设备维修决策的框架研究

以多目标决策方法为立足点,得出“七步走”框架和矩阵式决策图.从横向和纵向两方面,以设备运行可靠性、技术可行性及经济合理性的要求为依据,为企业制定设备维修策略.     

多重嵌套式检查模型的建立

主要从系统优化角度解决嵌套式检查维修模式下各种维修类型的最优检查间隔期的确定。介绍了使用嵌套式检查的原因和我国制造业使用此检查模式时存在的问题;根据缺陷类型的不同对嵌套式检查的维修类型进行了分类,描述了各类维修类型之间的关系,结合时间延迟理论给出了各项费用的表达式,建立了单位时间总期望费用最小的目标函数;讨论了如何利用分支定界法对模型进行整数规划求解;给出了一个案例来检验该数学模型的有效性。     

面向自然过程文本的案例信息抽取

针对描述具体流程案例信息的自然文本,提出一种案例自动抽取方法,实现了无结构过程文本向结构化事件日志转换,从而为后续的过程挖掘研究提供数据支持。首先对过程文本案例抽取任务进行了形式化描述,抽象出活动/属性实体识别、活动/属性关系识别、活动顺序关系识别3个核心任务,然后应用半监督统计学习技术分别设计了解决方法。选取中文菜谱文档为实例开展了大规模实验研究,对所提出的案例信息抽取方法的有效性进行了全面评估。实验结果表明,所提方法能够在少量人工标注数据的基础上有效利用同领域内大量未标注过程文本提升案例抽取效果,且无需人工设计复杂的规则,具有良好的领域适用性。     

基于排序支持向量机的缩略词自动提取方法

针对网络文本中缩略词及其对应解释的提取,提出基于排序支持向量机的缩略词自动提取算法.通过构建两步排序模型,从局部提取到全局排序提取得到缩略词同时返回它所对应候选解释的排序列(最准确、使用最普及的解释排在最前),由此来剔除反例,使用户较容易找到真正的解释.实验结果表明本文算法在准确性和不同领域适应性上都优于已有方法.     

一种面向领域文档的结构化检索模型及其在农技处方检索中的应用

各种专业领域中的文档往往具有显著的结构化特征,即一篇文档往往是由具有不同表达功能的相对固定的多个文本字段构成,同时这些字段蕴含了相关的领域知识。针对专业文档的结构化和领域化特征,设计了一种面向结构化领域文档的信息检索模型。在该模型中,首先对领域文档集进行挖掘以构建能够反映领域知识的结构化模型,之后以此为基础设计了结构化文档检索算法来为用户查询返回相关的领域文档。选择一类典型的领域文档——农技处方开展了应用研究,利用一份现实的农技处方文档数据集将提出的方法与传统的信息检索方法进行了实验对比分析,并开发了农技处方检索原型系统。     

基于表示学习的业务过程模型匹配方法

近年来过程感知信息系统在各类企事业单位中得到了极大的普及,产生了大量业务过程模型,如何对海量业务过程模型进行有效管理成为业务过程管理领域中的重要任务.业务过程模型匹配是海量业务过程模型管理的一项关键技术,然而大多数过程模型匹配方法仅依赖于活动标签信息,在匹配精度上还有一定欠缺.为此提出一种基于表示学习的过程模型匹配方法.首先基于业务过程模型中蕴含的上下文信息和关系信息将业务过程模型中各个活动表示为多维实数向量;在此基础上,设计了一个向量空间映射模型,将不同过程模型中的活动向量进行映射,进而实现过程模型中的活动匹配.基于公开数据集的实验结果表明,所提方法相对于传统的基于语法、语义、过程模型结构的匹配方法具有一定的优势.     

流数据聚类模型变化检测策略.

流数据是动态的、不断发生变化的,如果能够及时发现流数据聚类模型的变化,并报告给用户发生了哪些变化,可以帮助用户制定出更好的策略。针对该需求,本文提出一种流数据变化检测策略,该策略充分利用簇统计信息CFT检测变化,比较变化后新聚类模型与原模型之间的差异,分别报告出每一个簇的具体变化,其时间复杂度为O（K2）,实验证明该机制能够较为直观报告出变化的结果。     

一种智能交通信息采集系统的设计与实现*

介绍了一种智能交通信息采集系统的设计方案,对数据的检测和传输分别建立了数学模型;在此基础上,从交通信息的采集、传输和实时预处理三个方面介绍了本系统的设计和实现。经测试,该系统工作性能良好,适合进一步推广。     

基于事件日志增强的时序活动表示学习方法

传统业务流程建模与分析任务中通常将活动表示为离散符号,损失了一定的语义信息。针对这一问题,提出了时序活动表示学习方法,使用多维实数向量对活动语义进行量化表示,为深度学习等现代人工智能技术在业务流程建模与分析中的应用提供基础支持。首先利用过程模型对事件日志的高层次抽象能力,通过过程模型挖掘及仿真对原始事件日志进行增强,扩大事件日志规模并强化活动关系统计信息;然后设计了融合活动关系和执行时间信息的向量表示学习算法,从增强后的事件日志中学习活动向量表示。通过在一个公开的真实医院诊疗日志语料上开展的实验研究验证了所提方法相比于传统的词向量学习方法具有明显优势。     

基于差分贡献的垃圾邮件过滤特征选择方法

垃圾邮件过滤本质上是一个二类文本分类问题，特征选择是其一个重要的组成部分。针对垃圾邮件过滤问题的特殊性，基于“差分贡献”的思想对文档频数和互信息量这两种传统的特征选择方法进行了改进，设计了新的垃圾邮件过滤特征选择方法。实验结果表明，基于差分贡献的特征选择方法使得垃圾邮件过滤的精度得到了有效的提高。