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POWER:知识丰富的智能网格工作流框架
被引量:
8
1
作者
张少华
向勇
+2 位作者
沈浴竹
姜进磊
史美林
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第11期125-133,共9页
近年来,一些研究利用人工智能的规划技术来进行网格工作流的动态构建,但目前应用的方法尚缺乏显式知识支持,影响了系统的可扩展性。针对这个不足,定义了流程模式作为应用层知识表示工具;并基于模式提出了工作流动态生成的规划方法;进...
近年来,一些研究利用人工智能的规划技术来进行网格工作流的动态构建,但目前应用的方法尚缺乏显式知识支持,影响了系统的可扩展性。针对这个不足,定义了流程模式作为应用层知识表示工具;并基于模式提出了工作流动态生成的规划方法;进而提出了一个支持多领域应用的,知识丰富,目标驱动网格工作流框架。
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关键词
网格
工作流
流
程模式
面向模式的规划
工作流
生成
框架
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职称材料
一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法
被引量:
3
2
作者
蒋艳荣
李卫华
杨劲涛
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017年第2期158-165,共8页
柔性工作流在应对业务建模过程中的动态不确定因素、提高工作流系统的柔性具有巨大的优势,然而,柔性活动的动态细化一直是柔性工作流建模和应用的一个难点。因此,提出一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法。该方法以知识树的包...
柔性工作流在应对业务建模过程中的动态不确定因素、提高工作流系统的柔性具有巨大的优势,然而,柔性活动的动态细化一直是柔性工作流建模和应用的一个难点。因此,提出一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法。该方法以知识树的包含和泛化关系作为启发信息,以活动选取约束和时序约束作为指导和校验,实现柔性活动的动态细化。在介绍了知识树及其蕴含关系以及活动选取约束和时序约束规则的基础上,给出了柔性活动的动态细化算法,描述了活动选取校验和时序约束校验算法。最后给出了算法的实现和实例分析,其结果表明了所提方法的有效性,能够很好地解决柔性活动的细化问题。
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关键词
柔性
工作流
动态细化
时序约束
工作流
生成
过程建模
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职称材料
面向业务知识的工作流动态生成方法
被引量:
1
3
作者
张少华
向勇
+1 位作者
史美林
沈浴竹
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期604-607,共4页
针对当前工作流生成研究大多都仅限于工作流建模阶段的自动创建,缺乏对执行阶段动态生成支持的不足,该文采用流程模式作为业务知识的表示工具,并基于流程模式提出一个面向业务知识、目标驱动的工作流生成方法。通过创建、细化和重规划3...
针对当前工作流生成研究大多都仅限于工作流建模阶段的自动创建,缺乏对执行阶段动态生成支持的不足,该文采用流程模式作为业务知识的表示工具,并基于流程模式提出一个面向业务知识、目标驱动的工作流生成方法。通过创建、细化和重规划3个算法实现了工作流生成中自动创建、运行时细化和变更的完整支持。该方法提高了流程系统的易用性、灵活性与自适应性,并通过相关研究比较说明该方法在知识应用、功能支持以及应用实现等方面的优点。
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关键词
工作流
生成
增量细化
运行时变更
原文传递
工作流生成中的一种流程模式知识优化方法
4
作者
张少华
向勇
+1 位作者
沈浴竹
史美林
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第21期12-16,共5页
基于模式的工作流生成利用规划技术和业务知识实现了工作流自动创建。流程模式知识的优劣直接影响到工作流生成结果的正确性。提出了一个针对流程模式的知识优化方法。在人工建模的基础上,针对流程模式知识构建场景分类器。利用流程规...
