XAr/T-net:一种用于以业务单据为中心的业务流程建模方法

为分析业务流程中关键数据的特性及数据之间的交互关系,用可扩展标记语言形式描述业务流程中的数据实体Artifact的结构及其操作,提出一种高级Petri网的变体XAr/T-net,对以Artifact为中心的业务流程进行建模。研究结果表明,XAr/T-net模型既可以分析各个独立的业务子流程中Artifact的唯一性、可达性和持久性,又可以表达业务流程中各类型Artifact之间的交互。

基于XAr/T-net的业务流程建模与分析

Petri网是对业务流程进行描述和分析的有效工具,但已有的基于Petri网的建模方法无法体现流程中关键业务数据的变化。Artifact作为业务流程中的数据实体,是具有嵌套结构的复杂数据对象。用一种图形化的XML模式定义语言描述Artifact的结构。将XML文档的操作与Petri网流程的定义相结合,对以Artifact为中心的业务流程建立一种可计算的XAr/T-net模型。在XAr/T-net模型的基础上,分析业务流程逻辑结构,并采用覆盖图分析Artifact的特性。

一种新型的信息系统概念模型NR/T-net

本文提出了一种基于高阶Ｐｅｔｒｉ网的新型信息系统概念模型ＮＲ／Ｔ－ｎｅｔ，并讨论了它在具有并发过程和复杂结构对象的分布式信息系统开发过程的支持。

Pentacam TNP在角膜屈光手术后人工晶状体度数计算中的应用研究

目的:评估Pentacam系统角膜净屈光力(TNP)模式3 mm环的角膜曲率值联合SRK/T公式[简写为TNP 3 mm(SRK/T)]预测屈光手术后白内障患者人工晶状体(IOL)度数的准确性。方法:回顾性研究。收集2019-07/2021-12 LASIK或PRK术后行白内障手术患者35例50眼。术前使用TNP 3 mm(SRK/T)计算IOL度数50眼,使用Barrett True-K公式计算IOL度数34眼,使用Olsen 2公式计算IOL度数41眼,每例患者术前至少使用2种公式计算IOL度数,记录患者术后3 mo实际屈光度。比较三种测算方法下IOL度数的预测误差(PE),分析PE在±0.5、±1.0 D以内的患眼比例。结果:术后3 mo,TNP 3 mm(SRK/T)、Barrett True-K、Olsen 2 PE分别为-0.02±0.63、-0.54±0.80、0.25±0.80 D(P<0.001),PE在±0.5 D内患眼分别为66%(33/50)、44%(15/34)、37%(15/41)(P<0.05);PE在±1.0 D内患眼分别为88%(44/50)、71%(24/34)、80%(33/41)(P>0.05)。结论:Pentacam TNP 3 mm(SRK/T)法操作简便,预测屈光手术后白内障患者IOL度数具有较好的准确性。

基于改进型二维Gabor特征的血管图像分割提取方法研究

提出了一种基于改进型Gabor滤波特征的血管分割方法。根据图像中各像素点的Hessian矩阵的特征向量获得各点的血管方向,并依此设置Gabor变换的方向角;提取出各点下不同血管宽度尺度的Gabor特征,建立各点的六维表示向量;通过对六维表示向量降维处理,获取各点二维表示向量;将各点二维表示向量经处理后和原图像G通道相融合,并使用U-Net神经网络对融合后的图像进行分类,实现血管分割。对DRIVE视网膜眼底图像数据集中进行实验,发现该方法对细小血管以及交叉点处血管的检测具有较好的效果。

初探非线性编辑系统的网络实现

与传统的编辑制作系统相比,非线性编辑系统在素材编辑、特技制作、制作效率等方面的优越性和灵活性有了很大提高,但雀信息处理容量、传送方式、节目和资源的共享等方面还不够完美。随着网络技术的日臻完善,基于网络技术和非线编技术的非线性编辑网络已经大量应用于电视节目制作中,真正实现了非线性工作组共享模式的非线性编辑网络。

抑制机械谐振的一种改进的数字滤波器

分析了机械谐振频率对经纬仪系统性能的影响,在传统双 T 网络的基础上,提出了一种改进的数字滤波器。该滤波器可以通过适当的参数修改达到控制机械谐振点陷波幅值的效果。实验表明,本文提出的改进的数字滤波器滤波效果好于传统的双 T 网络滤波器。

P/T网的化简运算及其性质研究

本文首先给出P／T网的几种化简运算，然后证明这几种运算对于网的结构性质不变，从而为P／T网的分析与综合提供了有效途径．

高级Petri网并行化预处理方法的研究

为了解决复杂的Petri网并行化及模拟执行问题,提出将颜色等高级Petri网转化成库所/变迁网(Place/Transition Net)的并行化预处理方法,以便能够对P/T网实现并行化。根据颜色高级Petri网与P/T网系统的特点及其内在联系,从结构模型、代数模型对颜色Petri网转化为P/T网的预处理方法进行研究,并通过实例和编程对预处理方法的正确性和有效性进行验证。实验结果表明,提出的高级Petri网并行化预处理方法是可行而有效的。

基于Petri网的语义Web服务自动组合方法

Web服务组合使得开发人员可以快速地创建自己的应用程序.但是,随着Internet上可用的Web服务数目的增加,Web服务组合是一项高度复杂的任务.针对语义Web服务的自动组合问题,提出了一种既考虑服务输入/输出又考虑服务行为约束的自动组合方法.首先,注册服务被转化为一组Horn子句形规则,用户的输入和输出请求分别被转化为Horn子句中的事实和目标,从而将寻找满足用户输入/输出请求的合成服务问题转化为Horn子句的逻辑推理问题;然后,用Petri网来为该Horn子句集建模,T-不变量技术被用来判定是否存在满足用户输入/输出请求的合成服务;最后给出了两种算法来获取既满足用户输入/输出请求又满足用户行为约束的合成服务的Petri网模型.

