检索结果-内蒙古大学图书馆

您好，读者！请登录

内蒙古大学图书馆

首页
概况
党建
资源
服务
科研支持
- 论文收录引用证明
- 科技查新
知识产权
档案馆
帮助

咨询与建议

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

您的常用邮箱：*

您的手机号码：*

问题描述：

当前已输入0个字，您还可以输入200个字

全部搜索
期刊论文
图书
学位论文
标准
纸本馆藏
外文资源发现
数据库导航
超星发现

高级检索

时间限定

出版年份：

文献类型

图书期刊文献学位论文多媒体

馆藏选择

电子馆藏纸本馆藏

核心期刊

全部期刊 SCI 收录期刊 SSCI 收录期刊 EI 收录期刊 CSCD 收录期刊 CSSCI 收录期刊

语言

中文英文

文献类型

期刊文献图书学位论文标准纸本馆藏

帮助

文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

所选分类

>> <<

限定检索结果

文献类型

170 篇 期刊文献
124 篇 学位论文
9 篇 会议
1 篇 成果

馆藏范围

304 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

219 篇 工学
- 166 篇 计算机科学与技术...
- 125 篇 软件工程
- 29 篇 机械工程
- 23 篇 控制科学与工程
- 13 篇 仪器科学与技术
- 8 篇 网络空间安全
- 3 篇 生物医学工程（可授...
- 3 篇 生物工程
- 3 篇 公安技术
- 2 篇 电气工程
- 2 篇 矿业工程
- 2 篇 交通运输工程
- 2 篇 环境科学与工程（可...
- 1 篇 材料科学与工程（可...
- 1 篇 电子科学与技术（可...
108 篇 管理学
- 99 篇 管理科学与工程(可...
- 13 篇 工商管理
- 7 篇 公共管理
- 2 篇 图书情报与档案管...
18 篇 教育学
- 18 篇 教育学
12 篇 医学
- 7 篇 公共卫生与预防医...
- 2 篇 基础医学(可授医学...
- 2 篇 临床医学
- 2 篇 医学技术（可授医学...
11 篇 经济学
- 11 篇 应用经济学
4 篇 理学
- 3 篇 数学
- 1 篇 地理学
- 1 篇 统计学（可授理学、...
1 篇 法学
- 1 篇 公安学
1 篇 文学
- 1 篇 新闻传播学
1 篇 军事学
1 篇 艺术学

主题

304 篇 过程挖掘
53 篇 petri网
43 篇 事件日志
19 篇 工作流
15 篇 行为轮廓
11 篇 过程模型
10 篇 工作流网
8 篇 逻辑petri网
8 篇 概念漂移
7 篇 遗传算法
7 篇 prom
6 篇 轨迹聚类
6 篇 一致性检查
6 篇 模型修复
6 篇 一致性检测
6 篇 日志
5 篇 临床路径
5 篇 模型修正
5 篇 隐私保护
5 篇 一致性检验

机构

54 篇 安徽理工大学
39 篇 山东科技大学
21 篇 清华大学
13 篇 云南大学
10 篇 南京大学
9 篇 上海交通大学
8 篇 同济大学
8 篇 南京理工大学
7 篇 东北石油大学
7 篇 浙江大学
6 篇 中国石油大学
6 篇 南京航空航天大学
5 篇 北京科技大学
4 篇 福建师范大学
4 篇 北京交通大学
4 篇 山东理工大学
4 篇 上海海事大学
4 篇 安徽省煤矿安全大...
4 篇 东北师范大学
4 篇 扬州大学

作者

15 篇 王建民
12 篇 方贤文
11 篇 王丽丽
11 篇 闻立杰
10 篇 杜玉越
10 篇 fang xianwen
8 篇 刘祥伟
8 篇 du yuyue
7 篇 曾庆田
6 篇 李彤
6 篇 朱锐
6 篇 wang lili
6 篇 金涛
5 篇 wang jianmin
5 篇 liu xiangwei
5 篇 曹健
5 篇 高俊涛
5 篇 li tong
5 篇 鲁法明
5 篇 林雷蕾

