基于语义的网格工作流复合技术及实现

作为网格环境的基本服务,网格工作流的大规模共享和重用是使网格成为问题求解的智能化集成环境的一项核心技术。工作流复合技术能够通过已存在的解决方法的重用简化复杂的科学应用问题,而基于语义的工作流复合降低了需要了解工作流语法细节才能重用网格工作流带来的复杂性。首先运用知识表达技术提出一个基于目标概念的网格工作流语义模板,其次介绍了一个实现基于语义的工作流复合的工作流管理原型系统,其中详细阐述了工作流建模过程中基于语义的工作流复合的实现。     

知识网格环境下基于本体的CBR诊断系统架构研究

提出知识网格环境下基于本体的分布式多案例推理系统架构。该架构引入基于本体的案例推理服务器和任务-方法本体,实现了过程性知识和陈述性知识分离,有效地解决了案例推理重用问题;在案例推理服务器中共享本体约束指导下,各案例库可以灵活地表达各自领域知识,实现知识集成,解决了传统案例推理系统知识局限性问题,实现了各企事业单位之间知识共享和重用。该架构是开放的并采用Web Service技术构建,能够实现网格异构环境下系统集成,具有很强的扩展性。     

支持异常处理的迁移工作流服务方法研究

迁移工作流是迁移实例借助工作位置服务就地执行任务的移动计算模式,如何保证工作位置为迁移实例提供可靠的工作流服务,是迁移工作流管理系统设计中必须解决的一个关键问题。提出了一种基于案例推理的工作流服务方法,它利用服务案例支持迁移实例的正常工作,利用异常案例支持任务的异常处理。实验用例表明,该方法可以大大增强系统处理工作流服务异常的能力。     

大规模定制环境下的决策案例库系统

针对大规模定制决策的特点,为实现决策案例的重用,提出了一种面向大规模定制决策问题的案例库系统,设计了基于框架结构的案例知识表示模型,介绍了基于模糊加权的案例相似度计算和匹配算法,该算法解决了大规模定制决策问题的结构化表达、检索匹配和重用问题,开发了案例库的原型系统以支持案例管理、推理和基于案例的规则发现。     

基于案例推理的ISP知识重用方法

针对企业信息化中信息系统规划(ISP)在较大程度上依赖先前规划经验和知识的特点,为有效支持ISP知识重用和管理创新,将案例推理技术应用于ISP知识重用的全过程,提出基于案例推理的ISP知识重用方法(HRM KGANNA),研究应用框架、案例表示、案例检索算法与重用等关键技术。通过组织案例库进行ISP知识检索实验,结果表明HRM KGANNA法具有良好的准确性和较高的效率。     

基于案例推理的信息系统业务流程知识重用技术研究

本文在研究信息系统业务流程设计的知识表示与重用技术的基础上,提出了一种基于案例的智能化设计知识重用方法进行信息系统业务流程设计.重用方法包含案例表示、基于相似度算法和智能聚类的案例检索、案例优化、案例库组织四个方面.综合四个方面,实现了基于案例推理的业务流程案例检索和知识重用实验系统原型,并进行了实验.实验结果表明本重用方法具有较好的可行性、有效性、效率与质量.     

基于行为特征的语义工作流修正算法

工作流修正是工作流重用的重要任务.目前在基于工作流的可重用片段——stream的语义工作流修正中,当工作流stream库中不存在与检索语义工作流中的工作流stream结构相似的stream时,无法修正检索工作流.针对这种情况,提出了一种改进方案——基于stream行为特征修正语义工作流.使用任务紧邻关系集表达stream的行为特征.对于检索语义工作流中的每个与变更请求不一致的stream,使用锚集合数据索引和stream匹配规则对工作流stream库过滤得到候选匹配stream集;之后基于stream的行为相似性和变更请求对候选stream集进行验证,得到与变更请求一致程度最高和足够相似的匹配stream;然后更新变更请求,使用每个检索到的匹配stream替换原stream以逐步修正检索语义工作流中的缺陷;最后得到修正语义工作流.实验结果表明,与现有的基于工作流stream的修正算法相比,本文的算法得到了整体质量更好的修正语义工作流集,其适应性更好.该修正算法能为业务过程管理人员为适应新业务需求的工作流建模提供较好质量的修正语义工作流供参考,对提高工作流重用的效率和质量有较大帮助.     

