基于过程日志的业务过程自动化建模方法设计

提出了一种基于马尔可夫转移矩阵的过程挖掘方法.在该方法中,业务过程被看作是一条有限齐次的马尔可夫链.基于日志建立转移矩阵,定义基本过程逻辑关系的挖掘规则,并据此规则设计了挖掘算法.此外,将过程形式化表示算法的设计从过程挖掘算法中分离出来,可以满足同一过程的不同形式化表示的需要,具体给出了基于工作流网的过程形式化表示算法.     

基于Petri网的事件日志与过程模型对齐方法

为了提高过程挖掘中计算最优对齐的效率,提出一种基于Petri网的事件日志与过程模型之间的快速对齐方法——RapidAlign方法。该方法在观察日志的同时运行模型,比对日志活动与模型活动,从而得到日志移动、模型移动和同步移动;根据移动类型计算代价值,并记录日志和模型的当前状态;选取代价值最小的状态继续日志的观察和模型的运行,直到日志和模型均到达结束状态。最终生成一个最优对齐图,其源节点到终节点之间的路径包含了基于标准似然代价函数的事件日志与业务过程模型之间的所有最优对齐。对RapidAlign方法的适用性进行了详细且严格的描述,从理论上证明了该方法的正确性与有效性。通过仿真实验,验证了RapidAlign方法的优越性。     

基于轨迹聚类种群的遗传过程混成挖掘算法

遗传过程挖掘算法以模型质量引导模型的发现,在挖掘模型的同时不断修正挖掘算法的执行,因此相比于其他挖掘算法,更容易生成高质量的过程模型。但由于其迭代发现的特性,对于大型日志,挖掘效率往往较低且生成模型质量不高。针对以上问题,提出一种基于轨迹聚类种群的遗传过程混成挖掘算法(GMTC)。该算法一方面通过轨迹聚类划分事件日志,简化挖掘环境,再使用归纳挖掘算法对事件日志进行预挖掘,为遗传挖掘算法准备高质初始种群;另一方面优化遗传算子,使用对齐日志得到的模型偏差信息指导突变操作,使得突变操作由随机变为有向,从而有效地提高种群的综合质量,使遗传挖掘算法加快收敛。基于过程日志生成器生成模拟日志、某市政府建筑许可申请过程的真实日志以及6个公开数据集的实验结果表明:基于轨迹聚类种群的遗传过程混成挖掘算法相较于其他挖掘算法不但在挖掘效率方面有较大提升,而且挖掘得到的模型质量也能够达到较高的水平。     

基于客观信息熵的冶金备件供应商选择方法

设备质量是影响冶金企业生产及其运作的和粗糙理论,将大量数据进行模糊聚类,在信息熵知识的基础上确定了各个评价准则的权重分配,从而综合评价供应商,为供应商的选择提供了理论依据.     

Web日志挖掘方法的研究

随着Internet/Intranet技术的发展及普及,Web上的数据信息越加丰富,怎样更加有效的利用网络资源变得非常重要.Web日志挖掘就是通过挖掘Web日志文件,找出浏览者的兴趣、访问习惯和偏好路径,得到用户访问Web页面的模式.Web日志挖掘的步骤有三个:数据预处理、模式识别和模式分析.通过Web日志挖掘,提高Web站点性能,理解用户意图,改进Web站点设计,挽留老客户,挖掘潜在的新客户.     

基于日志完备性的过程漂移检测方法

过程挖掘中漂移检测的目的是通过检测日志的变化来断定模型是否发生了改变,然而现有方法存在抽取特征量大、检测延迟及无法准确定位变化区域的局限。针对突发漂移检测提出一种基于完备性的漂移检测算法。首先,将突发漂移检测转换为日志中局部完备性计算问题;然后,利用切比雪夫不等式推断完备性表达式;进一步,通过可选参数的窗口来训练完备性初始值,避免选择及并发结构的干扰;最后,定义了切割操作对漂移之前的完备值进行清除,进而对日志进行迭代检测。通过多组模型数据进行了实验评估,并与已有方法进行对比,验证了所提方法的有效性。     