语言

304 篇 中文

检索条件"主题词=过程挖掘"

共 304 条记录，以下是71-80 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

基于Petri网及事件日志的过程挖掘方法研究

基于Petri网及事件日志的过程挖掘方法研究

引用

作者：化佩安徽理工大学

学位级别：硕士

过程挖掘是把数据挖掘技术和过程建模方法相连接的新兴技术,给定信息系统记录的可观察行为的日志,运用过程挖掘技术从中提取有用信息,通过分析从而自动地建立描述这些行为的过程模型,还原业务流程的运行过程。在信息技术高速发展的环境... 详细信息

过程挖掘是把数据挖掘技术和过程建模方法相连接的新兴技术,给定信息系统记录的可观察行为的日志,运用过程挖掘技术从中提取有用信息,通过分析从而自动地建立描述这些行为的过程模型,还原业务流程的运行过程。在信息技术高速发展的环境下,业务流程管理系统对企业具有越来越重要的作用,而信息系统在运行过程中会记录大量的日志文件,利用过程挖掘技术能够还原运行过程,从而有助于企业改进业务流程。因此,研究过程挖掘方法具有重大的理论价值和应用价值。以往基于事件日志的过程挖掘方法大多是根据任务间的因果关系来进行的,主要是根据任务间的直接依赖关系构建过程模型,具有很大的局限性。现存的过程挖掘方法中,虽然有能挖掘间接依赖的方法,却没有从过程行为的角度进行分析。行为轮廓关系能够很好地描述活动间的次序关系,所以可以用行为轮廓关系来表示事件日志中任务间的因果关系。另外,当事件日志中所含日志轨迹或任务数量过多时,挖掘过程是比较耗时的,由于运行时间过长而导致挖掘效率低,因此,如何快速高效地进行过程挖掘也是一个值得研究的问题。针对这两个问题,本文基于Petri网及事件日志提出了两种过程挖掘方法,经过验证,能够很好地解决这两个问题。本文的主要贡献如下：(1)以往的过程挖掘方法,很少有能挖掘出含有间接依赖的过程模型,本文用行为轮廓关系来表示任务间的间接依赖关系,给出了拟间接依赖的概念,从而提出了一个能有效挖掘含有间接依赖的过程模型的过程挖掘方法。本文提出的基于拟间接依赖的过程模型挖掘方法,以Petri网及事件日志相关知识为基础,把行为轮廓融入其中,依据行为轮廓建立初始模型；然后基于增量日志和拟间接依赖关系调整模型；最后根据评价标准选出最优模型。此方法特别适用于挖掘含有间接依赖的过程模型。(2)针对当事件日志中所含日志轨迹或任务数量过多时,挖掘过程比较耗时这一问题,本文以Petri网及事件日志的行为轮廓为基础,提出基于模型合并的过程挖掘方法。首先,根据各个日志的行为轮廓分别建立子模型,找出子模型的最大匹配域进而根据域行为轮廓合并最大匹配域得到初始合并模型,然后再根据日志的行为轮廓把剩余的变迁插入到合适的位置得到最终挖掘的模型。该方法把匹配域看作一个整体,大大简化了建模过程,提高了建模的效率。通过分析建模实例,验证了本文所述方法的可行性。

关键词：过程挖掘 Petri网行为轮廓事件日志拟间接依赖模型合并

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用过程挖掘提高网络游戏客户分类准确率的方法的研究与实现

利用过程挖掘提高网络游戏客户分类准确率的方法的研究与实现

引用

作者：周阳光北京理工大学

学位级别：硕士

随着网络游戏玩家数量的日益增大,对玩家分类,根据其不同特征实施不同的营销策略会产生最大化的收益。传统的游戏用户分类方式和系统越来越不能满足游戏运营商对玩家准确分类的需求。因此,如何有效区别对待不同玩家引导其游戏行为带来... 详细信息

