80、模糊专家系统架构与业务流程活动时长估计

模糊专家系统架构与业务流程活动时长估计

在当今数字化的时代，信息处理和业务流程管理变得越来越重要。模糊专家系统架构在处理信息流方面发挥着关键作用，而业务流程中活动时长的准确估计则对于提高业务效率和服务质量至关重要。

模块化模糊专家系统架构

模糊专家系统旨在处理信息流（数据流或事件流），其现代架构依赖于两个方面：
- 规则库的图形表示 ：它能表明输入、表达式、规则和输出之间的依赖关系。
- 四个协作模块的使用 ：这四个模块可对输入集进行过滤，并决定何时处理这些输入。在这四个模块中引入策略，能根据具体项目或问题定制其行为。

该架构已在多个不同领域的工业项目中得到应用，如家庭自动化、工业决策和家庭护理服务等。这些项目都需要处理数据流或事件流，有时甚至需要同时处理两者。

在性能测试方面，通过避免计算图节点的空值，可获得约半个数量级的增益，这是一个不错的结果。对于常规规模（如300条规则）的规则库，引擎在部分重新计算模式下仅需0.67毫秒。这意味着在单核心上，每秒可处理超过1000次变化的输入。

然而，该架构也面临一些挑战。用户需要更多的模糊关系来描述其场景或从流中提取所需信息。考虑到复杂事件处理（CEP）和每秒数千个输入的情况，需要对计算进行并行化。此外，在线规则库优化将允许用户先勾勒初始规则，然后让系统自行发展。

业务流程中活动时长的估计与特征化

在业务流程中，过程感知信息系统通常用于记录各种领域（如商业、物流、医疗保健）的事件，这些事件描述了业务流程的执行情况。对这些日志的分析可为组织提供有意义的知识，以提