【摘 要】
：
条件非频繁行为是指带有属性值的频数较低事件轨迹所记录的行为。从记录的事件日志中挖掘条件非频繁行为是业务过程优化的主要内容之一。已有的方法删除低频次行为,较少考虑
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目（61572035,61402011）, 安徽省自然科学基金（1508085MF111,1608085QF149）, 安徽省高校自然科学基金重点项目（KJ2016A208）, 安徽省学术和技术带头人资助项目（DG119）, 安徽省优秀青年人才项目（ZY290）资助
论文部分内容阅读
条件非频繁行为是指带有属性值的频数较低事件轨迹所记录的行为。从记录的事件日志中挖掘条件非频繁行为是业务过程优化的主要内容之一。已有的方法删除低频次行为,较少考虑模块网间数据流角度下的条件非频繁行为。基于此,文中提出了基于通讯行为轮廓挖掘条件非频繁行为的方法。以模块网间的通讯行为轮廓理论为基础,首先,通过给定的业务过程源模型查找其可执行事件日志,并且找出频数较低的事件轨迹,添加相关属性及属性值,即可得到条件非频繁轨迹;其次,通过计算不同模块网间通讯特征的条件依赖数值,确定条件不频繁轨迹是否删除或保留,从而得
其他文献
当前农业害虫综合防治中,农业害虫检测主要通过专业人员手动收集和分类实地样本,这种手动分类方法既昂贵又耗时。现有的通过计算机实现的自动农业害虫检测对害虫所处背景环境的要求较高,并且无法实现农业害虫的定位。针对这些问题,文中基于深度学习的思想,提出了一种新的农业害虫自动检测方法,它由区域提取网络和Fast R-CNN两个部分组成。区域提取网络在任意大小且背景繁杂的图像上的某一个或多个区域进行特征提取,
群体骚乱行为对社会公共安全的危害极大,是智能视频监控防范的重点之一。针对现有群体骚乱行为检测算法运算效率和检测正确率均较低的问题,提出了一种基于群组运动模式变化分析的行为检测算法。该方法提取前景像素点的光流特征作为行为分析的依据,采用K均值聚类和贝叶斯准则实现场景中不同人群的群组划分。在此基础上,分析场景中所有群组的运动模式变化,构建最大变化因子,计算最大变化因子变化量,检测群体骚乱行为。实验结果
属性约简是粗糙集理论中重要的研究内容之一，是数据挖掘中知识获取的关键步骤。Pawlak粗糙集约简的对象一般是有标记的决策表或者是无标记的信息表。而在很多现实问题中有标记
2005年8月10日,中国人民银行上海总部揭牌仪式在上海浦东国际会议中心举行.这标志着央行上海总部正式落户上海.央行为什么要设置上海总部?央行上海总部将行使哪些职能?央行落
摘要：当前我国STEM教学中普遍存在课程设计粗线条化、缺少足够的教学支架、无法满足学生完成探究过程等问题。造成这些问题最为核心的原因是STEM教学设计过程中没有充分考虑如何激发学习者的学习动机。STEM教学所强调的自主、合作、探究的“做中学”学习方式和注重跨学科、情境、体验、参与的特色，有助于激发学习者多个层面的学习动机，从而提升STEM教学效果。基于STEM教学过程模式、学习动机相关理论以及动机
我国古代家风家训在增强家族凝聚力,熏陶培养子弟的理想志向、道德情操、为人处世、行为规范等方面都起到了不可替代的重要作用。时至今天,这些家风家训仍有很大的影响力,因
教学游戏是与教学信息化相伴而生的一种新型教学手段。目前国内小学英语教育游戏资源主要源于尚学大学堂、游戏学堂、奥卓尔软件、幻境游学、E代学堂等五个平台。根据教学内