随着网络游戏玩家数量的日益增大,对玩家分类,根据其不同特征实施不同的营销策略会产生最大化的收益。传统的游戏用户分类方式和系统越来越不能满足游戏运营商对玩家准确分类的需求。因此,如何有效区别对待不同玩家引导其游戏行为带来更好的效益成为游戏运营商一个亟待解决的问题。根据玩家游戏日志数据对玩家进行分类是一个有效的办法,但是由于网络游戏的复杂性,直接使用聚类算法对用户的消费行为和游戏行为进行聚类的传统的网络游戏用户分类方法在结果上差强人意,无法满足网络运营商日益增长的需求。目前一些学者开始将用户游戏行为构建成行为模型用于用户分类。本文引入过程挖掘技术将用户游戏行为构建成用户游戏行为的过程模型,应用于网络游戏用户分类以提高用户分类的准确率。传统的过程挖掘算法对于非结构化的游戏日志数据得到的过程模型十分冗杂,不适合应用于分类算法中。本文针对上述问题,在原有α算法的基础上提出F-α算法,利用子过程分割、活动聚合以及抽象的方式将非结构化的游戏日志中的玩家游戏过程模型清晰的构建出来。并将得到的用户过程模型应用聚类的方法分成不同类别,以区分不同用户。本文具体的研究内容如下:1.在网络游戏用户分类中引入过程挖掘技术,利用对过程挖掘构建的用户游戏行为过程模型聚类达到用户分类的目的。2.在α算法的基础上提出F-α算法优化过程模型,通过子过程分割、活动聚合及抽象的方式清晰化过程模型,并将实验结果与直接的过程挖掘产生的模型进行对比分析。3.将过程挖掘和聚类算法相结合,在k-means和FCM算法的基础上提出p-k-means和p-FCM算法。通过对玩家过程模型的聚类达到用户分类的目的。并与直接应用聚类的分类方法结果进行对比分析。

关键词：过程挖掘 F-α算法网络游戏用户分类聚类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Petri网的自由循环结构过程挖掘技术

基于Petri网的自由循环结构过程挖掘技术

引用

作者：贺朝阳山东科技大学

学位级别：硕士

过程挖掘被认为是连接数据挖掘和业务过程管理的桥梁。随着大数据技术的飞速发展,过程挖掘技术越来越多地应用于信息系统对业务过程的实现和支持。过程挖掘典型的应用场景包括过程发现、一致性检测和过程增强。过程发现作为一种从数据(... 详细信息

过程挖掘被认为是连接数据挖掘和业务过程管理的桥梁。随着大数据技术的飞速发展,过程挖掘技术越来越多地应用于信息系统对业务过程的实现和支持。过程挖掘典型的应用场景包括过程发现、一致性检测和过程增强。过程发现作为一种从数据(如企业信息系统生成的事件日志)中发现过程模型的技术,能够指导业务管理者更加准确直观地了解其服务的业务过程。一致性检测能发现事件日志和过程模型之间的偏差。为了解决原模型中无法正确描述系统更新和改变的问题,在过程挖掘的过程增强应用场景诞生了一种称为模型修正的技术。循环结构的过程发现和模型修正是过程挖掘的重要研究课题。本文以Petri网作为建模工具,分别提出与自由循环结构相关的过程发现算法和模型修正方法。提出了一种基于α算法的过程发现算法,能够从非完备事件日志中发现包含自由循环结构的过程模型。由于缺少一些数据,实际业务过程中生成的事件日志可能变得非完备。针对非完备事件日志,现有的过程发现算法不能构建合适的过程模型。本文通过预处理非完备事件日志,提出识别算法发现事件日志中存在的重复活动。在此基础上,提出对不同长度自由循环结构中活动的区分算法,获得所有自由循环结构中的活动。通过分析活动之间的关系,发现包含自由循环结构的过程模型。提出了一种新的基于Petri网的模型修正方法,使得只能发生一次的变迁能够发生任意次。通过构建自由循环结构,能够改变过程模型中变迁的发生次数。利用校准方法发现事件日志和原模型之间的偏差,能够确定存在问题的变迁。通过构建自由循环结构,获得基于Petri网的修正过程模型。最后,利用一些仿真实验,例证了本文方法的正确性和有效性,而且得到的过程模型在保证高拟合度的同时拥有较理想的精确度和简化度。