基于谱系聚类的推土机模块划分方法

为提高推土机研发效率,降低生产制造成本,研究了推土机的模块划分及评价方法,使厂家能更好地应对市场竞争。量化零部件间装配、功能和工艺的相关度,构建相关度矩阵,将零部件间抽象的连接关系映射为具体的相关度矩阵,再将其转换为距离矩阵,采用谱系聚类算法求解,实现推土机部件层零部件的模块划分。为寻求最优划分方案,构建多指标评价模型,实现划分方案定量评判,将上述方法应用于推土机最终传动机构。结果表明：该划分和评价方法在企业产品设计中是切实可行的。     

模块柔性划分方法

首先分析研究现有的具有代表性的几种模块划分原则,在此基础上提出划分原则的四个评价指标.通过对现有几种典型划分原则的比较总结,提出一种三维维系下的模块划分原则.接着,对现有几种典型的模块划分方法进行分类分析,并对其进行优劣分析和比较.在此基础上提出模块柔性划分方法,尤其强调该柔性方法中与工程实践相结合的部分--已有产品族模块化改造,并分别以流程框架图的形式阐述上述模块划分方法的内容和步骤,进而明确划分模块的具体数学实现方法.结合工程实践,以起重机中的典型部件--"梁"为例,进行柔性划分方法的应用验证.     

基于工作流日志挖掘的流程角色识别

为实现角色的有效识别,提出了一种将工作流日志挖掘与流程分解相结合的角色识别方法,充分挖掘工作流日志,从多个层面分析问题,自下而上逐层提取,生成一棵与业务流程相对应的角色树。在该方法中,通过挖掘工作流日志,用关联参数规范角色粒度,形成叶子角色。引入流程经理概念,实现基于流程分解的内部角色识别,解决角色的层次性划分问题;沿用工作流模型挖掘的成果,对角色间的活动依赖进行了刻画,由此完成了角色交互行为识别。     

基于QFD和公理化设计的模块划分方法研究

模块划分作为模块化设计的第一步,必须充分考虑顾客的需求和功能独立性。在现有研究的基础上,提出了基于质量功能配置(Quality Function Deployment,QFD)和公理化设计(Axiomatic Design,AD)的模块划分方法。运用QFD和AD理论,保证产品的功能分解时满足顾客需求和功能的独立性。在功能模块的聚合方式上,对原有的模糊聚类方法进行改进。在聚类计算之前,先进行模块分组,后在组内进行聚类。减小了模块聚类的计算量,并有利于模块化设计的优化。     

Wed日志挖掘的研究与分析

随着互联网技术的快速发展,人们对互联网的依赖性也越来越大,其上的数据信息也愈加丰富,如何能更好的利用网络资源变得至关重要.本文通过对Web日志挖掘的了解研究,发现用户访问的Web页面的浏览模式,从而进一步分析和研究Web日志记录中的规律,改进Web站点的性能和组织结构,并提供个性化服务.     

基于MapReduce的海量事件日志并行转化算法

随着大数据时代的来临,为了高性能地转化海量分布式日志,提出事件日志在云平台上基于MapReduce架构的分布式转化算法.提出基于案例拆分的改进算法,以转化单机上的日志,使其变得可行;进一步提出基于MapReduce的并行转化算法.这是在过程挖掘领域中首次实现从海量原始日志到可扩展事件流事件日志的并行转化,极大地提高了转化性能.     

规则驱动的作业中心划分方法

作业成本法由于具有成本计算精确且方便成本管理等优点,常被应用于复杂机械产品的生命周期成本分析。作业成本法实施的重要步骤之一为确定作业中心,然而现有的研究并没有提出一种明确且合理的作业中心划分方法,针对该问题,提出了一种由规则驱动的作业中心划分方法。该方法基于作业中心划分规则定义了作业间的模糊关系矩阵,再结合分配给各规则的权重,将模糊关系矩阵构建为作业综合模糊相似矩阵;运用模糊聚类方法对综合相似矩阵进行聚类,获得作业中心划分方案集合。而后,基于成本计算准确度及成本计算复杂度构建综合评价函数以选取最优划分结果。最后,以某型高速列车预防性维修作业中心的划分为例,证明了该方法可实现作业中心的合理划分。     

从事件日志中发现过程模型的渐变漂移

过程漂移是指过程模型在服务期间发生了变更或演化,分为突发漂移和渐变漂移两种类型。传统的过程发现技术假定业务过程是稳定不变的,忽略了过程漂移的存在。目前突发漂移已有较好的检测方法,但渐变漂移没有。以突发漂移检测为基础提出一种渐变漂移检测方法。该方法利用突发漂移点将日志划分为多个阶段,然后通过日志的行为语义混合判断某个阶段是否为渐变漂移。实验结果表明,所提算法的检测效果优于目前最好的算法。     

