过程数据挖掘及进展

工业过程已是一个海量的数据源,需要从中提取知识以支持过程优化。分析了工业过程数据的特点,将数据挖掘的思想引入生产过程优化中,提出了工业过程数据挖掘的概念,即是一个不依赖精确的数学模型,而自动或半自动地从工业过程数据中提取有用的知识,以支持过程变量预报、过程优化及过程故障诊断的特殊数据处理过程。总结了过程数据挖掘在过程变量预报、过程监视与优化及过程故障诊断中的研究进展,得出过程数据挖掘应在算法的设计、商业软件的开发及过程数据仓库与过程数据挖掘的集成三方面开展创新工作的结论。     

基于决策树的数据检测模式获取

介绍了在管理信息系统中，基于决策树分类方法总结数据模式的过程，给出了该过程的应用案例，阐述了在实际使用过程中出现问题的解决方法。     

过程工业中关联规则的采掘

介绍了关联规则采掘的基本问题,根据过程工业中数据的特点,将关联规则采掘用于过程工业中,并对应用过程中遇到的几个有意义的问题进行了讨论。     

冶金机械设备安装运行故障诊断方法探讨

冶金机械设备的安装过程是故障的最大因素,但在设备安装过程中很难检测到故障,并且在试运行过程中可能会全面出现这些故障。安装过程中出现的故障非常隐秘,因此本文将研究过程中的安装过程与操作过程相结合,确保了研究的科学性,减少了研究的困难。本文介绍了这些故障诊断和解决方法,以确保冶金机械设备的最佳运行状态。     

过程数据挖掘及进展

工业过程已是一个海量的数据源,需要从中提取知识以支持过程优化.分析了工业过程数据的特点,将数据挖掘了思想引入生产过程优化中,提出了工业过程数据挖掘了概念,即是一个依赖精确的数学模型,而自动或半自动地从工业过程数据中撮有用的知识,以支持过程变量预报、过程优化及过程故障诊断的特殊数据处理过程.总结了过程数据挖掘在过程变量预报、过程监视与优化及过程故障诊断中的研究进展,得出过程数据挖掘应在算法的设计、商业软件的开发及过程数据仓库与过程数据挖掘的集成三方面开展创新工作的结论.     

如何预防装表接电过程中误接线

本文首先分析了装表接电过程中误接线的危害;其次分析了装表接电过程中误接线的具体表现;再次就如何预防装表接电过程中误接线进行了探讨;最后对全文进行了简单的总结。以更好地确保装表接线的科学性。     

过程管理的数学模式——联想软件设计中心实施CMMbasedSPI的经验

本文结合联想软件设计中心实施ＣＭＭ２．ＣＭＭ３的经验．阐述了在过程改进过程中可以用到的两个原理 过程能力的统计学原理和过程管理的经济学原理。 统计学原理论述了过程改进过程中数据的使用。经济学原理论述按照高投入产出的方式进行过程改进。他们有助于过程管理者把握过程改进的本质 有助于让过程改进贡献更多的商业价值。     

Oracle9i中Java存储过程的应用

Oracle数据库集成了JVM,这就为编写存储过程提供了不同于PL/SQL的开放式和可移植的方法。开发人员可用Java存储过程实现功能强大数据逻辑。文中详细介绍了Java存储过程和PL/SQL的关系、Java存储过程在JVM中加载和调用的过程以及如何创建和使用Java存储过程,最后具体给出了在组件开发中运用Java存储过程的方法。     

运用MATLAB建立音频处理的数学模型

介绍了多媒体技术中的音频处理过程。给出了音频处理中采样量化过程的简单数学模拟。提出了综合运用 MATLAB与数值分析 ,建立音频处理中回放过程数学模型的方法 ,并给出了回放过程建模的步骤以及应用实例。     

应用软件质量工程中过程度量的研究

过程度量是软件开发过程中实施软件质量保证(SQA)的一个重要课题。文章对过程度量的概念进行了一些介绍,讨论了在开发应用软件过程中常用的几种度量,可供软件开发部门在实践SQA时参考。     

基于过程模式的软件过程实施系统的柔性研究

软件过程的复杂性和不确定性要求过程实施系统具有一定的灵活性和适应动态变化的能力。基于过程模式建立了软件过程实施系统。过程模式作为过程建模的可重用组件和过程实施的可重用的知识单元．支持过程模型对软件过程动态特性的描述和定义，支持过程实施中对动态变化的处理，基于过程模式的过程实施系统具有较好的柔性。     

多聚合过程神经元网络及其学习算法研究

针对系统输入为多元过程函数以及多维过程信号的信息处理问题,提出了多聚合过程神经元和多聚合过程神经元网络模型.多聚合过程神经元的输入和连接权均可以是多元过程函数,其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多维过程效应的累积,可同时反映多个多元过程输入信号在多维空间上的共同作用影响以及过程效应的累积结果.多聚合过程神经元网络是由多聚合过程神经元和其它类型的神经元按照一定的结构关系组成的网络模型,按照输出是否为多元过程函数建立了前馈多聚合过程神经元网络的一般模型和输入输出均为过程函数的多聚合过程神经元网络模型,具有对多元过程信号输入输出关系的直接映射和建模能力.文中给出了一种基于多元函数基展开的梯度下降与数值计算相结合的学习算法,仿真实验结果表明了模型和算法对多元过程信号分类和多维动态过程模拟问题的适应性.     