关键词：过程挖掘 Petri网自由循环结构非完备事件日志模型修正

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数据仓库的工作台日志过程挖掘系统的研究与实现

基于数据仓库的工作台日志过程挖掘系统的研究与实现

引用

作者：刘琴湖北工业大学

学位级别：硕士

现代制造行业不断发展，自动化生产水平也不断进步，在产品生产周期各个阶段随时都会产生有关产品的工作台日志信息，这些信息数据既包括系统后台自动产生并存储于数据库的产品检测信息，也包括人工记录的产品过程数据，这些信息数据积... 详细信息

现代制造行业不断发展，自动化生产水平也不断进步，在产品生产周期各个阶段随时都会产生有关产品的工作台日志信息，这些信息数据既包括系统后台自动产生并存储于数据库的产品检测信息，也包括人工记录的产品过程数据，这些信息数据积存起来形成海量又独立的产品信息孤岛，对于制造业来讲，需要考虑的一个重大任务便是怎样将其有效整合利用起来，成为有助于产品工程师(PE)研发和指导产品生产的经验、技能和知识，以及产品生产管理环节的决策支持和产品生产执行环节的工艺过程。　　本文提出数据仓库的解决方案，来处理不同结构的海量原始数据。针对Oracle记录、SQLServer记录以及平面文件记录三种不同形式的日志存储，为有效解决工作台日志格式不一、分散存储、消耗资源等问题，并提高系统性能和方便后期扩展，组合运用DBMS自带的增量传输功能及外部开源ETL工具Kettle，来统一清洗和管理日志数据。在构造完成日志数据仓库的前提下，再使用Alpha算法将这些格式化数据经过程挖掘来获取产品流程的Petri图，该图对应于产品具体生产执行环节的工艺流程图，从而以此代替传统的由PE依据经验制定工艺流程的模式。论文最后运用当前的MES报表系统，通过对比新旧模式产品流程周期设定及其生产合格率等方面的变化来进行评估，验证了此方案能够避免一些人工环节的差错，并且有助于优化产品制造工艺流程，进而生产合格率水平也能获得提升。

关键词：工作台日志数据仓库过程挖掘 Petri图 MES报表

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于信息熵和轨迹聚类的抗噪过程挖掘算法

基于信息熵和轨迹聚类的抗噪过程挖掘算法

引用

作者：谢俊上海大学

学位级别：硕士

随着工业智能化的到来,自动化生产越来越迫在眉睫,越来越多的企业开始在生产中使用业务流程管理系统。随着业务流程管理系统的运行,累积了越来越多的业务流程日志等数据,如何有效利用和分析这些事件日志是人们亟待解决的问题。过程挖掘... 详细信息