基于模式的工作流生成利用规划技术和业务知识实现了工作流自动创建。流程模式知识的优劣直接影响到工作流生成结果的正确性。提出了一个针对流程模式的知识优化方法。在人工建模的基础上,针对流程模式知识构建场景分类器。利用流程规划运行的历史数据,通过机器学习对流程模式进行调整与优化,保证了工作流创建的正确性。
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关键词
工作流
生成
流
程模式
场景分类器训练
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职称材料
题名
POWER:知识丰富的智能网格工作流框架
被引量:
8
1
作者
张少华
向勇
沈浴竹
姜进磊
史美林
机构
清华大学计算机科学与技术系
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第11期125-133,共9页
基金
国家自然科学基金(90412009)~~
文摘
近年来,一些研究利用人工智能的规划技术来进行网格工作流的动态构建,但目前应用的方法尚缺乏显式知识支持,影响了系统的可扩展性。针对这个不足,定义了流程模式作为应用层知识表示工具;并基于模式提出了工作流动态生成的规划方法;进而提出了一个支持多领域应用的,知识丰富,目标驱动网格工作流框架。
关键词
网格
工作流
流
程模式
面向模式的规划
工作流
生成
框架
Keywords
grid workflow
process pattern
pattern-oriented planning
workflow generation
framework
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法
被引量:
3
2
作者
蒋艳荣
李卫华
杨劲涛
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017年第2期158-165,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61142012)
广东省科技计划项目(2015B010128005
2013B021800115)
文摘
柔性工作流在应对业务建模过程中的动态不确定因素、提高工作流系统的柔性具有巨大的优势,然而,柔性活动的动态细化一直是柔性工作流建模和应用的一个难点。因此,提出一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法。该方法以知识树的包含和泛化关系作为启发信息,以活动选取约束和时序约束作为指导和校验,实现柔性活动的动态细化。在介绍了知识树及其蕴含关系以及活动选取约束和时序约束规则的基础上,给出了柔性活动的动态细化算法,描述了活动选取校验和时序约束校验算法。最后给出了算法的实现和实例分析,其结果表明了所提方法的有效性,能够很好地解决柔性活动的细化问题。
关键词
柔性
工作流
动态细化
时序约束
工作流
生成
过程建模
Keywords
flexible workflow
dynamic refinement
temporal constraints
workflow generation
process modeling
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
面向业务知识的工作流动态生成方法
被引量:
1
3
作者
张少华
向勇
史美林
沈浴竹
机构
清华大学计算机科学与技术系
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期604-607,共4页
基金
国家"八六三"高科技项目(2007AA010305)
文摘
针对当前工作流生成研究大多都仅限于工作流建模阶段的自动创建,缺乏对执行阶段动态生成支持的不足,该文采用流程模式作为业务知识的表示工具,并基于流程模式提出一个面向业务知识、目标驱动的工作流生成方法。通过创建、细化和重规划3个算法实现了工作流生成中自动创建、运行时细化和变更的完整支持。该方法提高了流程系统的易用性、灵活性与自适应性,并通过相关研究比较说明该方法在知识应用、功能支持以及应用实现等方面的优点。
关键词
工作流
生成
增量细化
运行时变更
Keywords
workflow generation
incremental refinement
runtime change
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
工作流生成中的一种流程模式知识优化方法
4
作者
张少华
向勇
沈浴竹
史美林
机构
清华大学计算机科学与技术系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第21期12-16,共5页
基金
国家自然科学基金( the National Natural Science Foundation of China under Grant No.90412009)
文摘
基于模式的工作流生成利用规划技术和业务知识实现了工作流自动创建。流程模式知识的优劣直接影响到工作流生成结果的正确性。提出了一个针对流程模式的知识优化方法。在人工建模的基础上,针对流程模式知识构建场景分类器。利用流程规划运行的历史数据,通过机器学习对流程模式进行调整与优化,保证了工作流创建的正确性。
关键词
工作流
生成
流
程模式
场景分类器训练
Keywords
workflow generation
process pattern
scenario classifier training
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
POWER:知识丰富的智能网格工作流框架
张少华
向勇
沈浴竹
姜进磊
史美林
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2006
8
下载PDF
职称材料
2
一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法
蒋艳荣
李卫华
杨劲涛
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017
3
下载PDF
职称材料
3
面向业务知识的工作流动态生成方法
张少华
向勇
史美林
沈浴竹
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
原文传递
4
工作流生成中的一种流程模式知识优化方法
张少华
向勇
沈浴竹
史美林
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
0
下载PDF
职称材料
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