流程挖掘在流程优化中的应用 被引量：14

1

作者 赵卫东 刘海涛 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2632-2642,共11页

企业信息系统产生的大量流程日志数据隐藏了一些有用的模式,流程挖掘从控制流、组织、资源等多个视图分析这些数据,发现流程中存在的问题,指导管理人员对流程进行优化。详细总结了近年来流程挖掘在流程优化中的应用,分析了利用流程挖掘... 企业信息系统产生的大量流程日志数据隐藏了一些有用的模式,流程挖掘从控制流、组织、资源等多个视图分析这些数据,发现流程中存在的问题,指导管理人员对流程进行优化。详细总结了近年来流程挖掘在流程优化中的应用,分析了利用流程挖掘优化业务流程的几种典型方法,论述了流程挖掘在改善流程结构、提升组织效率、优化资源配置和检测流程异常等领域的应用,并指出了进一步的研究方向。 展开更多

关键词 流程挖掘 流程优化 组织挖掘 资源分配 异常检测

下载PDF 职称材料

踪迹聚类下组织实体的重要度排序方法 被引量：1

2

作者 徐涛 孟野 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期1284-1289,共6页

针对简单套用交接网络等社会网络分析方式不能很好地反映踪迹聚类生成的一系列流程的组织实体的重要度的问题,提出了一种踪迹聚类下组织实体的重要度排序方法。首先,对于参与踪迹聚类生成的一系列流程的组织实体构建踪迹聚类与组织实体... 针对简单套用交接网络等社会网络分析方式不能很好地反映踪迹聚类生成的一系列流程的组织实体的重要度的问题,提出了一种踪迹聚类下组织实体的重要度排序方法。首先,对于参与踪迹聚类生成的一系列流程的组织实体构建踪迹聚类与组织实体关系网络;其次,定义基于踪迹聚类与组织实体关系网络的节点重要度评估方法;最后,对踪迹聚类下的各个组织实体节点计算其在关系网络中的重要度评分并排序。实验结果表明,所提方法构建的关系网络相比踪迹聚类下的交接网络能够更准确地反映组织实体的实际重要度;与基于拓扑势的网络社区节点重要度排序算法相比,所提方法的节点重要度排序结果更符合实际业务流程,能更好地区分关系网络中重要度不同的节点。 展开更多

关键词 流程挖掘 组织挖掘 重要度排序 社会网络 复杂网络

下载PDF 职称材料

面向快速工艺准备的闭环工作流管理系统的研究 被引量：3

3

作者 刘庭煜 易红 倪中华 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期495-501,共7页

为提高军工制造企业工艺准备的响应速度,给出了一种基于流程挖掘及结果反馈的闭环工作流管理系统,用于支撑工艺—准备的流程控制。研究了该系统的框架、内部结构及各模块(特别是流程组织挖掘模块)的交互方式。运用活动—资源关系挖掘算... 为提高军工制造企业工艺准备的响应速度,给出了一种基于流程挖掘及结果反馈的闭环工作流管理系统,用于支撑工艺—准备的流程控制。研究了该系统的框架、内部结构及各模块(特别是流程组织挖掘模块)的交互方式。运用活动—资源关系挖掘算法,对工作流运行日志进行了基于组织角度的挖掘。为优化工艺准备系统的任务分配,运用基于流程挖掘结果的反馈算法,对系统的资源组织进行了处理。同时,采用基于社会网络分析技术处理挖掘数据,以帮助优化资源组织结构。最后,采用.NET技术进行了系统实现,并基于该系统进行了一些验证实验。 展开更多

关键词 快速工艺准备 闭环工作流管理系统 流程控制 流程挖掘 挖掘结果反馈 组织挖掘引擎

下载PDF 职称材料

基于数据自组织挖掘的机械设备状态退化预警方法 被引量：3

4

作者 胡瑾秋 张来斌 +1 位作者 胡春艳 李文强 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期142-147,共6页