随着工业智能化的到来,自动化生产越来越迫在眉睫,越来越多的企业开始在生产中使用业务流程管理系统。随着业务流程管理系统的运行,累积了越来越多的业务流程日志等数据,如何有效利用和分析这些事件日志是人们亟待解决的问题。过程挖掘技术是业务流程管理中的重要内容之一,可从事件日志中抽取过程知识,构建过程模型,有助于企业流程的检测并对其进行改进。本文通过调查过程挖掘技术在国内外的研究现状,梳理了其发展过程及具有代表性的过程挖掘算法,发现大多数过程挖掘算法在处理日志噪声方面存在不足,一些过程挖掘算法忽略噪声带来的影响,不具有客观性,而大多数可处理噪声的过程挖掘算法无法给出合理的去噪阈值。为了解决该问题,本文给出基于最大熵原则的去燥阈值方法,用于去除事件日志噪声对过程挖掘结果的影响,然而,此方法仅仅适用于稠密日志,因此,本文进行了优化,给出基于轨迹聚类的去噪方法,识别噪声轨迹。另外,本文在改进的频次矩阵的基础上,根据日志中的活动频次关系识别循环结构、选择结构、并行结构和非自由选择结构。最后给出了自适应去噪构建过程模型的算法。本文给出的算法是信息熵在过程挖掘领域中去除噪声的一种新的尝试。求得的去噪阈值参数不需人为进行设置,可根据事件日志自适应确定,因此给出的算法鲁棒性较好。最后,实验验证了本文提出的算法在挖掘含有噪声的日志时具有更高的拟合度、行为合理度、精确度与召回率。

关键词：过程挖掘业务流程管理日志噪声熵

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种可发现复杂循环结构的扩展α过程挖掘算法

一种可发现复杂循环结构的扩展α过程挖掘算法

引用

作者：吴苏哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

过程挖掘通过分析企业应用系统所产生的事件日志信息,能够重现业务流程的真实执行过程,并利用所发现的知识对工作流模型进行优化和重构,是数据挖掘技术在工作流管理领域的一种较新应用。自从1998年IBM研究院Agrawal等研究员提出从事件... 详细信息

过程挖掘通过分析企业应用系统所产生的事件日志信息,能够重现业务流程的真实执行过程,并利用所发现的知识对工作流模型进行优化和重构,是数据挖掘技术在工作流管理领域的一种较新应用。自从1998年IBM研究院Agrawal等研究员提出从事件日志中发现工作流结构模型的方法起,至今已涌现出许多过程挖掘的研究,而复杂循环结构的发现和处理是当前过程挖掘中的一个重点和难点问题。因此,研究基于事件日志的能够发现和处理复杂循环结构的过程挖掘算法,是未来研究的一个新的发展方向,对过程挖掘技术提出了新的挑战。本文在研究过程挖掘中经典α过程挖掘算法及其扩展算法基础之上,针对算法挖掘工作流模型中复杂循环结构能力不足的问题,根据工作流模型中循环结构与其它结构的不同嵌套情况,讨论并分析其在事件日志中的表现形式,并基于活动之间的因果依赖关系,提出启发式判定规则,给出一种具有发现和处理复杂循环结构能力的方法。通过给出包含事件日志中活动间的因果依赖关系及循环结构执行轨迹信息的递归定义,将复杂循环结构识别方法应用于a过程挖掘算法中,使其具有挖掘复杂循环结构的能力。该扩展α过程挖掘算法的思想是：识别出工作流模型中的最外层循环结构并使用虚拟任务进行代替,从而抽取出事件日志中的循环结构执行轨迹信息,应用a过程挖掘算法对不包含循环结构执行轨迹信息的日志进行挖掘得出流程主模型;然后分别对每个循环结构的内部模块进行挖掘,并将得出的子模型代替主模型中对应的虚拟任务;递归进行上述过程,对循环结构的执行轨迹信息进行挖掘,并将每个子模型代入主模型,直至最终得到完整的工作流模型。论文实现了该扩展算法,并将其作为挖掘插件集成到开源的过程挖掘框架ProM中。同时通过理论分析及模拟实验,对算法进行了全面的评估,验证了其对于复杂循环结构的挖掘能力要优于a过程挖掘算法。

