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业务流程的时延预测队列挖掘方法 被引量:2
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作者 曹芮浩 方贤文 +1 位作者 王晓悦 刘祥伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期226-230,270,共6页
过程挖掘是针对流程信息系统所记录下的日志进行分析,将业务流程真实过程还原的技术。目前已有的方法多是基于控制流与数据流的观点,针对任务运行状态的,无时延的业务过程进行挖掘。但在挖掘存在多任务的有时延的业务进程方面,目前的方... 过程挖掘是针对流程信息系统所记录下的日志进行分析,将业务流程真实过程还原的技术。目前已有的方法多是基于控制流与数据流的观点,针对任务运行状态的,无时延的业务过程进行挖掘。但在挖掘存在多任务的有时延的业务进程方面,目前的方法存在一定局限性。提出基于队列挖掘优化过程模型的方法,首先利用现有的基于过程挖掘的方法,挖掘业务流程的初始模型。再运用队列挖掘的观点对特定的顾客进行时延预测,挖掘出顾客的行为信息,以此对初始流程模型进行优化。最后通过实例验证了所提出的优化挖掘方法的有效性,优化后的流程模型不仅对事件日志有很好的重放效果,并且能够反应出多类别的,且存在时延的业务流程中任务的行为信息。 展开更多
关键词 队列挖掘 时延预测 服务日志 过程挖掘 行为轮廓
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基于权值多样性的半监督分类算法 被引量:2
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作者 毛铭泽 曹芮浩 闫春钢 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第9期2473-2480,共8页
在实际生活中,可以很容易地获得大量系统数据样本,却只能获得很小一部分的准确标签。为了获得更好的分类学习模型,引入半监督学习的处理方式,对基于未标注数据强化集成多样性(UDEED)算法进行改进,提出了UDEED+——一种基于权值多样性的... 在实际生活中,可以很容易地获得大量系统数据样本,却只能获得很小一部分的准确标签。为了获得更好的分类学习模型,引入半监督学习的处理方式,对基于未标注数据强化集成多样性(UDEED)算法进行改进,提出了UDEED+——一种基于权值多样性的半监督分类算法。UDEED+主要的思路是在基学习器对未标注数据的预测分歧的基础上提出权值多样性损失,通过引入基学习器权值的余弦相似度来表示基学习器之间的分歧,并且从损失函数的不同角度充分扩展模型的多样性,使用未标注数据在模型训练过程中鼓励集成学习器的多样性的表示,以此达到提升分类学习模型性能和泛化性的目的。在8个UCI公开数据集上,与UDEED算法、S4VM(Safe Semi-Supervised Support Vector Machine)和SSWL(Semi-Supervised Weak-Label)半监督算法进行了对比,相较于UDEED算法,UDEED+在正确率和F1分数上分别提升了1.4个百分点和1.1个百分点;相较于S4VM,UDEED+在正确率和F1分数上分别提升了1.3个百分点和3.1个百分点;相较于SSWL,UDEED+在正确率和F1分数上分别提升了0.7个百分点和1.5个百分点。实验结果表明,权值多样性的提升可以改善UDEED+算法的分类性能,验证了其对所提算法UDEED+的分类性能提升的正向效果。 展开更多
关键词 分类机器学习 未标注数据 半监督学习 集成学习 多样性
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Spacecraft Attitude Control with Saturation and Attitude Forbidden Constraints via Second⁃Order Cone Programming
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作者 CHEN Xi cao ruihao HU Qinglei 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2021年第2期237-248,共12页
This paper investigates the optimal control problem of spacecraft reorientation subject to attitude forbidden constraints,angular velocity saturation and actuator saturation simultaneously.A second-order cone programm... This paper investigates the optimal control problem of spacecraft reorientation subject to attitude forbidden constraints,angular velocity saturation and actuator saturation simultaneously.A second-order cone programming(SOCP)technology is developed to solve the strong nonlinear and non-convex control problem in real time.Specifically,the nonlinear attitude kinematic and dynamic are transformed and relaxed to a standard affine system,and linearization and L1 penalty technique are adopted to convexify non-convex inequality constraints.With the proposed quadratic performance index of angular velocity,the optimal control solution is obtained with high accuracy using the successive SOCP algorithm.Finally,the effectiveness of the algorithm is validated by numerical simulation. 展开更多
关键词 spacecraft reorientation attitude forbidden constraints actuator saturation velocity saturation secondorder cone programming(SOCP)
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