在设备状态监测过程中引入数据自组织挖掘思想,建立一种设备状态退化预警方法。采用隐马尔科夫模型(HMM)对设备的早期退化状态进行准确辨识和评估,并进一步建立设备退化过程的自组织预测模型。案例分析中将该方法应用到旋转机械轴承运... 在设备状态监测过程中引入数据自组织挖掘思想,建立一种设备状态退化预警方法。采用隐马尔科夫模型(HMM)对设备的早期退化状态进行准确辨识和评估,并进一步建立设备退化过程的自组织预测模型。案例分析中将该方法应用到旋转机械轴承运行状态退化的预警过程中。结果表明,基于自组织数据挖掘的设备状态退化趋势预测方法预测效果准确、客观性强,预测值与实际值的拟合程度高,相对误差仅为3.1%。新方法能够预测设备未来时间段的退化状态及其发展趋势,提前给出预警信息,有效地制定预知维修计划,及时采取预防措施,防止因设备突发失效引起非计划停机造成生产和经济损失。 展开更多

关键词 数据自组织挖掘 隐马尔科夫模型 数据分组处理方法 状态退化预警

下载PDF 职称材料

自组织数据挖掘理论与经济系统的复杂性研究 被引量：45

5

作者 贺昌政 吕建平 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2001年第12期1-5,35,共6页

通过对自组织数据挖掘理论与方法的发展过程、原理和算法基本步骤的分析 ,重点阐述了它所揭示经济对象构成因素的功能和较准确的预测功能 ,并指出 。

关键词 自组织数据挖掘 经济系统 复杂性 系统分析

原文传递

人民币汇率影响因素研究 被引量：30

6

作者 贺昌政 任佩瑜 俞海 《管理世界》 CSSCI 北大核心 2004年第5期45-49,共5页

本文运用自组织数据挖掘方法,从定性和定量综合集成的途径探讨人民币实际汇率的动态变化规律及其影响因素。我们发现,在1997～2002年时间段内,消费价格指数成为影响人民币实际汇率最主要的因素,并且二者的运动方向是相反的,近年来消费... 本文运用自组织数据挖掘方法,从定性和定量综合集成的途径探讨人民币实际汇率的动态变化规律及其影响因素。我们发现,在1997～2002年时间段内,消费价格指数成为影响人民币实际汇率最主要的因素,并且二者的运动方向是相反的,近年来消费价格指数的连续下降使人民币实际汇率在前段时期的升值状况得到根本性缓解。被经济学界提出的、对人民币名义汇率较有影响的其他经济变量在人民币实际汇率模型中仅显示了微弱的作用,这源于近年来人民币名义汇率太稳定,它削弱了这些经济变量对实际汇率的影响作用。 展开更多

关键词 人民币汇率 中国 外汇储备 浮动汇率制 外汇市场 国际收支 自组织数据挖掘方法

原文传递

对多重共线性问题的探讨 被引量：27

7

作者 鲁茂 贺昌政 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第8期6-9,共4页

本文指出变量间的内在联系是共线性产生的本质原因,并普遍存在于变量之间;总结分析了共线性的潜在危害、诊断方法和处理手段;共线性的诊断并不是必须的,其严重性也不等于有危害性,但现有处理方法偏离了危害性这个问题本源。本文结合文... 本文指出变量间的内在联系是共线性产生的本质原因,并普遍存在于变量之间;总结分析了共线性的潜在危害、诊断方法和处理手段;共线性的诊断并不是必须的,其严重性也不等于有危害性,但现有处理方法偏离了危害性这个问题本源。本文结合文图研究,指出共线性有意义的区分是有无危害性,并提出GMDH方法能处理有害共线性问题。 展开更多

关键词 多重共线性 数据分组处理 自组织数据挖掘

下载PDF 职称材料

自组织数据挖掘与人工神经网络方法比较研究 被引量：9

8

作者 贺昌政 张宾 俞海 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2002年第11期11-14,50,共5页

着重分析了自组织数据挖掘与人工神经网络方法对系统的先验知识的利用 ,算法过程以及推广能力方面的差别 ,显示了自组织数据挖掘方法具有能同时利用关于系统的先验知识和来自观察数据样本的信息的良好性能 ,并指出 。

