要。现有的一致性检查技术主要从模型的控制流角度出发,并未考虑业务流程中的数据或数据的变化对业务流程产生的影响,为此提出了一种基于数据影响的业务流程一致性检查方法。首先,通过业务流程建模符号(business process modeling notation,BPMN)模型中数据和行为之间的依赖关系来分析数据对偏差活动预期行为的影响,进而获取偏差活动的预期行为集;其次,通过在BPMN模型中引入决策模型和符号(decision model and notation,DMN)决策表来充分捕获当前实例执行的数据上下文与行为上下文之间的关系,以区分有效数据更改和异常数据更改,找到偏差活动的有效预期行为集。最后,通过设计数据对偏差活动影响的各类成本函数提出了有效一致性检查方法。实验结果表明,相比已有工作,该方法在进行业务流程一致性检查时提高了业务流程的一致性,可以成功捕获偏差活动作出反应的适应行为,使得业务流程在复杂多变的环境下表现得更加准确、合理。

基于数据影响的多对象交互流程偏差检测方法

现有的大多数偏差检测方法能够识别来自流程活动及部分数据属性的偏差,但是无法处理流程执行过程中数据变化对流程的影响问题,尤其是在涉及多对象交互的情况下。针对这一问题,提出了一种多对象交互情况下基于数据影响的业务流程偏差检测方法。首先,基于控制流与数据信息识别可能的偏差活动;然后,根据数据变化对活动的影响定义影响集;接着,将以对象为中心的概念引入偏差检测过程,形式化以对象为中心的Petri网模型,在此基础上,通过分析对象是否对其修改的数据具有执行权限,分类并定义了四种数据影响类型及其计算标准,据此得到基于数据影响的偏差检测结果;最后,与其他偏差检测方法对比验证,结果表明,应用该方法得到的偏差检测结果值得到提升,并且能够处理多对象交互的流程偏差。该方法能够有效捕获多对象交互流程中数据变化影响的流程活动,提高偏差检测的合理性与准确性。

基于深度学习的融合流程多视角行为分析:预测业务流程监控

预测性业务流程监控(PBPM)是业务流程管理(BPM)中的一个重要研究领域,旨在准确预测未来的行为事件。目前,PBPM研究中广泛引用了深度学习方法,但大多数方法只考虑单一的事件-控制流视角,无法将属性-数据流视角与之结合进行流程预测。针对这一问题,提出了一种基于双层BERT神经网络和融合流程多视角行为分析方法(简称FMP框架)。首先,基于第一层BERT学习属性-数据流信息;接着,基于第二层BERT学习事件-行为控制流信息;最后,通过FMP框架融合数据流和控制流实现多维视角流程预测。在真实的事件日志中的实验结果表明,相比其他研究方法,基于FPM框架预测下一个事件的活动精度更高。这证明融合流程多视角的FMP框架能够更全面、更深层次地分析复杂的流程行为,并提高预测的性能。

基于概念漂移检测的数字孪生流程预测模型

预测性流程监控可以在业务流程运行过程中提供及时的信息,以便采取措施来应对潜在风险,如何提高流程预测的准确度一直受到高度关注。现有的研究方法大部分都在静态环境下引入,很少有结合数字孪生技术用于动态环境的流程预测。为此,提出了一个基于概念漂移检测的方法,并构建数字孪生流程预测模型(digital twin based on concept drift,DTBCD)预测下一个活动。首先利用事件流行为关系和权重散度将流程中的活动进行特征提取,得到数据流的特征集,其次进行漂移检测,动态选择特征集输入人工智能模型中训练并预测下一个活动,然后运用物联网和云计算等先进技术创建数字孪生虚拟环境,最后得到基于概念漂移的数字孪生模型。通过公开可用的数据集进行评估分析,实验结果表明,提出的方法能够有效提高预测的准确性。

基于行为轮廓矩阵增强的业务流程结果预测方法

预测性过程监控依赖于预测效果,针对如何增强预测性过程监控预测效果的问题,提出了一种基于行为轮廓矩阵增强的业务流程结果预测方法。首先,通过分析活动间的行为关系提取行为轮廓矩阵,并将其与事件序列一同输入到模型中。随后,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)分别学习矩阵图像特征和序列特征。最后,引入注意力机制以整合图像特征和序列特征进行预测。通过真实事件日志进行验证,在预测事件日志结果方面,提出的增强方法对比基准的LSTM预测方法提高了预测效果,验证了方法的可行性。该方法结合行为轮廓矩阵增强了预测模型对事件日志中行为之间关系的理解,进而提升了预测效果。

