36、商业流程建模:概念、工具与原则

商业流程建模:概念、工具与原则

1. 广义企业参考架构(GERA)

GERA 定义了一组通用概念,适用于企业工程和集成项目。这些概念可分为面向人类(涵盖个人、组织和沟通方面)、面向流程和面向技术的概念。GERA 从三个维度定义企业建模的范围和内容:
- 生命周期维度 :依据涉及的生命周期活动,描述企业实体的受控建模过程。GERA 生命周期模型定义了实体的六种生命周期活动类型或阶段,该概念有助于理解复杂实体的生命历程。根据 ISO 15288,实体的生命历程可细分为阶段,每个阶段以一种生命周期过程为主导。生命周期是时间上的阶段划分,而生命历程是时间上的阶段细分。
- 通用性维度 :描述从通用到部分再到特定的受控实例化过程。
- 视图维度 :对企业实体 - 实体模型内容(功能、信息、资源、组织)、目的(任务交付、管理与控制)、实现方式(人力、机器)和物理表现(硬件、软件)等特定视图进行可视化展示。这些视图的任意组合都可定义合法的建模范围,但建模目的不同,模型的详细程度也会有所差异。

下面是 GERA 建模框架的 mermaid 流程图:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(生命周期维度):::process --> B(通用):::process
    A --> C(部分):::process
    A --> D(特定):::p
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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