基于K-means和布谷鸟算法的流程模型聚类

流程模型聚类是流程管理领域的一个热门话题。本文提出一种基于布谷鸟算法的K-means算法,该算法弥补了K-means算法的依赖初始解、易陷入局部最优等缺点。本文从流程模型结构性能、成本、效率、顾客满意度以及质量等五个方面模拟数据集,并选择权重较高的属性进行试验操作,结果表明算法的具有较高的可行性和有效性。

日志诱导下的形态学片段流程聚类方法

在业务流程管理系统中,执行同一目的的任务流可能存在若干事件集的多种不同排列方式,对应在日志上则表现为很多日志存在着诸多变化,同时具有很多业务的共性特征。因此,如何提取日志行为的共性,将多个相似日志的流程进行聚类,实现提取流程簇业务系统的共性,对相似流程的业务融合具有积极意义。文中提出了一种基于日志的流程聚类方法,首先对日志中的低频事件进行过滤,利用日志形态学片段提取公共的高频片段,进而通过形式自动机将提取的公共高频片段转换为相似日志的聚类中心;然后,提出基于形态学片段的业务组合方法产生流程模型共性的频繁执行路径,将相似的等价类形态学片段进行业务组合,得到组合后的Petri网模型,即为流程簇的聚类中心;最后,通过一个实际的案例验证了所提方法的可行性和有效性。

时空对象的聚类方法与应用初探

针对传统GIS数据模型描述信息有限以及对象化聚类分析内容不够全面的问题,提出了基于时空对象的聚类方法的流程和应用特点。首先总结了空间聚类和时空聚类的研究现状和主要方法;根据全空间信息系统中多粒度时空对象的描述框架及时空数据的"三维"特征,认为基于时空对象的聚类方法应包含3个方面:时空对象时间序列的相似性描述、基于时空对象的聚类计算及时空对象聚类的有效性评价;最后总结了该方法的特点并展望了其应用场景。基于时空对象的聚类方法研究有助于更全面地分析时空对象空间位置、属性特征及其变化特点,为多粒度时空对象的时空分析提供一种思路。

基于人工免疫的企业流程案例库三级索引框架

根据流程案例的特点,从行业、业务和流程信息化程度3个方面构建三级索引框架,从而能够有效地对流程案例进行分类存储、快速检索与匹配。三级索引机制的核心是基于企业流程信息化程度的第三级索引构建,利用基于人工免疫的aiNet聚类方法的噪声忍耐、自组织、记忆性以及能够有效避免局部最优等方面的特点,对流程案例进行第三级分类,将人工免疫的抗体作为聚类中心,形成流程案例的第三级索引。最后利用105个样本对该三级索引机制的构建过程进行了实证。

A New Fuzzy Clustering-Ranking Algorithm and Its Application in Process Alarm Management

Overmany alarms of modern chemical process give the operators many difficulties to decision and diag- nosis. In order to ensure safe production and process operating, management and optimization of alarm information are challenge work that must be confronted. A new process alarm management method based on fuzzy clustering- ranking algorithm is proposed. The fuzzy clustering algorithm is used to cluster rationally the process variables, and difference driving decision algorithm ranks different clusters and process parameters in every cluster. The alarm signal of higher rank is handled preferentially to manage effectively alarms and avoid blind operation. The validity of proposed algorithm and solution is verified by the practical application of ethylene cracking furnace system. It is an effective and dependable alarm management method to improve operating safety in industrial process.