工作流简介

什么是工作流引擎(WorkFlow Engine)?
    当今社会分工越来越细,在一个单位内部也越来越强调专业化,大部分工作都需要多个部门和员工合作完成。一个制度良好的单位往往对各种工作的工作流程以文件的形式固定下来,即使是管理不太正规的单位也有约定俗成的工作步骤。这种工作流程保证了一件任务能按预定的顺序从起点流向终点,并且在需要的时候可以跟踪、查询和统计。工作流包括以下几个要素:
实体(Entity) :是工作流的主体,是需要随着工作流一起流动的物件(Object)。例如,在一个采购申请批准流程中,实体就是采购申请单;在公文审批流程中,实体就是公文。
参与者(Participant) :是各个处理步骤中的责任人,可能是人,也可能是某个职能部门,还可能是某个自动化的设备;
流程定义(Flow Definition) :是预定义的工作步骤,它规定了实体流动的路线。它可能是完全定义的,即对每种可能的情况都能完全确定下一个参与者,也可能是不完全定义的,需要参与者根据情况决定下一个参与者;
工作流引擎(Engine) :是驱动实体按流程定义从一个参与者流向下一个参与者的机制
    可以看出,前三个要素是静态的,而第四个要素是动态的,它将前三者结合起来,是工作流的核心组成元素。

为什么需要电子化的工作流(eWorkFlow)?
    手工处理的工作流主要有以下几个缺点:

  • 不能及时得到处理 一个步骤完成后必须将实体物理地转移给下一个参与者,当工作量增大时,很难分清哪些是重要而需要及时处理的,甚至经常出现上一个步骤已经完成了,而下一个步骤还不知道的情况;
  • 无法跟踪 传统的手工操作要求有一个人自始至终地跟着单子(比如采购申请单)走,否则流程中的任何一个人也无法知道一项任务当前的处理位置,当出现停顿时甚至无法知道该找谁解决;
  • 效率不高 很多实际上可以并行处理的步骤(例如公文审批过程中的会签),在手工处理的时候,只能一个接一个的串行处理;
  • 缺乏分析功能 流程是人制定的,是否适合实际情况只能通过实际工作检验。但手工处理无法统计各个环节的处理效率,因此对流程的评估都是大致的,凭感觉的,无法量化,对流程的改造缺乏科学的统计数据做基础。
    通过采用先进的信息技术,以上问题可以迎刃而解。软件的力量,是把繁杂而没有条理的工作,分门别类地整理出来,给每个人一个清楚的视图,及时了解当前的工作状态,易于跟踪和查询。同时强大的统计分析功能便于从海量的数据中找出人工统计所无法发现的规律,并据此做出正确的决策。

 

XX工作流引擎的特点 
   XX工作流引擎,是基于微软公司.net平台的、面向对象的、B/S结构的可定制工作流架构。通过将工作流的四个要素封装打包,构建了一个基本的工作流程。客户化的工作流程可以此为基础,派生出符合客户需要的流程。用户可以:

  • 定制实体和参与者,以及二者之间的关系;
  • 定制自己的流程,系统支持单线流程(即一项任务任意时刻最多只有一个当前处理人)和多线流程(可能有多个当前处理人);
  • 提供统计函数接口,实现统计分析功能 
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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