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“机器学习”在工作流模型设定中的应用
被引量:
2
1
作者
孟祥山
罗宇
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2006年第1期45-47,共3页
针对目前工作流建模方法的局限性,以及工作流自适应的需求,采用“机器学习”的思想,基于工作流实例信息,提出了动态设定工作流模型的方法。采用隐马尔卡夫模型(HMM)对工作流模型的结构进行了表示,并定义了相应的合并与分离操作符, 为进...
针对目前工作流建模方法的局限性,以及工作流自适应的需求,采用“机器学习”的思想,基于工作流实例信息,提出了动态设定工作流模型的方法。采用隐马尔卡夫模型(HMM)对工作流模型的结构进行了表示,并定义了相应的合并与分离操作符, 为进一步转换成正确、合适的工作流模型提供了支持。
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关键词
工作流模型
工作流实例
机器学习hmm
自适应
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职称材料
题名
“机器学习”在工作流模型设定中的应用
被引量:
2
1
作者
孟祥山
罗宇
机构
国防科技大学计算机学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2006年第1期45-47,共3页
文摘
针对目前工作流建模方法的局限性,以及工作流自适应的需求,采用“机器学习”的思想,基于工作流实例信息,提出了动态设定工作流模型的方法。采用隐马尔卡夫模型(HMM)对工作流模型的结构进行了表示,并定义了相应的合并与分离操作符, 为进一步转换成正确、合适的工作流模型提供了支持。
关键词
工作流模型
工作流实例
机器学习hmm
自适应
Keywords
Workflow model Workflow instance Machine learning
hmm
Adaptation
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
“机器学习”在工作流模型设定中的应用
孟祥山
罗宇
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2006
2
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