60、ProM 4.0与dmcG:流程分析与分布式模型检查的利器

ProM 4.0与dmcG:流程分析与分布式模型检查的利器

ProM 4.0的功能特性

ProM 4.0是一款为实际流程分析提供全面支持的工具,它整合了流程挖掘的先进技术,提供了一个可插拔的环境,拥有众多用于流程发现、一致性检查、模型扩展和转换等功能的插件。

一致性检查

通常,一致性检查是针对一些规范性或描述性的手工模型进行的,而非发现的模型。例如,对于从实际电信理赔流程中获得的事件日志,检测其与流程模型的潜在偏差就很有意义。若没有完整的先验流程模型,只有一组要求(如业务规则),则可以使用ProM的LTL检查器。

模型扩展

模型扩展假定存在一个初始模型,目标是用性能/时间、组织/资源和数据/信息等方面来丰富该模型。以描述某个流程的Petri网为例,可以利用日志中的信息来丰富它。大多数日志包含资源、数据和时间等信息,ProM 4.0支持决策挖掘,通过分析事件附带的数据并使用经典决策树分析,可为Petri网添加决策规则。还能分析资源信息并为Petri网添加分配规则。ProM 4.0的性能分析插件可将时间信息投影到位置和转换上,图形化显示瓶颈和各种性能指标。此外,它能将各种来源的信息整合并导出为有色Petri网,CPN Tools可直接用于模拟该流程。

附加功能

ProM 4.0有142个插件,其功能不限于流程挖掘,还支持模型转换。例如,可将启发式网模型映射到EPC,再转换为Petri网并保存为YAWL文件,直接在工作流系统YAWL中执行。对于一些模型,ProM还提供分析插件,支持基本的Petri网分析技术,并且有与不同分析和可视化工具的接口。

以下是ProM 4.0功能的简

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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