标识T-网中同步距离的计算

同步距离是刻画事件之间同步关系的一个重要的定量分析手段。由于同步距离的求解不仅和网的结构特征有关系,而且和网的初始标识也存在关系,因此到目前为止还没有一个很简洁易行的算法来求解一般Petri网的同步距离。然而,一些特殊的Petri网子类,如标识T-图、标识S-图的同步距离的计算已经有了较简洁的求解方法。对另一个Petri网子类——标识T-网给出了其同步距离的计算方法。标识T-网也可以直接通过网的结构和初始标识分布情况来得到变迁之间的同步距离,不需要考察网系统的运行,这就使得同步距离的求解简单易行。文中给出了相应的求解定理。

T-组合Petri网的活性和公平性分析

同步合成是研究复杂Ｐｅｔｒｉ网系统性质的有效途径．文中通过引入可引发变迁序偶的概念，研究了Ｔ－组合（同步合成）Ｐｅｔｒｉ网对子网的活性和公平性继承关系，给出了一组Ｔ－组合Ｐｅｔｒｉ网活或公平的充要条件和充分条件．

同步与共享合成操作中子网的求解方法

Petri网同步合成与共享合成是复杂系统分析中两种重要的方法。为了适应更为复杂的系统分析需要,本文将同步合成与共享合成拓展为多个Petri网之间的操作,证明了任给一个结构复杂的网系统均可由一组结构简单的子网合成,并分别给出了合成操作中子网的求解方法。

搭配关系的P／T网建模

首先基于P/T网建立了关系词的基本模型,并通过引入搭配能力函数建立了搭配关系模型;随后,在单重复句的基础上讨论了搭配型的单层分解(合成),在多重复句的基础上讨论了搭配型的多层分解(合成),得到了具有一定应用价值的3个定理.

一种离散随机Petri网的性能计算和分析方法

为了有效地计算离散事件动态系统Petri网模型的时间性能,用一种离散扩展随机Petri网建立系统的性能模型,采用基于T-组件网的化简技术,结合等效延迟时间和概率分布不变的计算方法,求解和分析Petri模型的时间性能参数.实验结果表明,变迁不仅可以被赋予任意的延迟时间和概率分布,而且计算结果也具有很高的精度,为离散事件动态系统的建模和性能计算与分析提供了一种有效的数值化计算方法.

一种算子模糊逻辑系统及其Petri网推理算法

定义一种只带模糊文字以及模糊算子的模糊逻辑,讨论了该逻辑的λ-归结的相容性、完备性及其若干逻辑性质。为了实现算子模糊逻辑的归结推理,给出了算子模糊逻辑的Petri网模型:Horn型,进一步讨论了推理算法:T-不变量算法,得到了算法的完备性定理,最后用实例进行了验证。

面向Artifact的业务过程模型

提出一种面向Artifact的业务过程形式化模型。利用谓词/变迁Petri网建模的优势,根据Artifact的特点,用半结构化数据描述Artifact,以表示Artifact结构的文档类型定义作为静态谓词,通过一种操作XML的一阶逻辑语言描述变迁。实验表明,该模型能有效分析Artifact的可达性、持久性和唯一性等问题。

使用Petri网T－不变量求解子句的逻辑推论

本文研究了子句逻辑规则的Ｐｅｔｒｉ网模型的表示及使用Ｐｅｔｒｉ网分析方法进行逻辑推论．基于四值逻辑和冲突变迁的概念，表示了非Ｈｏｒｎ子句Ｐｅｔｒｉ网模型的构造，并使用Ｔ－不变量方法解决于句推论问题．另外，本文还显示了向前推论和向后推论在子句Ｐｅｔｒｉ网模型中的应用．

平面包络环面蜗杆基于坐标测量的高精度制造方法

用坐标测量的方法实现了平面包络环面蜗杆齿形偏差的测量，提出了由齿形偏差的测量结果诊断蜗杆加工时机床工具的调整误差，并根据诊断结果修正机床工具的调整参数，从而提高蜗杆制造精度的方法，加工测量的试验表明本文方法十分有效。

T-网的活性分析及其判断算法

Petri网的活性反映了实际系统的无死锁性.本文讨论了一类结构简单的Petri网—T-网的活性问题,给出了各类T-网的活性判定定理并给出了判定算法.算法主要计算工作是变迁的前序库所集和后继变迁集以及回路的判断,这三个过程实际上是一个树的搜索过程,因此算法易于实现,判定效率也大大提高.