基于依赖关联度的业务过程噪声日志过滤方法

日志中发生的低频次行为与挖掘的流程模型中某些不必要的结构相对应,而这些结构的出现会引起挖掘模型在适应度和精确度等指标上的下降。为解决这些结构对流程挖掘模型质量造成的影响,提出一种基于依赖关联度的噪声日志过滤方法。该方法首先根据日志中事件及其依赖关系的统计频率,定义了依赖关系的局部关联度和整体关联度,并将两者归一化为混合关联度来筛选出噪声日志。然后通过轨迹可达性分析去除日志中的噪声,以便最大程度地保留日志轨迹中记录的其他行为。与传统噪声日志过滤算法过滤掉包含噪声日志的整条日志轨迹不同,所提算法在移除噪声日志的同时最大程度地保留了原始日志中的其他非噪声日志。     

面向产品变型设计的模块划分方法

首先进行客户需求分析和功能分解,其次将功能映射到结构以确定结构元,通过对零部件功能和结构相关度分析,分别建立以下3个相关度矩阵——基于客户需求的零部件相关度矩阵、功能相关度矩阵和结构相关度矩阵,分配好各自的权重系数后,综合该3个矩阵建立综合相关度矩阵.由模糊聚类方法得到不同的划分方案.依据信息熵的思想,从面向产品变型设计的角度,提出以装配复杂度、客户参与变型设计复杂度、模块之间独立性与模块内部元素亲密度为优化目标,建立模块划分方案数学评价模型,从而得到较合理的划分方案.最后根据提出的3条调整准则对划分方案进行适当调整以符合实际需要.以电动双梁式桥式起重机中的桥架为例进行模块划分,验证划分方法.     

基于不完备日志联合发生关系的行为变化挖掘方法

为解决从日志中挖掘业务系统行为变化的问题,提出一种基于不完备日志和日志联合发生关系的挖掘方法。在业务系统原始参考模型未知的情况下,利用系统不含隐变迁的不完备日志,得到日志中活动的联合发生关系;通过提取活动发生的不变集,挖掘日志中的删除(delete)、插入(Insert)和移动(Move)变化操作,实现日志驱动下的系统行为变化挖掘。通过ProM仿真验证了所提方法可以实现系统行为变化的日志挖掘,实验结果表明了该方法的有效性和正确性。     

基于用户兴趣的Web日志挖掘算法

为有效地从Web日志中挖掘出用户访问模式,在分析用户访问行为的基础上,充分考虑用户在路径选择及在页面浏览中表现出的必趣,提出了路径选择兴趣度以及页面浏览兴趣度的概念.设计了路径选择兴趣矩阵和页面浏览兴趣矩阵.并基于两个矩阵,设计了浏览兴趣路径挖掘算法.该算法先通过对两个矩阵进行路径兴趣度计算得到所有的浏览兴趣子路径,然后进行子路径合并生成浏览兴趣路径.实验表明了该算法的有效性.     

面向机床装配线基于信息熵的扰动辨识方法研究

复杂产品装配生产过程中的扰动具有随机性,且其影响程度具有不确定性,这使得对生产扰动的准确辨识变得相对困难。针对机床装配线生产特征及其扰动形成特点,提出一种基于信息熵理论的扰动识别方法。依据历史数据获取系统偏离度阈值,结合对工序模糊作业时间的清晰化处理,分别建立了基于计划执行偏离度的三阈值识别法和基于平稳调度水平的单阈值识别法,通过生产过程实时监控和计划执行偏离度计算,实现了对复杂生产过程扰动的快速准确辨识。最后以某机床集团企业为例,采用实际工序批次加工装配数据进行了应用验证研究。     

考虑两两模块之间关联关系的产品模块划分方法

针对产品模块化设计问题,考虑了零部件之间的非对称及两两模块之间关联关系,提出了一种产品模块划分方法。通过设计结构矩阵来表达产品零部件之间的关联关系,利用FCM算法对零部件进行聚类,分析了两两模块之间可能存在不同的依赖关系,以模块内聚度和模块间耦合度为目标,建立了模块度准则,从而得到合理的模块划分方案。最后以起重机吊钩组为实例说明了产品模块划分过程。