煤矿事故案例本体知识库的构建及推理研究

针对煤矿事故案例知识组织、共享和再利用不足等问题,将本体引入事故案例知识管理中,研究基于本体的事故案例知识库的构建和推理技术。通过分析事故案例知识构建了事故知识表示元组和事故案例元本体。在此基础上,按照知识库模型和构建方法分别构建了事故案例本体库和规则库,从而完成知识库的构建。以瓦斯事故为例实现了基于煤矿事故案例知识库的知识推理应用。研究结果表明,利用所构建的煤矿事故案例知识库能够较好地进行知识组织和知识的自动推理,提高了煤矿事故案例知识的共享和重用。     

基于领域本体的制造网格服务自动组合技术研究

为实现制造网格应用的自动化,提出了一个基于领域本体（ontology）的服务自动组合体系结构及其相应的算法。领域本体基于TOVE、STEP、PSL三个成熟的制造本体和网格服务概念模型构建。体系结构以语义结构良好的用户目标作为输入,输出预约的可执行工作流;通过基于领域本体推理的反向递归组合算法,能够实现本地仓库中工作流的重用和网格范围内服务的新工作流组合;支持抽象、具体两个层面的松耦合工作流组合（对应于编排（Choreography）和编制（Orchestration））;支持面向服务质量的工作流优化选择和工作流预约。实现了一个原型系统,实例的实验结果证明了该体系结构和算法的有效性。     

提高案例推理分类器的可靠性研究

针对案例推理（Case-based reasoning,CBR）分类器的可靠性问题,本文提出一种改进的案例检索和案例重用方法. 首先在案例检索环节应用注水原理对属性权重进行优化分配,利用每个属性数据的标准差和均值构造拉格朗日函数求得属性权重,并设定重要度阈值指导属性约简;其次在案例重用环节引入基于可信度的重用策略,通过计算目标案例分属于各个类别的可信度大小来确定当前案例的分类结果. 最后通过实验对比,表明本文方法能有效提高分类精度和效率,分类器的可靠性得以保障.     

基于案例推理的柔性工作流建模技术研究

针对工作流模型难以描述创建时的不确定因素的问题,研究了一种基于“柔性块”的柔性工作流建模技术。运行时,柔性块先以Ad hoc方式执行,运行历史数据积累到一定程度后,通过过程挖掘得到柔性块内部模型,并在以后执行时匹配应用场景,采用交互式基于案例的推理方法获得柔性块模型。实际应用表明该方法能复用建模知识,柔性块建模效率随着其执行次数增多而提高,工作流模型具有较高的柔性。     

一个基于实例推理的软件过程知识复用方法

过程资产库的建立和基于过程资产的项目过程定义是一个组织的软件能力成熟度达到已定义级的关键标志,传统的过程资产库中存储的过程往往是通过文字描述和使用者判断其适用性,用于项目过程的建立。本文提出了一种基于实例推理(CBR)的过程知识复用方法,通过过程特征的刻画和实例相似度计算,实现过程实例的提取和复用。实践证明,该方法有助于提高过程知识复用的准确度和自动化程度,为软件过程改进中的过程建立提供有效手段。     

面向复用的流程相似判定方法

业务流程的复用即利用已有的业务流程或者业务知识等建立新的流程模型,是工作流技术研究的一个热点。业务流程的复用能够降低流程定义的复杂度,提高流程定义的质量和效率。为实现流程复用,提出了相似流程的判定依据和一种面向复用的流程相似判定方法,详细阐述了面向复用的流程相似判定方法的原理和步骤。利用该方法能够判定流程是否相似并根据相似的流程自动归纳生成工作流模板,实现流程定义的复用。     

