GB/T29998-2013《铜矿山低品位矿石可采选效益计算方法》应用解析

本文就国家标准《铜矿山低品位矿石可采选效益计算方法》应用问题展开研究，对标准构成体系和计算方法进行了分析，并提供了两个标准应用的典型案例，目的是为《铜矿山低品位矿石可采选效益计算方法》的实际应用提供可参考的技术方法，帮助标准在铜矿山企业的推广应用，服务铜矿低品位资源的开发利用，发挥标准应有的引导作用。     

判定工作流网S-可覆盖性的有效算法

为有效判定工作流网的孓可覆盖性，将工作流网的S可覆盖性判定转化为线性规划问题，借助单纯形方法给出一个判定工作流网孓可覆盖性的有效算法。对单纯形算法进行扩展，在判定工作流网孓可覆盖性的同时可以求出一组s不变量的极小支集。只要给定的工作流网满足孓可覆盖性，上述算法就可以求出一组覆盖所有库所的S不变量的极小支集。结合投诉处理业务流程实例对算法进行了验证。     

基于流程案例簇的任务关系挖掘算法

为了进行流程发现,提出一种基于流程案例簇的任务关系挖掘方法.该方法首先将基本案例按照特征向量分为多个案例簇,根据基本案例的任务轨迹对案例簇中任务间的依赖关系进行挖掘;然后给出了基于循环基元的循环结构建模和挖掘方法,最终可以从事件日志导出流程中完整的任务依赖关系以及存在的循环结构.所提方法能正确处理任务依赖关系随案例属性取值不同而变化的情况.只要日志完备,基于挖掘到的任务关系和循环结构就能得到一个与原流程行为等价的流程模型.     

大红山铜矿缓倾斜中厚多层矿体铜铁合采分出开采工艺

在分析大红山铜矿开采技术条件和原有采矿方法局限性的基础上,进行开采方法研究和出矿工艺优化,采用铜铁合采分出工艺,优化采矿工艺,实际应用效果显著。     

Petri网的进程网系统

提出了Petri网的进程系统的概念，一个Petri网的进程网系统是以其基本进程段的集合为新的变迁集，以各个基本进程段集的输入和输出库所集的并集为新的库所集，以原网系统的初始标识为初始标识而得到的网系统，它可以很好的地描述原网系统的进程行为，文中讨论了求取任意Petri网的基本进程段的算法，该算法是通过研究网中的极小可重复向量和极小受控可重复向量在可覆盖树上的分布特征实现的，文中还给出了通过网结构来描述各个基本进程段之间关系的方法，从而求出一Petri网的进程网系统。     

类S—图的语言性质分析

1 引言 Petri网作为系统模拟和分析的工具己得到广泛的应用。Petyi网一个变迁序列可理解为一个字符串,字符串集合为一种语言。所有可能发生的变迁序列的集合表征了一个Petri网的运行特征,可用网中可能出现的变迁序列来分析Petri网的性能。Hack和Peterson最早从事这方面的研究。Hack在文[3]中讨论了网模型的计算能力,指出带抑止弧增广Petri网与图灵机在计算能力上是等价的,从而充分显示了Petri网模型的表达能力。文[4]给出了并发正规表达式的概念,并证明了井发正规表达式与Petri网的语言描述能力等同。文[5]给出了Petri网语言与形式语言关系之间的一个清楚的刻画,并给出了从代数角度判别语言属性的充分必要条件。文[6]研究了语言的识别问题,并给出了基于网语言的网活性刻画。     

基于同步合成的Petri网基本进程段求解算法

Petri网基本进程段的求取是Petri进程描述的前提和基础，然而直接求取通常是比较困难的。文章研究通过Petri网的同步合成操作求取基本进程段的方法。首先证明了一个结构复杂的Petri网可通过结构简单的S-网的同步合成操作得到，通过分析S-网与合成后的结构复杂网系统基本进程段之间的对应关系。给出了结构复杂Petri网基本进程段的求取算法。     

国家知识基础设施中的数学知识表示

数学知识表示是知识表示中的一个重要方面,是数学知识检索、自动定理机器证明、智能教学系统等的基础.根据在设计NKI(national knowledge infrastructure)的数学知识表示语言中遇到的问题,并在讨论了数学对象的本体论假设的基础上提出了两种数学知识的表示方法:一种是以一个逻辑语言上的公式为属性值域的描述逻辑;另一种是以描述逻辑描述的本体为逻辑语言的一部分的一阶逻辑.在前者的表示中,如果对公式不作任何限制,那么得到的知识库中的推理不是可算法化的;在后者的表示中,以描述逻辑描述的本体中的推理是可算法化的,而以本体为逻辑语言的一部分的一阶逻辑所表示的数学知识中的推理一般是不可算法化的.因此,在表示数学知识时,需要区分概念性的知识(本体中的知识)和非概念性的知识(用本体作为语言表示的知识).框架或者描述逻辑可以表示和有效地推理概念性知识,但如果将非概念性知识加入到框架或知识库中,就可能使得原来可以有效推理的框架所表示的知识库不存在有效的推理算法,甚至不存在推理算法.为此,建议在表示数学知识时,用框架或描述逻辑来表示概念性知识;然后,用这样表示的知识库作为逻辑语言的一部分,以表示非概念性知识.     

基于医疗过程挖掘与患者体征的药物推荐方法

对医疗数据进行挖掘分析生成疾病治疗的标准过程模型,或者为治疗方案制定提供决策支持,是当前研究热点之一。基于历史患者的用药数据对疾病的药物治疗过程模型进行挖掘,并提出一种过程模型与用户体征数据相融合的药物推荐方法。具体而言,对于给定的疾病种类,首先利用隐含狄利克雷分布LDA主题模型对患者用药数据进行训练,得到药物治疗的功效主题以及各个诊疗日的药物功效主题分布;然后,对患者各个诊疗日的功效主题分布进行聚类,将患者的药物治疗过程转换为药物功效组合标签序列,在此基础上构建药物治疗过程的概率后缀树模型;最后,基于概率后缀树计算各节点后续治疗所采用药物功效组合的概率分布,将其与病人的体征向量作为联合特征,病人真实用药对应的功效组合作为分类标签,使用XGBoost的分类方法训练模型,并利用该模型进行患者药物推荐。以MIMIC-Ⅲ数据库中糖尿病患者的处方日志和体征数据为例,对所提方案的可行性和有效性进行了评估。     

一类含时间因素工作流的建模与时间性能挖掘

时间控制和管理是工作流研究中的重要问题,针对一类含时间因素的工作流,给出了Petri网建模方法,分析了含时间因素工作流Petri网的性质。基于工作流Petri网模型及其可达图,深入挖掘了理想主活动线、稳妥主活动线和最佳状态线,分析了影响整个工作流完成时间的决定性因素以及工作流活动安排的最佳安全方案,给出了寻找理想主活动线、稳妥主活动线和最佳状态线的方法,证明了工作流的最佳状态线存在的充分条件。