一种可以挖掘隐含任务的算法研究

业务流程中存在的隐含任务在业务执行时并没有在日志中体现,这种任务主要服务于路由,不能被忽视。如果不能对它有效挖掘,可能影响最终的挖掘结果和模型的建立。文章对α算法进行改进,提出一种能发现并添加隐含任务的算法—。该算法参考任务间序关系矩阵确定并行任务;根据并行任务的位置分析了隐含任务可能出现的情况,向流程中添加隐含任务;然后合并相同隐含任务,去掉冗余隐含任务。文章用一个案例解释了算法的执行过程,通过实验验证了算法的可行性和有效性。最后分析了算法的局限性。     

基于扩展型工作流网的网格工作流模型研究

基于传统的工作流网不能满足网格动态性的要求,及其无法体现数据流的不足,提出一种可行的扩展型工作流网(EWFN)的网格工作流模型.该模型适应网格动态变化特点和应用处理需求,并且既能表示出控制流,又能表示出数据流.使用实例表明采用该模型的可行性及其优点.     

网络任务工作流及其分割方法研究

网络环境下大多数任务之间存在关联关系,如何实现这些任务的高效并发执行是网络任务调度的关键。针对网络环境下关联任务具备工作流特点,通过定义网络工作流的五种复合关系,设计了网络任务工作流分割算法。基于该算法可将网络工作流分割为一系列具有优先关系的基本工作流集合,为这些任务的并发调度提供了依据。通过实例分析,验证了文中所提分割算法的有效性。     

一种基于RFID数据集的物品工作流挖掘方法

 不同种类的物品在供应链中的移动形成不同的物品工作流,通过对这些物品工作流的挖掘,能够发现不同种类物品的流向和主要流转路径等信息,进而基于这些信息对供应链过程进行管理和优化.本文提出了一种基于RFID数据集的物品工作流挖掘方法,其中定义了一种基于Petri网的物品工作流网,讨论了物品工作流网所支持的几种物品工作流模式,给出了基于RFID数据集的数据过滤和聚合算法,以及物品工作流网的挖掘算法,最后进行了必要的实验.     

动态工作流的进化策略

大型分布式系统工作流具有动态、分布、松散耦合特点。系统在维护工作流正常运行同时,还能根据实时情况分析,对工作流进行在线进化,从而构造更优流模型。对原工作流定义进行了可行替换集扩展,并给出了兼顾组合预算、任务时限以及服务信用等各因数的综合评分函数,对XML标准流日志进行在线应用挖掘,由管理Agent对工作流重新配置,实现流中变迁的替换、归并和分裂等进化操作,使其保持综合评分最优,为虚拟企业工作流管理提供进化支持。     

工作流挖掘与Petri网表示的对偶交换

将对偶交换的观点引入工作流挖掘的研究可以获得新的认识。其在工作流结构验证中并行和选择互换后仍保持结构的正确性。工作流挖掘α算法先挖掘选择结构,余下并行结构,通过对偶交换得到算法,先挖掘并行结构,余下选择结构,算法能够减少非自由选择结构。不同情况下两种算法结果比较取优,能够使工作流挖掘的并行和选择的嵌套关系更为简练。以任务为变迁的Petri网能够最简洁地表示α算法挖掘结果,以任务为库所的Petri网能够最简洁地表示算法的挖掘结果。这两种Petri网表示也体现出对偶性。     

基于智能规划的工作流任务识别算法

针对传统算法将活动看成是彼此之间相互独立的事件,无法准确识别的问题,提出一种基于智能规划的工作流任务识别算法,利用工作流与智能规划在执行序列和操作规则方面存在的共性.通过高层次的抽象描述,自动推导出活动之间的内在逻辑联系,且能从外部信息充分挖掘潜在的知识,将工作流任务识别问题转变为对应的智能规划识别问题来进行求解,有效地解决了传统算法识别困难和对噪声数据敏感的问题.实验结果表明,本文提出的算法是可行的.     

基于Petri网的工作流过程建模

工作流是对一组有关联的工作任务间的依赖关系进行的形式化描述。通过对目前流行的一些工作流产品的分析,针对现有工作流模型表达能力差,缺乏严格的形式化数学定义以及没有科学分析手段的缺点,引入有色Petri网的相关理论,建立一个工作流逻辑网以实现工作流的过程建模,该模型有严格的理论基础,并可以利用成熟的Petri网分析方法对业务流程进行分析,同时还具有一定的灵活性和可扩展性。     

基于依赖关系的事务工作流模型研究

事务工作流是把数据库中的事务概念引入到工作流领域。典型的事务工作流由于采用向前回滚或者向后回滚的方式来保证原子性,所以对任务的事务特性和执行顺序要求过于严格,并不能很好地定义实际应用中用户对事务的各种需求。为了提高事务工作流的扩展性,提出了基于依赖关系进行事务工作流建模的方法,并从任务的状态出发,总结了任务之间执行顺序的依赖关系,根据依赖关系的不同类型和依赖的特性给出了调度算法。     

Java定时任务及其在工作流系统中的应用

以基于J2EE平台的工作流软件系统为背景,以在系统中自动定时的通过查询数据库来发送工作到期提醒邮件为目的,在Java的定时器类和监听器类基础上,创新性的采用将两者相结合的方法,实现了能够定时执行任务的监听类,并将此类放入工程的配置文件中,当Web容器启动时自动加载来运行指定的任务。从系统应用的实际效果来看,能将所有提醒邮件按时准确的发送到每一个工作流的参与者手中,所以此方案能够方便有效的解决该类需求,同时对于基于J2EE的其他类型软件系统也有很好的参考价值。     

工作流系统中基于任务的RBAC控制模型研究

WFM（工作流模型）和RBAC（基于角色的访问控制）模型都包含角色空间和任务空间两个组件,在二者的基础上提出工作流框架下基于任务的访问控制模型（TRBAC）。分析了工作流中的任务空间和RBAC模型中的权限空间,在此基础上研究了任务空间的状态。解决了OA（办分自动化）系统层次空间上多个角色参与的协同工作流状态的判断和转移状况的判断。     

Task Failure Prediction using Combine Bagging Ensemble (CBE) Classification in Cloud Workflow

Wireless Personal Communications - Scientific applications adopt cloud environment for executing its workflows as tasks. When a task fails, dependency nature of the workflows affects the overall...     

基于云平台的海量数字图像数据挖掘探讨

本文借助云平台Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和分布式并行计算框架(Map Reduce),来进行海量数字图像的数据挖掘。构建了基于Hadoop云平台的海量数字图像数据挖掘系统,实现海量数字图像信息数据挖掘。     

面向社会媒体的信息抽取:任务、挑战与机遇

社会媒体是人们用来分享意见、见解、观念和经验的平台或工具,目前已经发展成具有日益重大影响力的新媒体。面向社会媒体的信息抽取就是要从充满噪音的、零碎的、非结构化的社会媒体的自由文本中提取有价值的结构化的信息,以利于从社会媒体内容中有效地获取信息。介绍了面向社会媒体的信息抽取这一任务的诞生背景、要解决的主要问题、面临的主要挑战、相关工作以及未来的研究方向。