BPEL 流程建模中的交叠模式分析与转换

由图形化流程建模语言生成可执行的业务流程语言(business process execution language,简称BPEL)时,对于源模型中顺序与并发结构交织的情况(称为交叠模式),传统的复制相关活动方法缺少系统分析及形式化描述.针对这一现状,提出基于工作流网的UML活动图生成BPEL方法,以自由选择工作流网作为活动图的理论基础,利用活的、有界的自由选择网系统的合成规则,定义合理的自由选择工作流网中的两种交叠模式,针对其中一种给出复制相关活动的形式化转换方法,并借助Petri网的并发正则表达式证明转换等价性,说明另一种交叠模式中复制相关活动方法的适用范围.针对BPEL流程建模及图形化流程语言生成块状语言过程中的交叠模式转换问题,给出形式化的描述与解决方法.     

一种基于混合匹配的指纹识别方法

为克服传统的基于细节点匹配的不足,对基于点模式匹配算法与改进的2DPCA匹配算法的混合识别算法进行了改进。改进后的算法在点模式匹配算法中加入改进的2DPCA算法的初匹配得分权重,提高了点模式匹配算法的准确性;并利用点模式匹配算法对2DPCA算法的匹配结果进行二次匹配,同时也提高了2DPCA算法匹配的准确率。     

基于改进PrefixSpan的序列模式挖掘算法

针对PrefixSpan算法构造投影数据库开销大的问题,提出一种基于改进PrefixSpan的序列模式挖掘算法SPMIP。该方法通过添加剪枝步和减少某些特定序列模式生成过程的扫描,来减少投影数据库的规模及扫描投影数据库的时间,提高算法效率,并最终得到需要的序列模式。实验结果证明在获得序列模式不受影响情况下,SPMIP算法比PrefixSpan算法效率更高。     

嵌入式气体检测系统及其图像分析算法

针对传统气体检测方法的不足,提出了基于嵌入式和卟啉阵列传感器的气体快速检测系统及其图像分析算法。该系统通过USB接口的摄像头采集待测气体与卟啉阵列传感器反应前后的RGB图像信息,再由图像处理算法得到图像中每个卟啉点的颜色变化信息,最后通过模式识别算法得到待测气体种类和浓度。重点研究了检测系统的结构及软件功能的设计,给出了针对卟啉阵列传感图像的图像处理算法及与标准数据库匹配的模式识别算法。通过对氨气等气体进行试验,结果表明该系统及其分析算法能够很好地识别出气体的种类和浓度。     

序列模糊概念格模型及其渐进式构造

传统的序列模式挖掘主要是挖掘满足最小支持度的频繁序列,没有考虑序列在实际中的重要度。为了能够有效地挖掘重要的序列模式,提出了一种序列模糊概念格模型,对所有序列的项目引入了重要度权值,定义了序列的重要度及可以动态调整最小支持度minsup的自适应系数;扩展了模糊形式背景,使其能够方便地表示序列,定义了概念的Galois闭包连接、序列模糊概念及序列模糊格结构,并给出了序列模糊概念格的渐进式构造算法 ScqFuzCL。实验表明,序列模糊概念格模型可以方便有效地组织自适应序列模式,在时间与空间上都具有良好的性能,并为进一步挖掘自适应序列模式提供了理论支持。     

溶剂系统的模式识别

通过三层ＢＰ人工神经网络,对溶剂系统进行模式识别。以经规格化自理伯Ｘｔ、Ｘｅ、Ｘｍ、Ｘｎ、Ｘｄ这５个溶剂性质的选择性参数作为判别指标,５类共１９种不同的溶剂作为训练样本,得到最佳网络参数。然后以十我种有代表性的溶剂作为待测样本进行了模式识别。研究结果表明,人工神经网络用于溶剂系统的模式识别,识别结果与实际一致,本文结果有助于色谱分析及分离技术中溶剂的选择。     

多通道用户界面中的目标选择技术

1 引言国内外近年来兴起的多通道用户界面研究强调:(1)多个通道以并行、协作的方式工作;(2)以充分性代替精确性,通常允许不精确的输入信息。其中,允许不精确输入进入人机交互过程是多通道用户界面的显著特征之一,它意味着可以消除不必要的精确性,从而大大降低用户的认知负担。然而,目前国内外提出的多通道整合算法在处理手段和算法实现方面基本上沿用传统的精确方式,使得问题和方法配合方面存在一些不足。本文提出利用模糊数学理论解决多通道用户界面整合中目标指称这一关键问题,可以更好地实现对不精确信息进行整合。     

盲信号处理技术在双通道前臂肌电信号识别中的应用

根据肌电信号产生机理,本文对双通道前臂肌电信号建立单输入多输出FIR系统模型 ,由于模型输入未知且不可测,采用了盲信号处理方法对模型参数进行辨识．通过提取模型 冲激响应作为信号特征,能够对握拳、展拳、前臂内旋和前臂外旋四类前臂动作进行识别． 实验表明,该方法仅需建立较低阶数的模型即可达到较好的分类目的,性能要优于传统的AR 模型方法．     

一个并行分枝限界算法产生器的设计与实现

分枝限界算法是一种求解组合优化问题的一般性方法,并行化是提高算法性能的有效手段。文章使用［５］中提出的算法模式和结构模式的概念和思想设计并实现了一个并行分枝限界算法的产生器。该产生器通过提供并行分枝限界算法的抽象框架,将它应用于要求解的问题,可以得到问题的并行分枝限界算法。     

简单模式的一种匹配方法

模式匹配是包括LFC在内的大多数函数式语言都具有的特点。文章在LFC语言现有的模式匹配实现方法的基础上,结合常用的模式匹配树的构造思想,设计了一种模式匹配方法。这种模式匹配方法通过计算给定模式集合的扩展集合来构造模式匹配树。虽然在最坏情况下,该方法与LFC现有实现的空间复杂度一样,但当函数定义是部分构造式,而定义中的非项模式覆盖了较多项时,这种模式匹配方法可以避免LFC语言现有实现中较大的编码空间。这个方法略作修改即可用于复杂的嵌套模式,是一种通用的模式匹配方法。