关键词：过程挖掘事件日志工作流模型复杂循环结构因果依赖关系

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于医疗过程挖掘的ICU患者死亡风险预测方法研究

基于医疗过程挖掘的ICU患者死亡风险预测方法研究

引用

作者：李鹏飞山东科技大学

学位级别：硕士

ICU患者的死亡风险评估对确定后续治疗方案、降低抢救成本具有重要意义。以往工作主要基于疾病严重程度评分系统和一些机器学习算法来预测死亡风险。两种方法都只使用患者的生命体征和生理变量作为特征来描述疾病的严重程度。事实上,患... 详细信息

ICU患者的死亡风险评估对确定后续治疗方案、降低抢救成本具有重要意义。以往工作主要基于疾病严重程度评分系统和一些机器学习算法来预测死亡风险。两种方法都只使用患者的生命体征和生理变量作为特征来描述疾病的严重程度。事实上,患者的医疗诊治过程也隐含有患者病情严重程度的宝贵信息,可以为评估患者的死亡风险提供决策信息。为利用这些信息,本文基于患者历史处方数据对其所服用的药物以及药物治疗模式进行挖掘,再结合患者的生命体征和生理变量,对患者的死亡风险进行预测。由此提出融合患者医疗过程挖掘和患者生理体征的死亡风险综合预测方法,主要研究内容如下:(1)LDA药物功效主题聚类:假设同一病种的患者在治疗过程中所服用的治疗药物按其功效分为多个主题,这些药物功效主题分布服从多项式分布,同时患者每日所服用的治疗药物也是按照多项式分布服从于这些药物功效主题,由此可以借助LDA主题模型从历史患者的历史用药日志中训练得到患者每个诊疗日的药物功效主题分布以及各药物功效主题下的药物分布,藉此可为后续医疗过程挖掘奠定基础;(2)基于概率后缀树与随机森林的死亡风险预测模型:在完成药物聚类后,通过计算患者每日药物功效主题分布的相似性,对不同诊疗日的药物功效组合方案进行聚类,同一簇内各诊疗日的药物功效分布用统一的药物功效组合标签进行标注,由此可将患者的药物治疗流程转换为一个药物功效组合标签序列;再假设患者每日用药的药物功效组合服从变阶马尔可夫模型,由此可借助概率后缀树对患者的药物治疗过程进行建模。之后,可根据患者服用药物的相似性以及最终治疗结果,将患者分为四类,每类可训练一个概率后缀树模型。计算待预测患者的药物治疗序列与上述四个概率后缀树模型的相似度。将该相似度以及患者的各项体征数据作为输入,使用随机森林分类模型,训练患者的死亡风险预测模型;(3)基于LSTM神经网络与随机森林的死亡风险预测模型:患者住院期间服用的药物可视作药物功效主题分布的时序数据,而长短期记忆网络,可以学习长期依赖信息,可以很好地解决长时依赖问题,通过LDA主题模型求得每日的药物主题分布,以主题分布作为单日特征,利用长短期记忆网络模型,对时序药物数据进行分类预测,以预测概率以及患者的各项体征数据作为输入,使用随机森林分类模型,训练患者的死亡风险预测模型;结合MIMIC-Ⅲ临床数据集中败血症以及肺炎患者的处方用药及生理体征数据对所提方案的可行性和有效性进行评估。实验表明,概率后缀树和随机森林结合的预测方法更适合败血病这种住院时间较短、治疗模式相对固定的病种;而对于治疗方案复杂、治疗模式多变、住院时间较长的病种,使用LSTM长短期记忆网络与随机森林结合的预测方法效果更优。两种方法取得的精准率、召回率、F1值等指标优于基于特征的传统方法。

关键词：医疗数据挖掘主题模型过程挖掘概率后缀树随机森林 LSTM网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于过程挖掘的代码相似度检测方法研究