关键词 自组织数据挖掘 人工神经网络 复杂系统 最优复杂度模型

原文传递

自组织数据挖掘在卫生总费用预测中的应用 被引量：11

9

作者 刘明霞 任仕泉 《卫生经济研究》 2003年第12期10-12,共3页

本文采用自组织数据挖掘方法建立了卫生总费用的预测模型 ,发现影响我国卫生总费用的重要因素有 :GDP、医疗卫生服务成本、全国保险福利费用总额、全国从业人员数、城镇职工医疗卫生支出、政府卫生支出等。模型预测结果显示 :中国卫生... 本文采用自组织数据挖掘方法建立了卫生总费用的预测模型 ,发现影响我国卫生总费用的重要因素有 :GDP、医疗卫生服务成本、全国保险福利费用总额、全国从业人员数、城镇职工医疗卫生支出、政府卫生支出等。模型预测结果显示 :中国卫生总费用在今后若干年会有比较快的增长 ,需要政府从宏观政策上加强卫生改革的力度来控制医疗卫生服务成本 。 展开更多

关键词 卫生总费用 预测模型 自组织数据挖掘 卫生改革 医疗卫生服务成本 中国 卫生事业

下载PDF 职称材料

自组织组合预测方法及其应用 被引量：11

10

作者 贺昌政 俞海 卢跃奇 《数量经济技术经济研究》 CSSCI 北大核心 2002年第2期84-87,共4页

本文基于自组织数据挖掘的理论与方法,提出了自组织组合预测法。与一些常见的组合预测方法比较,该方法不仅改善了对数据样本的拟合精度,而且显著提高了模型的预测能力。实证分析证实了这一结论。

关键词 自组织数据挖掘 组合预测 预测能力 应用 成都市 消费水平

原文传递

基于OSA算法和GMDH网络集成的电子商务客户流失预测 被引量：15

11

作者 朱帮助 张秋菊 +1 位作者 邹昊飞 魏一鸣 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2011年第5期64-70,共7页

电子商务客户流失预测是一种典型的高维、非线性、数据不平衡问题,传统的方法已很难提高其预测精度。本文将自组织数据挖掘方法(SODM)引入电子商务客户流失预测,提出一种基于客观系统分析(OSA)和数据分组处理(GMDH)网络集成的电子商务... 电子商务客户流失预测是一种典型的高维、非线性、数据不平衡问题,传统的方法已很难提高其预测精度。本文将自组织数据挖掘方法(SODM)引入电子商务客户流失预测,提出一种基于客观系统分析(OSA)和数据分组处理(GMDH)网络集成的电子商务客户流失预测模型。首先利用OSA算法自动选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入GMDH网络进行学习与训练,进而对测试样本客户流失状态进行预测。为了提高预测精度,本文还利用向上采样法进行数据平衡化,使得流失类和非流失类客户数量大致相等。应用该模型对某网上商场客户流失状态进行预测,并将预测结果与神经网络、SVM等方法得到的结果进行了比较,验证了该模型的有效性及实用性。 展开更多

关键词 自组织数据挖掘 客观系统分析 数据分组处理 客户流失预测 电子商务

原文传递

基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型 被引量：12

12

作者 张秋菊 朱帮助 《企业经济》 CSSCI 北大核心 2011年第1期95-99,共5页

为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据... 为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据处理网络(GMDH)集成起来进行电子商务客户流失预测。首先利用OSA算法选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入改进GMDH网络进行学习和训练,进而对测试样本客户流失状态进行判别。将该方法应用于某网上商店客户流失预测实证分析,预测结果验证了该方法对包含多种因素影响的电子商务客户流失预测具有优势,基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型具有较强的实用性和可操作性。 展开更多