基于Petri网Behavior Inclusion的业务流程变化域融合分析

业务流程的变化域是潜在的、易导致系统出现非一致性的区域,从流程模型变化域的角度来分析业务系统可信性,也是解决业务系统可信管理的关键点之一.已有的研究大多数针对业务流程的控制流进行变化域分析,或将控制流与数据流进行交互分析,很少注意到两种流程交互时的行为包含关系及其影响.文中基于业务流程模型存在控制流和数据流,提出了基于Petri网Behavior inclusion的业务流程变化域融合分析方法,分别研究了业务流程控制流Petri网模型的变化域和数据流Petri网模型的变化域,并依据Behavior inclusion关系,确定了目标模型融合网的最终变化域.另外,对于存在沉默变迁的网提供了紧密度算法,分析业务流程控制流网、数据流网和融合网间的紧密度,以确定控制流模型或数据流模型对融合网变化域的影响程度.最后通过具体的实例分析与仿真实验,验证了该方法的有效性.

信息与计算科学专业实践教学体系的探索与优化

信息与计算科学专业是联系数学与信息科学的一门新兴专业,目前很多学校开设了这个专业,很多学校已具有较完善的理论课程,但实践教学体系尚不完善,对学生的创新能力培养非常不利。我们经过多年的积淀,并结合专业培养目标,对信息与计算科学专业的实践教学体系进行探索与优化。

基于微分Petri网的业务流程模块适配方法

为适应业务流程多功能及动态变化的需求,用模块替换的方法对业务流程建模是解决问题的快速有效途径之一.以开放Petri网与微分Petri网为基础,提出了微分控制Petri网和微分数据Petri网的概念,分别从语义学角度利用微分Petri网的演化表达式对模型的控制流网与数据流网进行活性检测,利用微分Petri网对替换模块及其离散部分与连续部分进行结构稳定性分析,以达到业务流程模块适配分析.理论分析结果表明,所建立的微分表达式能够反映模型活性与稳定性,模块适配效果较好.最后基于平台数据进行仿真分析,实验结果表明本文所提的方法有一定的可行性.

高校“三全育人”综合改革工作实践探索

高校实施“三全育人”综合改革工作,需要强化组织领导,加强顶层设计,建立健全“三全育人”体制机制,一是聚焦重点难点,坚持精准施策,积极开展“协同”攻坚行动,构建协同联动体制机制;二是开展“共识”攻坚行动,提升育人队伍活力能力;三是开展“融入”攻坚行动,增强学生获得感幸福感。高校还需要创新思维,培育育人特色,总结可借鉴可复制典型做法;积极探索,凝练育人内涵,打造“十位一体”育人品牌;深挖典型,总结育人经验,突出育人制度成效和效果成效,只有这样才能形成“三全育人”育人新格局。

基于Struts的Web系统构建

在Web系统设计中,随着业务逻辑的越来越复杂,如何提高Web系统的执行效率、可复用性、可扩展性、可维护性,降低构建和维护成本,一直是一个关键问题。近几年来,基于可重用的Framework技术逐渐成为业界研究和应用的新趋势。其中,Struts框架实现了MVC架构,提供了一种快速高效的构建Web应用程序的方法。运用Struts技术,可快速构建一个结构清晰、可复用、可扩展的Web系统。

基于Petri网的软件测试分析

软件测试是发现软件中错误而检查文档、运行程序的一个过程。对软件文档和代码进行测试,是贯穿于整个开发生命周期的,尤其在开发早期,其作用更为重要。Petri网是一种好的分析工具,它能够动态运行程序模型,分析模型中存在的死锁、并发、冲突等问题,对程序正确性进行验证和分析。

信息与计算科学专业建设的探索与思考

目前,信息与计算科学专业在数学学科中发展最快,很多学校没有办信息与计算科学专业的经验。安徽理工大学是从1998年开始试办这个专业的,经过多年的摸索,已初步形成了较完善的体系,信息与计算专业发展已初具规模,且形成了自己的特色。

