18、业务流程模型合并与合规业务流程设计

业务流程模型合并与合规业务流程设计

业务流程模型合并与合规业务流程设计

业务流程模型合并

在业务流程管理中,流程模型合并是一个重要的问题。当两个区域仅由一个或少数元素分隔时,这可能是由于遗漏或建模粒度的细微差异导致的。这种模式有助于确定流程模型同质化的机会。

相关工作
  • Sun等人的方法 :解决了块结构工作流网的合并问题。从输入流程模型任务之间的映射开始,将映射的任务复制到合并模型中,通过应用一组“合并模式”(顺序、并行、条件和迭代)合并两个流程模型不同的区域。但该方法不满足某些标准,合并模型不包含初始变体,也不提供可追溯性,且并非完全自动化。
  • Küster等人的方法 :概述了用于版本冲突解决的流程合并工具的要求。其设想的合并过程不是自动化的,而是旨在通过识别和分类变更,协助建模者手动解决差异。
  • Gottschalk等人的方法 :通过构建每个EPC的抽象(即函数图,其中连接器被边注释替换)来合并EPC对。使用集合联合合并函数图,然后通过检查合并函数图中的注释恢复连接器。该方法不满足某些标准,无法追溯每个元素的来源,也不能从合并模型导出原始模型,且仅在节点标签相同时合并节点,假设输入模型有单个开始和结束事件且无连接器链。
  • Li等人的方法 :给定一组相似的流程模型(变体),构建一个单一模型(通用模型),使每个变体与通用模型之间的变更距离之和最小。但该工作不满足某些标准,通用模型不包含初始变体,不提供可追溯性,且仅适用于具有AND和XOR块的块结构流程模型。
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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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