关键词 客户流失预测 自组织数据挖掘 客观系统分析 数据分组处理 电子商务

下载PDF 职称材料

商业银行网络银行业务发展影响因素的实证研究 被引量：12

13

作者 牟胜东 田益祥 《技术经济》 CSSCI 2014年第3期97-102,共6页

采用自组织数据挖掘方法(GMDH),客观、自动地筛选影响商业银行网络银行业务发展的主要因素。利用2000—2011年我国10家商业银行的季度数据,实证分析网络银行业务发展与其影响因素之间的非线性关系。研究结果表明:政策因素、电子商务发... 采用自组织数据挖掘方法(GMDH),客观、自动地筛选影响商业银行网络银行业务发展的主要因素。利用2000—2011年我国10家商业银行的季度数据,实证分析网络银行业务发展与其影响因素之间的非线性关系。研究结果表明:政策因素、电子商务发展、网络营销和安全性是影响商业银行网络银行业务发展的主要因素;政策因素和网络营销对网络银行业务发展的影响较小,电子商务发展和安全性对网络银行业务发展的影响较大;这些影响因素与网络银行业务发展之间不仅存在线性关系,而且存在非线性关系。 展开更多

关键词 商业银行 网络银行 网上银行 自组织数据挖掘

下载PDF 职称材料

基于自组织数据挖掘方法的经济预警研究 被引量：4

14

作者 陈川 何跃 贺昌政 《成都信息工程学院学报》 2005年第1期101-106,共6页

目前经济预警方法主要包括指标预警、统计预警、模型预警3类,这3类方法各有优劣。模型预警法常使用ARCH模型预警与人工神经网络模型预警。将自组织数据挖掘方法引入经济预警建模过程,通过实证研究发现:自组织数据挖掘方法在经济预警研... 目前经济预警方法主要包括指标预警、统计预警、模型预警3类,这3类方法各有优劣。模型预警法常使用ARCH模型预警与人工神经网络模型预警。将自组织数据挖掘方法引入经济预警建模过程,通过实证研究发现:自组织数据挖掘方法在经济预警研究中具有较强的学习能力,在模型变量筛选时能有效避免人为因素的影响;与人工神经网络相比较,它建立的显式模型能够反映输入指标对输出指标的具体影响状况,将有助于分析警源,排除警情。研究结果表明,自组织数据挖掘方法将为经济预警提供一种新的模型预警法。 展开更多

关键词 经济预警 模型预警 自组织数据挖掘方法

下载PDF 职称材料

中国经济与环境系统协调发展的实证分析 被引量：11

15

作者 姚奕 郭军华 倪勤 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第1期100-103,共4页

文章建立的中国经济―环境系统综合评价的指标体系,运用投影寻踪分类模型计算了综合发展指数,数据显示出中国经济与环境系统的发展呈现逐步上升的状态,环境的综合发展水平滞后于经济发展水平。通过自组织数据挖掘算法得到了经济与环境... 文章建立的中国经济―环境系统综合评价的指标体系,运用投影寻踪分类模型计算了综合发展指数,数据显示出中国经济与环境系统的发展呈现逐步上升的状态,环境的综合发展水平滞后于经济发展水平。通过自组织数据挖掘算法得到了经济与环境之间最佳复杂度的拟合公式,并由此计算两者之间的协调度。 展开更多

关键词 协调发展 投影寻踪 自组织数据挖掘 预测

下载PDF 职称材料

影响上市公司价值的微观因素分析 被引量：6

16

作者 赵嘉 贺昌政 《技术经济与管理研究》 2003年第4期17-19,共3页

认识价值是一切经济和管理行为的依据和前提。投资者和公司管理者往往需要对影响公司价值的因素进行分析。而究竟是哪些因素影响了公司的价值 ,是一个值得探讨的问题。本文对诸多在过去认为可能对公司价值造成影响的因素进行了分析 。

关键词 上市公司 公司价值 影响因素 微观因素 财务结构 非持久类利润 自组织数据挖掘

下载PDF 职称材料

自组织数据挖掘与回归分析方法的比较研究 被引量：6

17

作者 郑明翠 贺昌政 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1748-1751,共4页

采取定性分析、理论分析和实验研究相结合的方式,从三方面对自组织数据挖掘方法与回归分析方法进行比较:包括二者的算法过程,对不同对象的拟合和预测效果以及二者的联系。结果不仅揭示了二者的区别和联系,而且表明,自组织数据挖掘方法... 采取定性分析、理论分析和实验研究相结合的方式,从三方面对自组织数据挖掘方法与回归分析方法进行比较:包括二者的算法过程,对不同对象的拟合和预测效果以及二者的联系。结果不仅揭示了二者的区别和联系,而且表明,自组织数据挖掘方法是复杂系统模拟预测的有效工具。 展开更多

