22、审批管理:动态生成审批人列表的实现

审批管理:动态生成审批人列表的实现

在当今的商业环境中,随着业务流程和合规性要求的不断演变,企业越来越重视文档和审批流程。许多应用程序借助审批管理扩展(AMX)来处理审批事务。以 Oracle BPM AMX 为例,用户能够依据自身的业务流程和决策来定义审批规则,例如确定文档是按串行还是并行方式路由给审批人,以及审批是基于员工的监管层级、职位层级、工作级别还是审批组进行。

审批路由规则的关键要素

理解和设置审批路由规则涉及以下几个关键要素:
1. 审批请求任务 :业务流程往往需要人工干预,例如在某些销售到合同的流程中。通过文档审批请求任务,可以向审批人发送审批请求,使他们能够做出决策,从而推动流程前进。
2. 任务配置 :在提交文档进行审批之前,需要对文档审批任务进行事件驱动和数据驱动的配置。
3. 阶段 :阶段有助于将审批路由规则组织成逻辑分组,每个阶段都与一个集合相关联。集合包含特定采购文档级别的一组属性,如标题、行等,可用于编写路由规则。
4. 参与者 :可以在阶段内添加或编辑任务参与者。参与者根据路由模式进行分配,如单个、并行、串行和仅供参考(FYI)。
5. 规则 :参与者内的审批规则由规则名称、条件、列表构建器及其属性、响应类型和自动操作组成。规则名称用于标识审批规则,条件指示何时应用该规则,列表构建器用于确定需要审批或接收通知的用户类型,响应类型表明参与者是否需要对任务进行审批,自动操作指定列表构建器是否会自动对任务采取行动,以及设置的结果(如批准或

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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