Systematic modeling and reusing of process knowledge for rapid process configuration

Rapid product development relies heavily on quick and reliable process planning and knowledge reuse. Process configuration borrows the principles of product configuration and applies them to process planning. It allows the reuse of hierarchical, historical and case-based manufacturing process knowledge to generate process plans efficiently and effectively. This paper presents a systematic knowledge model for manufacturing process cases. The model represents process knowledge at different levels of granularity and to facilitate process configuration. With this knowledge model the process knowledge is categorized into 6 levels: (i) core process skeletons, (ii) process networks, (iii) process routes, (iv) process segments, (v) processes/workplan, and (vi) operations/working step. Based on the systematic knowledge model, this paper also proposes an approach to achieve rapid process configuration by reusing the process knowledge and by performing the involved configuration rules so as to create an appropriate, reliable and effective process plan. The prototype for a graphical process planner based on this knowledge model is developed and an aerospace example is used to validate the proposed process knowledge model and process configuration.     

一种支持简便重构的过程元模型

工作流提倡过程逻辑与业务逻辑分离的理念,然而,业务过程中普遍存在的过程-业务动态关联的特性使这一理念在实际中难以得到贯彻,过程控制与业务处理常常以程序代码的形式耦合在一起,导致业务过程建模复杂,过程重构工作量大且不易实施。分析了WFMC元模型在过程逻辑表示方法上的局限性和难以支持业务过程简便重构的原因,提出了一种新的过程元模型—ESR元模型,在模型中加入了事件、状态和规则等模型元素,能够以规范的形式通过过程定义的方法表示过程-业务的动态关联;基于ESR元模型的工作流模型框架清晰划分了过程逻辑与业务逻辑的界限,对"刚性过程"和"柔性过程"使用统一的过程定义方法进行建模,更好地支持了过程逻辑与业务逻辑的分离;当过程逻辑发生变化时,根据不同的变化内容,可以在不同的模型层次上对过程定义进行修改以应对系统变更的需求,从而实现过程的简便重构。     

基于Petri 网的工业设计过程管理工作流建模研究

工业设计过程建模是产品设计过程管理研究的关键环节,直接影响着项目开发周 期和整体效益,但目前工业设计行业没有针对设计过程管理有效的建模技术及其系统。为实现 对工业设计企业设计过程动态性、结构性和有序性管理,在产品设计过程管理中引入面向过程 的组织管理与流程优化的工作流技术及Petri 网建模方法;然后根据对设计过程管理流程的研 究,构建了设计过程管理工作流程图;进而结合工作流技术、Petri 网过程建模方法和工业设计 过程管理流程提出工业设计过程管理的4 个阶段工作流建模方法：本体分析、元素提取、元素 概括、元素带入;最后,以工业设计过程管理建模领域为例构建了基于Petri 网的工业设计过程 管理工作流模型,在此基础上实现了工业设计过程管理原型系统。     

基于EPMM的软件过程行为偏离诊断研究

近年来,随着对PSEE认识的深入,人们逐渐发现实际观察到的过程执行往往和实施的过程模型之间存在一定的偏离(deviation),从而导致PSEE对于实际软件开发活动失去了指导意义。针对软件过程偏离问题,以软件演化过程元模型(EPMM)为基础,在软件过程偏离发现方面,借鉴进程代数的弱互模拟思想,提出过程行为空间表达式,用以构造软件过程的行为空间来检测过程偏离;在软件过程偏离处理方面,提出过程偏离类型的划分及偏离处理策略。这种方法能够发现软件过程实施中普遍存在的过程偏离问题并加以处理来改进软件过程,最终提高软件产品质量。     

Complexity Measures for Process Evolution

The foundation for process evolution research is the modelling of process structural complexity. With such a model, process systems can be directed toward acquiring good maintainability attributes according to the principles of engineering. In this paper a process management (PM) model is developed to acquire directly from the target process codes the knowledge hidden among and within components of process systems. With the knowledge acquired by the PM model, process structural complexity measures in terms of partitioning, restructuring and rewriting criteria are developed; a systematic process remodularization schema is derived, and algorithms for scheduling process changes are presented. These criteria and mechanisms are used to guide the process production chain.     

基于单层神经网络的流程相似性的研究

业务流程建模推荐是辅助流程建模的主要方式之一,流程相似性是该方法的核心技术,直接影响流程推荐的准确率.流程相似性包括流程图结构相似性与行为相似性两方面,为了解决流程相似性量化困难,准确率低的问题,提出基于单层神经网络的流程相似度的量化方法.对构建基于行为的流程体系,建立业务流程、独立路径、流程节点之间的函数表达关系;使...