关键词 自组织数据挖掘 回归分析 拟合与预测 复杂系统

下载PDF 职称材料

四川卷烟市场消费者的心理需求研究 被引量：5

18

作者 何跃 鲍爱根 贺昌政 《运筹与管理》 CSCD 2005年第2期138-141,共4页

随着中国加入WTO和2004年国家"特种烟草专卖零售许可证"的取消;随着中国卷烟体制性障碍的逐步消除,中国卷烟市场的竞争将更加激烈。然而由于中国幅员辽阔,不同地区消费者的偏好可能千差万别。本文就是以此为前提,运用国际先... 随着中国加入WTO和2004年国家"特种烟草专卖零售许可证"的取消;随着中国卷烟体制性障碍的逐步消除,中国卷烟市场的竞争将更加激烈。然而由于中国幅员辽阔,不同地区消费者的偏好可能千差万别。本文就是以此为前提,运用国际先进的自组织数据挖掘方法研究四川卷烟市场消费者的心理需求,挖掘影响四川卷烟消费者购买决策的主要因素,为国内卷烟企业更好地参与四川市场的竞争提供建议和参考。 展开更多

关键词 管理科学 心理需求 自组织数据挖掘 卷烟 四川卷烟市场

下载PDF 职称材料

基于SODM的贝叶斯分类器结构学习及其在客户分类中的应用 被引量：6

19

作者 肖进 贺昌政 《管理科学》 CSSCI 2008年第4期54-60,共7页

将自组织数据挖掘理论引入贝叶斯分类中,提出一种新颖的贝叶斯分类器结构学习算法。算法将基于依赖分析和评分搜索两种贝叶斯网络结构学习思想相接合,根据互信息测度值选择初始模型,用贝叶斯评分作为筛选中间模型的外准则,能够在不同数... 将自组织数据挖掘理论引入贝叶斯分类中,提出一种新颖的贝叶斯分类器结构学习算法。算法将基于依赖分析和评分搜索两种贝叶斯网络结构学习思想相接合,根据互信息测度值选择初始模型,用贝叶斯评分作为筛选中间模型的外准则,能够在不同数据集上完成自适应建模过程,包括选择进入模型的变量、确定具有最优复杂度的模型结构等。在10个UCI数据集上进行分类测试,结果表明,贝叶斯分类器结构学习算法分类器的分类精度要高于常用的朴素贝叶斯、树扩展朴素贝叶斯以及基于K 2算法的分类器。进一步地,在信用卡客户分类数据集german上的学习曲线和抗干扰试验还表明,与朴素贝叶斯、树扩展朴素贝叶斯以及K 2等分类器相比,贝叶斯分类器结构学习算法分类器具有更加稳定的分类性能和更强的抗干扰能力。 展开更多

关键词 贝叶斯分类器 结构学习 自组织数据挖掘 客户分类

原文传递

自组织数据挖掘方法研究综述 被引量：2

20

作者 张宾 贺昌政 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1719-1723,1727,共6页

从对自组织数据挖掘方法(SODM)本身的改进和SODM与其他建模方法结合两方面介绍了SODM的研究进展.对SODM本身改进的方面包括模型表示、选择准则和搜索方法.分析SODM与神经网络、遗传算法、模糊法则归纳法以及模拟方法的结合.在此基础上,... 从对自组织数据挖掘方法(SODM)本身的改进和SODM与其他建模方法结合两方面介绍了SODM的研究进展.对SODM本身改进的方面包括模型表示、选择准则和搜索方法.分析SODM与神经网络、遗传算法、模糊法则归纳法以及模拟方法的结合.在此基础上,指出SODM改进方向应该在改善算法本身的基础上,将其从单纯的数据挖掘技术扩展为知识发现的全过程. 展开更多

关键词 自组织数据挖掘方法 数据分组处理方法 数据挖掘 知识发现

下载PDF 职称材料