线性变迁时间相关的连续Petri网(LTCPN)的动态性质及分析方法

线性变迁时间相关的连续Petri网（LTCPN）是由徐学文最早提出的一类时延连续Perti网模型，但并未对其动态性质给出确切的定义及相应的分析方法。本文在给出LTCPN有关动态性质的定义的基础上，利用微积分、微分方程等分析手段，进一步对其动态性质给出了相应的判定定理。利用这些结论，可以对由LTCPN模拟的系统进行性能分析。

公平网的一组直接判断条件

本文给出直接判断一个Petri网是否是公平网的一组充分必要条件.本文给出的判断方法有以下的优点:这里提出的方法不需要先求出给定网的结构有界子网,而是直接根据原网给出判断条件,从而简化了判断一个网是否为公平网的过程.这种方法还避免了原网删去结构无界的位置后,可能使某些变迁节变为孤立节点的情况.

基于网络状态预测的提前控制

高速网络的大带宽延迟乘积使基于传统反馈机制的 Ａ Ｂ Ｒ 难以对高可变 Ｖ Ｂ Ｒ 快速响应，造成速率的不匹配．为了提高反馈控制方法的有效性，充分利用高优先级 Ｖ Ｂ Ｒ 业务剩余的可用带宽，文中提出基于预测的提前控制模式，根据 Ａ Ｂ Ｒ 信源的不同反馈延迟对未来时间段 Ｖ Ｂ Ｒ 占用带宽进行预测，并利用未来 Ａ Ｂ Ｒ 可用带宽估算值为相应的 Ａ Ｂ Ｒ 进行速率分配，从而实现速率的精确匹配．高速网络 Ｖ Ｂ Ｒ 业务的强相关性使相对精确的时间序列预测成为可能，并可使用通用的线性预测方法完成 Ｖ Ｂ Ｒ 业务的在线实时预测；业务预测误差和 Ｒ Ｔ Ｔ 估计误差，可以根据当前负载因子（ Ｌ Ｆ）适当调整 Ｅ Ｒ 反馈值加以补偿．提前控制模式的有效性和公平性通过示例可以得到直观的认识。

业务流程隐变迁的拟间接依赖挖掘方法

隐变迁存在于业务流程中,但在日志中未被记录,挖掘隐变迁能够还原模型并提高流程的运行效率。已有方法都是基于日志间直接依赖关系挖掘隐变迁,未考虑其间接依赖关系,具有一定的局限性。提出基于拟间接依赖关系挖掘隐变迁的方法,根据事件日志中活动间的轮廓关系构建初始模型,通过拟间接依赖关系表找出日志序列之间的约束体。利用整数线性规划方法,查找符合要求的拟间接关系变迁对,从而挖掘出拟间接关系变迁对中存在的隐变迁。将隐变迁融合到初始模型中,得到含有隐变迁的目标模型。通过具体的实例分析验证了该方法的有效性。