基于模型结构和事件日志的流程相似度计算

流程相似度的计算在企业业务流程管理中具有重要作用。目前相似度的计算主要存在两个问题：一是大多数相似度计算方法只考虑模型结构或事件日志,导致算法不够精确;二是综合考虑了模型结构和事件日志的算法复杂度高且效率低。因此,提出了一种改进的流程模型结构和事件日志相结合的方法。首先将流程模型结构中的紧邻活动转化为邻接矩阵,然后根据事件日志中的行为信息对邻接矩阵进行加权得到加权邻接矩阵,最后采用符合距离度量特性的矩阵间距离的算法来度量流程间相似度。通过实验与MDS、GED以及WBPG等算法进行对比,所提方法的准确率更高,为99.51%,计算效率也更高。     

描述变胞机构构态变换的一种新方法及其在构型综合中的应用

通过分析变胞机构的拓扑构态变换过程,提出一种能描述杆件减少过程中任意杆件合并的矩阵表达新方法,此方法不需要进行行列变换就可得到简洁的终态矩阵,且不影响原机构杆件的编号。以此方法为基础,阐述杆件数增加或不变的变胞机构拓扑构态变换的数学描述和实现方法。根据变胞机构构态变化规律和平面机构构型综合的拓扑相关性,提出基于变胞机构拓扑构态变换的数学描述进行平面闭链机构构型综合的新方法,给出单自由度闭链构型综合的实现方法和步骤,并以8杆机构构型综合为例进行应用说明。     

运动链拓扑胚图的同构判断

平面并联机构基于胚图的综合方法中,拓扑胚图的同构判断是关键的环节。针对不含二元杆的运动链拓扑胚图,解决它们之间的同构判断问题。运动链的拓扑胚图与拓扑图相比有着独特的个性,由于在支链上没有二元点,所以图的顶点之间的关系主要是顶点之间的相对位置。根据拓扑胚图的特性,从关于图的邻接矩阵的经典理论出发,建立图的任意顶点之间的路径数矩阵,将路径数矩阵的元素按照一定规则排列成路径数组。论证了拓扑胚图同构的条件。在度序列和一阶路径数组相等的前提下,利用二阶路径数组来判断拓扑胚图是否同构。举实例说明判断过程及具体应用。拓扑胚图同构判断问题的解决不仅为基于胚图的型综合奠定了基础,而且对于某些运动链拓扑图的同构判断也具有普遍意义。     

机构运动链邻接矩阵的素数表示与同构判别

提出用素数标识机构运动链中的构件,根据运动链的邻接关系建立一个用素数表示的基本邻接矩阵.利用该基本邻接矩阵及反映次级邻接关系的素数乘积生成同构判别矩阵,给出利用判别矩阵的行列式和线性方程组的解矢量判别机构的同构或异构的方法.进一步根据解矢量元素分类情况用新的素数对判别矩阵进行动态修改,最后可以得到元素各不相同的解矢量,机构运动链拓扑图的全部节点的相对位置由该解矢量唯一定位,从而找到两个同构机构的构件标号映射关系,给出两个机构运动链同构的充分必要条件.判别方法创新之处在于利用素数动态赋予相应的构件,以虚拟破坏图结构的对称性并虚拟改变图节点的局部邻接、次级邻接关系,而图的实际结构并不改变.该方法也适用于一般无向图的同构判别.判别实例表明该方法非常有效,计算时间复杂度为多项式且可建立同构的标号映射关系,具有很高的可靠性,并且容易实现自动判别.     

钻石图的Laplacian谱确定问题

给出了2类邻接同谱图,通过GM转换,分别证明了这2类图是邻接同谱的。最后证明了钻石图由它的Lapla-cian谱确定。     

利用邻接矩阵的幂序列进行运动链和机构同构判定

从同构的图论意义出发,提出了一个新的运动链结构不变量,进而提出了利用邻接矩 幂序列进行运动链同构判定的方法,它与现有的其他方法相比,具有直观、简便和显明图论依据的特点,且该方法不仅可以实现运动链的同构判定,而且可以成功判定一般图的同构。在此基础上,本文最后给出了从同一运动甸宫识别出不同机构的两个方法。     

一种基于自组织神经网络的彩色图像分割方法

提出了1种基于自组织神经网络的彩色图像分割方法.它首先在空间-颜色联合域内利用自组织神经网络对图像进行聚类,再结合区域生长的方法和区域邻接列表,对图像中的相似颜色区域进行合并,并去除像素数量较少的小区域,从而得到最后的分割结果.在聚类后的图像上进行分割,可以较好的把1个物体对象只表示为1个或少数几个分割区域,明显减少对象物数目,较好地克服了传统区域生长方法的过分割问题.     

电力电子变换器结构性故障的有向图论诊断方法

提出了一种基于有向图论分析的电力电子变换器结构性故障诊断方法.首先将变换器的拓扑图转换为有向图,找到正常工作路径;然后根据故障类型求出邻接矩阵,利用邻接矩阵得到故障时的工作路径,与正常工作路径进行比较后,可以得到特征电量的变化情况,从而获得故障诊断的判据.文中以二极管钳位型三电平半桥逆变器为例,介绍了基于有向图论分析的结构性故障分析及诊断方法,最后通过仿真验证了该方法的可行性和有效性.     

基于邻接矩阵的FP-tree构造算法

提出了一种基于邻接矩阵的FP-tree构造方法。首先通过扫描数据库建立2-项集支持数的邻接矩阵,通过邻接矩阵对项进行过滤和新方式排序,然后再利用邻接矩阵构造FP-tree,使得FP-tree的分支、节点数和深度大幅度地减少,从而使存储空间减少、遍历时间缩短。最后使用标准数据集进行验证测试并和其他算法的比较,实验结果表明,该算法在保证结果的同时有效地提高频繁项集挖掘的效率。     

基于ISM和AHP的煤矿透水事故影响因素研究

近几年我国煤矿多发生重大煤矿透水事故,因此研究了基于ISM和AHP的煤矿透水事故影响因素,从人的因素、管理因素、自然因素、物的因素4个层面建立煤矿透水事故的影响因素指标体系。利用解释结构模型（ISM）分析各因素之间的关联性,并建立3级多层递阶ISM模型,在其基础上利用层次分析法（AHP）分析各因素之间的权重。结果表明:透水事故发生的表层影响因素表现在人的因素和自然因素;内部管理、监督体系、地质条件是影响煤矿透水事故发生的主要影响因素,因此完善内部管理、加强监督体系、同时进行精准且正确的地质探测,有助于防治煤矿透水事故。