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基于各种海量规则信息处理的需求,提出了一种海量规则模式匹配方法。设计了海量规则模式匹配方法的基本算法步骤,研究了各种规则节点的匹配处理方法。最后总结了海量规则模式匹配方法的特点。海量规则模式匹配算法部分拓展了现有规则匹配处理模式,提出了新的匹配处理方法。对比结果表明,该方法具有较好的效果。 相似文献
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规则软件系统模式匹配算法研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
模式匹配算法是规则软件系统的核心技术.本文叙述规则软件系统的基本概念、工作原理和主要推理方式;研究规则软件系统的模式匹配问题,总结了改善模式匹配效率的方法和技术;介绍Rete、Treat、Leaps和Matchbox四种典型的前向推理顺序模式匹配算法,分析研究了各个算法使用的提高匹配效率的技术及其优缺点,并对模式匹配算法当前研究进展和规则软件系统的应用现状进行了阐述. 相似文献
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入侵检测系统中模式匹配算法的研究与改进 总被引:2,自引:0,他引:2
入侵检测系统的性能很大程度上取决于规则检测的效率,模式匹配算法是规则检测引擎的核心算法。对模式匹配算法进行了研究,重点分析了多模式匹配算法Wu—Manber算法。针对Wu—Manber算法在单字节模式串下移动距离短的不足,并结合网络数据包和入侵检测系统中规则的特点,提出了一种适合入侵检测系统的改进的模式匹配算法。该算法利用位示图方法解决了单字节模式串匹配的问题,增加了移动距离,提高了检测数据包与规则匹配的速度,提升了系统运行的效率。 相似文献
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关联规则反映了大量数据中项集间的相互依存性和关联性。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,目前已有很多的改进版本,但大多存在多次扫描数据库,项集生成瓶颈和模式匹配频繁的问题,算法效率比较低。本文深入的分析研究关联规则Apriori算法,改进候选频繁项目集的连接和剪枝策略,改进对事务的处理方式,减少模式匹配所需的时间开销,并给出了改进算法。 相似文献
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严钧 《数字社区&智能家居》2006,(35)
为了使信息系统能够支持企业内外密切协作,企业信息系统的宏观结构是企业间过程集成,Web服务的出现和发展为企业间的过程集成提供了新的实现手段;为了提高信息系统对组织结构和业务流程变化的适应能力,信息系统的业务流程建模及控制与业务功能、业务规则要相互独立;为了实现财务业务一体化,企业信息系统的微观结构要采用业务事件驱动模式。 相似文献
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目前,电子政务系统一般通过业务过程模型支持电子政务业务处理,而当前已有的业务过程模型在灵活性和安全性方面尚存在不足。为此,提出了一种适合于电子政务中业务处理的过程模型,它将多变的业务规则从过程流中分离出来,通过耦合机制实现业务规则与过程流的结合。该模型简化了过程流的定义,使过程流的变更相对容易,而且可以在不改变过程流的情况下独立、便捷地维护业务规则,确保业务处理的安全性。最后给出了一个使用该模型的电子政务业务处理应用实例。 相似文献
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通过对普适计算环境下网络的特点进行分析,提出基于规则的网络数据采集处理方法.这种方法使用业务规则来封装网络数据的采集和处理逻辑,并且使用面向对象的Rete算法组织业务规则,使数据处理逻辑具有良好的可读性和可重用性,实现了业务逻辑和过程的分离,也避免为了适应网络环境和业务的变化而频繁修改那些复杂的业务逻辑语句. 相似文献
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一种基于Prolog的时间约束业务流程验证方法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着互联网技术的快速发展,对复杂系统业务流程建模的需求越来越大。针对带有时间约束的业务流程模型的正确性验证问题,提出了一种基于节点转换规则的图分解算法,将业务流程模型转换为运行时流程轨迹集合;设计了流程轨迹集合到Prolog的转换,将轨迹中的节点与时间约束转化为Prolog事实,提出了一种业务流程模型到Prolog语言的转换算法;将持续时间、周期循环与固定时刻3种时间模式转换为Prolog规则,以其支持业务流程模型3种时间模式的验证。最后对一个带有时间约束的医疗流程实例进行了验证。 相似文献
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根据可定制业务流程和信息安全访问控制的需求,提出了一种可扩展动态工作流的协同处理模型。用户可以按照任务处理环节的需求以工作流子模型为核心定制任务中的活动类型和业务处理逻辑,定制各种附加子模型的业务知识与规则,并将基于角色和任务的访问控制运用于模型中,实现安全访问控制的工作流建模。利用该模型,研发了信访业务协同处理系统,介绍了系统的动态工作流管理技术、基于角色和任务的工作流访问控制与协调处理方法、以及基于任务授权控制的监控机制。三年多的应用情况证明,该系统在系统维护、协同处理、以及监控异常方面,具有应用优势。 相似文献
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Yevgen Biletskiy Author Vitae Girish R. Ranganathan Author Vitae 《Computers in Industry》2010,61(8):750-759
In enterprise firms, enormous amounts of electronic documents are generated by business analysts and other business domain application users. Applications that use these documents are often driven by business logic that is hard-coded together with application logic. One approach to the separation of business logic from applications is to create and maintain business and information extraction rules in an external, user-friendly format. The drawback of such an externalization is that the business rules, usually, do not have machine interpretable semantics. This situation often leads to misinterpretation of domain analysis documents, which can inhibit the productivity of computer-assisted analytical work and the effectiveness of business solutions. This paper proposes an ontology and rule-based framework for the development of business domain applications, which includes semantic processing of externalized business rules and to some extent externalization of application logic. The creation of external information extraction rules by the business analyst is a cumbersome and time consuming task. In order to overcome this problem, the framework also includes a rule learning system to semi-automate the generation of information extraction rules from source documents with the help of manual annotations. The main idea behind the work presented in this paper is to re-engineer very large enterprise information systems to adapt to Semantic Web computing techniques. The work presented in this paper is inspired by an industrial project. 相似文献