Similarity assessment and efficient retrieval of semantic workflows

In the recent years, the use of workflows has significantly expanded from its original domain of business processes towards new areas. The increasing demand for individual and more flexible workflows asks for new methods that support domain experts to create, monitor, and adapt workflows. The emergent field of process-oriented case-based reasoning addresses this problem by proposing methods for reasoning with workflows based on experience. New workflows can be constructed by reuse of already available similar workflows from a repository. Hence, methods for the similarity assessment of workflows and for the efficient retrieval of similar workflows from a repository are of core importance. To this end, we describe a new generic model for representing workflows as semantically labeled graphs, together with a related model for knowledge intensive similarity measures. Further, new algorithms for workflow similarity computation, based on A⁎ search are described. A new retrieval algorithm is introduced that goes beyond traditional sequential retrieval for graphs, interweaving similarity computation with case selection. We describe the application of this model and several experimental evaluations of the algorithms in the domain of scientific workflows and in the domain of business workflows, thereby showing its broad applicability.     

基于案例推理的工作流异常处理研究

对工作流的异常和案例推理(Case-Based Reasoning,简称CBR)的机制进行了介绍,给出了一个应用CBR技术进行异常处理的工作流模型,并研究了应用CBR方法处理工作流异常的机制。     

基于案例推理的工作流异常处理研究

对工作流的异常和案例推理(Case-Based Reasoning,简称CBR)的机制进行了介绍,给出了一个应用CBR技术进行异常处理的工作流模型,并研究了应用CBR方法处理工作流异常的关键技术。     

基于可信度阈值优化的案例推理评价分类方法

为了提高案例推理(CBR) 分类器的性能, 提出一种基于可信度阈值优化的CBR 评价分类方法. 首先, 通过一种可降低时间复杂度的改进型可信度评价策略对案例重用得到的建议解的可信度进行计算; 然后, 通过遗传算法(GA) 对可信度阈值进行迭代寻优; 接着, 根据得到的优化阈值将目标案例及其建议解划分为可信集或不可信集; 最后, 对不可信集按多数重用原则进行分类结论的调整, 从而实现可信的CBR 评价分类. 对比实验表明, 改进的可信度评价策略能有效提高分类性能, 从而可提高CBR分类器的决策与学习能力.

     

Social workflows—Vision and potential study

Social workflows pervade peoples׳ everyday life. Whenever a group of persons works together on a challenging or multifaceted task, a social workflow begins. Unlike traditional business workflows, such social workflows aim at supporting processes that contain personal tasks and data. In this work, we envision a social workflow service as part of a social network that enables private individuals to construct social workflows according to their specific needs and to keep track of the workflow execution. The proposed features for a social workflow service could help individuals to accomplish their private goals. The presented idea is contrasted with established research areas and applications to show the degree of novelty of this work. It is shown how novel ideas for knowledge management, facilitated by a process-oriented case-based reasoning approach, support private individuals and how they can obtain an appropriate social workflow through sharing and reuse of respective experience. Two empirical studies confirm the potential benefits of a social workflow service in general and the core features of the developed concept.     

Experience,introspection and expertise: Learning to refine the case-based reasoning process

The case-based reasoning paradigm models how reuse of stored experiences contributes to expertise. In a case-based problem-solver, new problems are solved by retrieving stored information about previous problem-solving episodes and adapting it to suggest solutions to the new problems. The results are then themselves added to the reasoner's memory in new cases for future use. Despite this emphasis on learning from experience, however, experience generally plays a minimal role in models of how the case-based reasoning process is itself performed. Case-based reasoning systems generally do not refine the methods they use to retrieve or adapt prior cases, instead relying on static pre-defined procedures. The thesis of this article is that learning from experience can play a key role in building expertise by refining the case-based reasoning process itself. To support that view and to illustrate the practicality of learning to refine case-based reasoning, this article presents ongoing research into using introspective reasoning about the case-based reasoning process to increase expertise at retrieving and adapting stored cases.