基于过程挖掘的代码相似度检测方法研究

引用

作者：李路鹿山东科技大学

学位级别：硕士

代码相似性检测在计算机程序设计教学和软件知识产权保护等方面有重要的应用。在计算机程序设计类课程的教学中,为了规避代码相似度检测工具的抄袭检测,学生会对提交的作业代码使用不透明谓词、循环展开、函数生成和合并等较复杂的代码... 详细信息

代码相似性检测在计算机程序设计教学和软件知识产权保护等方面有重要的应用。在计算机程序设计类课程的教学中,为了规避代码相似度检测工具的抄袭检测,学生会对提交的作业代码使用不透明谓词、循环展开、函数生成和合并等较复杂的代码混淆手段降低代码之间的相似度。现有代码相似度检测方法仅考虑了代码自身的静态特征,只能抵抗较为简单的代码混淆手段,难以处理上述较复杂的代码混淆手段。针对该问题,面向计算机程序设计作业代码的相似度检测,本文考虑代码运行后的动态特征,提出了一种基于过程挖掘的代码相似度检测方法。具体来说,首先,为了获得代码的动态特征,通过代码插桩给代码插入部分输出语句。为此,定义了适用于代码相似度检测的代码插桩语句和插桩规则,通过代码的插桩和运行获得代码的运行日志;然后,通过过程挖掘技术挖掘代码的运行日志,获取体现代码动态特征的流程图;最后,将挖掘得到的流程图作为代码动态特征相似度计算的依据,通过图相似度算法计算流程图之间的相似度,将其作为代码之间的相似度。实验表明,与现有具有代表性的代码相似度检测方法Sim和GPLAG相比,本文方法不仅可以处理现有方法可以抵抗的常用代码混淆手段,还可以抵抗不透明谓词、循环展开以及函数生成和合并这三种现有方法无法检测的代码混淆手段,具有更强的抗混淆能力。

关键词：代码相似度检测代码混淆代码插桩过程挖掘流程图

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于肝炎病人案例的生物医疗领域过程挖掘研究

基于肝炎病人案例的生物医疗领域过程挖掘研究

引用

作者： Muhammad Rashid Naeem 重庆大学

学位级别：硕士

成本、时间和资源是影响医院的服务质量的主要因素。若要改善服务质素医院尝试简化其程序。生物医学过程更扭曲和彼此相连，像神经网络很难创建一个适当的过程模型。另一方面，过程挖掘可以用于从病人的诊断和治疗数据中提取事件并提供... 详细信息

成本、时间和资源是影响医院的服务质量的主要因素。若要改善服务质素医院尝试简化其程序。生物医学过程更扭曲和彼此相连，像神经网络很难创建一个适当的过程模型。另一方面，过程挖掘可以用于从病人的诊断和治疗数据中提取事件并提供生物医学过程显示如何真正执行的精确视图。　　本论文探讨了过程挖掘已成功应用在肝炎患者生物医学实验数据的生物医学领域的应用。我们使用三个不同的角度来分析生物医疗流程：　　[I]医院数据分析：首先，我们分析的生物医学实验数据集和筛选事件能生成XES（可扩展事件流）日志文件。有两个开放源码工具xesame和openXES广泛用于从数据文件中创建事件日志，但由于应用的复杂性和大尺寸的数据集，我们开发的"日志产生器"工具来创建 XES日志，在大型数据集上试验成功。"日志生成器"工具易于使用和在大型数据集上执行得更快。　　[II]模型复杂性：为了减少复杂性的过程模型，我们提出了三种：(a)一种文本挖掘技术相似的活动归类，并在子活动上执行子过程挖掘。(b)删除非频繁的活动或那些其频率发生小于100。(c)使其发生的频率少于10000那些活动集群和在单个群集上执行过程挖掘。　　[III]性能演化：为了评估性能，我们使用过程挖掘的健身和一致性的算法。我们还使用模糊的动画和视觉感应矿工检查频率的令牌（案例事件）和雷区的流程模型中的偏差。　　此外，我们使用的开放源码工具 Prom6执行过程挖掘生物医学数据和统计资料使用流行的过程挖掘算法生成的。

