基于注意力双向循环神经网络的业务流程剩余时间预测方法

现有的基于深度学习的业务流程剩余时间预测方法大多采用传统的长短期记忆循环神经网络构建预测模型,由于传统长短期记忆循环神经网络对序列数据的建模能力有限,导致现有方法的预测效果还有较大提升空间。针对现有方法的不足,提出一个基于注意力双向循环神经网络的业务流程剩余时间预测方法。该方法使用双向循环神经网络对流程实例数据进行建模,同时引入注意力机制自动学习流程实例中不同事件的权重。此外,为了进一步提升学习效果,基于迁移学习的思想设计了一种迭代学习策略,为不同长度的流程实例分别构建剩余时间预测模型,提高了模型的针对性。实验结果表明,所提方法与传统的方法相比具有明显的优势。     

采动影响下多构造拉底巷道稳定性控制技术研究

拉底巷道在服务期内的稳定控制是自然崩落采矿法金属矿山生产管理中的重要部分。当拉底巷道布置在断层破碎带区域,复杂的构造条件会加剧采动应力对巷道围岩的破坏。为了明晰高应力复杂构造条件下拉底巷道围岩发生破坏的本质原因,通过构建采动影响下断层活化滑移力学判据,并模拟不同采动作业条件下拉底巷道弱层围岩的应力转移情况,发现复杂构造条件下拉底巷道破坏原因可归纳为“断层活化—弱层失稳”复合型破坏机制。并针对性地提出了大面积连续拉底应力迁移调控技术和以“高强度机械化湿喷混凝土”为核心的差异化补强精准支护技术,稳定性控制技术推广以来,拉底巷道围岩失稳现象明显减少,围岩年变形率降低了50%,巷道返修率由20%降低至5%,为类似金属矿山开展复杂构造条件下巷道围岩精准控制提供了工程借鉴。     

一种兼顾协议正确性验证和性能评估的Petri网方法

基于Petri网的协议形式化分析方法由于其精炼、简洁和无二义性逐步成为分析协议的一条可靠和准确的途径,但是协议的形式化分析目前研究还不够深入,协议分析的两个重点内容正确性验证和性能评估所需要的模型不同,一种模型只能解决一方面的工作。为了有效地解决这一问题,文中提出了一种用原型Petri网作为协议验证模型的思路和方法,在不改变原型Petri网结构的基础上对变迁赋予发生时延,解决了协议的性能评估问题。本文还给出了协议验证内容与Petri网分析方法的对应关系,并对0-1停止等待协议进行了详细的分析,最后把0-1停止等待协议的原型Petri网模型转化为时延Petri网,对协议的性能进行了评估。     

基于非平衡数据分类的单文档自动文摘方法

自动文摘是自然语言处理领域的一个重要研究话题,基于机器学习的自动文摘方法则是该项研究中的一个热点。然而,自动文摘问题中的数据分布有一个重要现象,即文摘句子与非文摘句子的数量相差非常悬殊,该现象将给传统机器学习算法的应用效果带来负面影响。为此,本文针对自动文摘中句子类别分布严重不平衡这一现象,以支持向量机算法为基础,设计了两种有效的处理非平衡自动文摘数据的分类方法。在第一种方法中,将传统支持向量机中正负类平衡的分类间隔转换为不平衡的分类间隔;在第二种方法中,通过将数据集进行切分,设计了一种支持向量机集成学习算法。通过在DUC2001数据集上的实验证明,本文设计的两种基于非平衡数据分类的单文档自动文摘方法显著优于基于传统分类算法的自动文摘方法。     

基于B／S结构的农业空间信息管理系统设计与实现

以B/S结构的农业空间信息管理系统的设计与开发为背景,分析了WebGIS和SuperMap IS.NET平台的技术特点.阐述了应用SuperMapIS.NET平台进行系统设计和实现的方法.详细分析了分布式异构农业空间数据管理、农业专题图制作,农业空间数据的安全访问机制乖支持"用户界面友好"的农业数据映射机制等系统关键技术问题及其解决方案.     

大学水平的“数学分析知识”的获取和分析研究

在过去的几十年里,数学软件系统变得越来越强大和复杂.各种数学系统的集成变得非常有意义.基于Web的分布式数学平台使得与数学相关的活动（称之为数学服务）都可以在Web上得以实现.所有这些都需要一个底层的、可共享的、面向内容的知识库作为支撑.本文介绍一个大学水平的、可共享的数学分析知识库的获取和分析方法.NKIMath采用基于本体、框架、逻辑和类型的形式表示,采用面向概念的知识获取方法,从一套大学本科数学分析课本（2本）中获取了所有主要概念和定理.本文还总结和分析了知识获取过程中出现的错误.     

基于颜色Petri网的有偿交互QA系统投诉模型

有偿交互问答(QA)系统受到越来越多的关注,但是补偿的不公平性等问题可能会引起用户的投诉。通过分析有偿交互QA系统的投诉流程,首先利用颜色Petri网对投诉流程进行形式化建模;然后使用CPN Tools对所建立的形式化模型进行验证;最后对所建模型的状态空间报告进行分析,证明了系统各响应流程设计的正确性等特性。所提出的方法对有偿交互QA系统的综合形式化分析具有重要意义。     

一种高效的关联发现算法：令牌群挖掘算法

令牌是一种具有生命周期的结构体,它从创建、运行到消亡形成一个完整的生命周期.令牌的创建是生成一个六元组,为要完成的任务设置各项参数.令牌的运行即执行各项命令,完成相关任务并返回执行结果,最后取消并回收令牌,以达到更好的效率.应用这种结构设计了一种新的关联规则发现算法,该算法通过创建并发送令牌完成对数据集的一次扫描,在扫描过程中对数据对象进行标记,然后完成数据的收集和规则模式的生成.实验结果表明,该算法具有线性的时间和空间复杂性,在增量挖掘方面具有良好的性能.     

基于库所指标分解的Petri网结构性质分析

Petri网的分解技术是复杂网系统分析的一种重要手段,基于库所指标的分解方法将系统分解为一组S-网。基于库所指标的分解方法来分析原网的结构性质,得到了原网对子网结构性质的保持关系,并给出了几种通过子网直接判定原网结构性质的方法,为结构复杂Petri网的性质分析提供了有效的方法。     

基于扩展颜色Petri网的拍卖协议建模与分析

电子商务自动谈判是多主体协商的典型应用.谈判协议的形式化是实现电子商务谈判自动化的关键.给出一种带抑止弧和时间变迁的颜色Petri网模型及其扩展或然状态图分析方法.用该扩展颜色Petri网模型对拍卖谈判协议进行了建模,同时用扩展或然状态图分析方法证明了协议模型的可达性.