基于模态Petri网的行为有效区间寻找最优路径的方法

为满足客户需求,在行为约束下的业务流程中寻找行为执行的最优路径具有一定的实际意义。已有的研究是建立在静态分析基础上,通过优化算法或是行为分析来寻找最优执行路径,忽略了行为约束条件对执行行为有效性的影响,所得结果具有一定的局限性。文中在已有方法的基础上,利用Petri网行为轮廓序关系描述约束条件并确定行为有效区间,提出了基于模态Petri网分支有效区间的业务流程最优路径选择方法。该方法以行为有效区间替代已有的固定值方法,以便更好地描述业务流程的行为约束以及约束下的有效行为。通过一个具体的业务流程分析实例分析了该方法的有效性。

时延Petri网分布式模拟的先行值研究

先行值计算是提高时延 Petri 网并行模拟性能的一个好的方法。给出了时延 Petri 网的先行值计算的四种基本结构,对于存在循环的复杂的 Petri 网结构给出了预测图算法,通过预测图,能够很容易求出静态和动态先行值,在并行模拟中利用先行值可以分析出存在并发和阻塞的结构,从而为网分块在并行机的结点上运行奠定了基础。

完善实践教学体系,优化创新型人才培养模式

由于受扩招和并校的影响,本科教育出现了一些关系的"失衡",导致学生理论基础不扎实、工程实践能力弱、创新能力不足等问题。文章介绍我校信息与计算科学专业在实践教学体系方面具有的特色,以"夯实基础、面向应用、培养创新"为目标,提出"三点一线"的创新型人才培养模式,经过多年实践,取得较大进展,对其他同类学校具有一定的借鉴意义。

基于Petri网行为包含和行为继承的业务流程变化域传播分析

业务流程建模问题一直是业务流程管理的核心问题,其目的是为了灵活地适应变化的商务需求,但在建模过程中也会出现一系列的问题,有些模型之间甚至存在着相同的问题,因此会出现变化域传播的现象。已有的方法主要是从边界变迁的减少和内部边界变迁的减少来分析模型的变化域传播,因而具有一定的局限性。为了研究模型间的变化域传播问题,基于源模型和目标模型之间存在的迹等价及行为包含关系,通过给定源模型的变化域,提出了基于行为继承的变化域传播分析方法来寻找目标模型的变化域。最后,通过一个具体的流程实例进一步说明了该方法的可行性。

基于Petri网和Web的电子商务安全性分析

在基于Web组合服务电子商务模型中,通过将各种电子商务的Web服务进行组合和集成以创建动态电子商务应用。但在组合的过程中,带来了新的问题,主要是安全性问题,采用一般的方法来分析是非常困难的。Petri网便于描述具有并发、异步、不确定性等特性的问题。利用Petri网的分析方法,如S-不变量、可达树、关联矩阵等,来分析模型中是否存在死锁、阻塞、冲突等问题,进而分析组合Web服务的电子商务模型的安全性。

基于随机Petri网的乘积形式解存在判定

给出了一个判定基于随机Petri网(SPN)的乘积形式解存在的定理。利用该判定定理,可以发现两部件自动组装生产线模型具有乘积形式解,据此可画出该模型的状态空间图,然后根据局部平衡方程,就可得到此模型任意状态的稳定概率。

基于时延Petri网的并行程序的分析

在分析并行程序时,很多问题需要考虑,如通信、同步、数据划分和分配、负载平衡、容错、异构、死锁及竞争等问题,采用一般方法是很困难的。时延Petri网能够很好地描述这些问题,使并行程序的分析变得简单,且有利于并行程序的分割。给出了并行程序的时延Petri网建模方法,并对一个实例进行了分析,得出了并行程序的Petri网模型,对并行程序的分析及验证打下了基础。

基于颜色Petri网和Lookahead的数据分发管理研究

对高层体系结构(HLA)中数据分发管理(DDM)的研究,主要目标是在符合HLA标准的前提下,提高数据的过滤效率,同时减少计算量,并提供较好的可扩展性适应于各种规模的分布式仿真应用。Lookahead是分布式模拟时间管理协议中的一个重要概念,各模拟实体使用Lookahead把自己产生事件的时间标记情况更早地通知给其它实体,以加快程序的运行。采用颜色Petri网和Lookahead的数据分发机制,能够很好地对数据进行过滤,提高数据的过滤效率,并能保证数据收发的成功率。仿真实验结果表明:基于颜色Petri网和Lookahead的数据分发机制是优于区域匹配方法的。