关键词：商业智能过程挖掘肝炎病人医院数据

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于过程挖掘的C船厂物资管理流程优化研究

基于过程挖掘的C船厂物资管理流程优化研究

引用

作者：李颜江江苏科技大学

学位级别：硕士

船舶行业作为一个国家水上交通、海洋资源开发的重要战略性产业，对国家海洋资源的开发和维护、国民经济的稳步增长都具有十分重要的意义。船舶建造行业同时也是一个业务流程复杂、涵盖物资众多的特殊行业，科学合理的物资管理系统对于... 详细信息

船舶行业作为一个国家水上交通、海洋资源开发的重要战略性产业，对国家海洋资源的开发和维护、国民经济的稳步增长都具有十分重要的意义。船舶建造行业同时也是一个业务流程复杂、涵盖物资众多的特殊行业，科学合理的物资管理系统对于保障船舶企业物料供应和可持续生产具有十分重要的意义。尽管我国船舶企业的制造规模和生产体量已经达到较大规模，但是船舶企业物资管理方面的信息化和数字化程度相较于国际领先船舶企业还存在不小的差距。目前国内关于船舶企业物资管理业务流程方面的研究，主要多是基于传统的物资管理业务数据进行分析，极少有基于物资管理业务流程日志数据的分析研究。过程挖掘（ProcessMining）作为一个较新且成熟的数据挖掘技术，在传统业务流程管理技术的基础上，将智能计算、数据挖掘和过程建模等技术相结合，基于物资管理业务流程中的日志数据，可以更好地对船舶企业物资管理业务流程进行深度挖掘与分析。　　鉴于此，本文选取C船厂物资管理系统作为研究对象，在获取物资系统真实事件日志的基础上，运用过程挖掘技术对物资管理系统的运作流程进行分析，发现物资系统流程中存在的问题并提出优化对策。具体步骤如下：首先本文对研究背景及意义进行分析，梳理了国内外的研究现状，基于物资管理的现状和不同学者的观点，确定了本文的主要研究思路及内容;其次引入过程挖掘的基本概念和算法，基于C船厂物资管理业务流程，建立了基于Petri网的物资管理系统流程模型;然后对物资管理系统中的事件日志数据进行提取及预处理，利用模糊挖掘、启发式挖掘和α算法等方法，挖掘出在C船厂物资管理系统中的真实事件记录，得到物资系统实际操作过程模型;最后采用一致性检验方法，对物资系统的实际运行流程与基于Petri网构建的模型进行差异对比与分析，发现C船厂物资管理系统存在物资采购模式较为落后、入库和出库管理机制不完善、库存物资分类不科学、物资积压和物资短缺、废弃物资处理不及时、物资管理人才不足等问题，针对这些问题及产生原因提出优化解决对策。　　根据本文中得到的研究成果，为C船厂物资管理系统的业务流程优化管理提供一种新的思路，更好地帮助C船厂发现物资管理系统运行过程中存在的问题，并提出优化对策，从而提升C船厂物资管理系统的整体运行效率。此外，还有助于提高船舶企业整体的管理效率和生产制造效率，甚至对整个船舶行业物资管理系统的研究，都具有一定的实际参考价值。

关键词：造船厂物资管理事件日志过程挖掘流程优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

没有更多数据了...

全选清除本页清除全部题录导出标记到“检索档案”

共31页 << < 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 > >>

检索报告对象比较合并检索0

隐藏清空

合并搜索

回到顶部

执行限定条件

内容：

评分：

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

订阅名称：

通借通还

温馨提示：

图书名称：

借书校区：

取书校区：

手机号码：

邮箱地址：

一卡通帐号：

电话和邮箱必须正确填写，我们会与您联系确认。

联系人：

所在院系：

联系邮箱：

联系电话：

内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号邮编: 010021

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：