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artifact的有效性问题研究下载
weixin_39822095
2019-08-20 01:00:30
以物件为中心的业务流程建模
该模型可以验证业务流程执行过程中artifact的有效性
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//download.csdn.net/download/wuyuan13091271/5268158?utm_source=bbsseo
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artifact
的
有效性
问题
研究
以物件为中心的业务流程建模 该模型可以验证业务流程执行过程中
artifact
的
有效性
Artifact
的
有效性
问题
研究
为及时发现业务活动对数据的非法操作,将违规实例监测
问题
归结为
Artifact
有效性
检查
问题
,基于时间Petri网提出
Artifact
业务要求模型,从属性赋值顺序的角度给出
Artifact
在生命周期中的状态变化及时间要求。证明了在给出业务要求模型并求出状态类图的条件下,该
问题
是多项式时间
问题
。
研究
结果表明,该方法支持业务流程中
Artifact
的时间建模,为业务流程中验证
Artifact
的
有效性
提供了新的途径。
论文
研究
-时序约束下Guard-Stage-Milestone业务模型的一致性验证与异常处理.pdf
论文
研究
-时序约束下Guard-Stage-Milestone业务模型的一致性验证与异常处理.pdf, Guard-Stage-Milestone (GSM)作为一种以
Artifact
为中心的企业业务建模方法,获得了国内外学术界和工业界的广泛认可,已成为当前
研究
的热点.然而,目前GSM方法普遍局限在数据和流程结构层面,没有考虑外在的企业各种业务或规章制度中的时序约束需求.针对这一迫切需求,提出了一种时序约束下GSM业务模型的一致性验证与异常处理方法.分为两个阶段:1)将GSM业务模型转化为Petri网模型,再把外部的时序约束映射到Petri网模型中.2)提取Petri网模型中的路径并进行时序一致性验证;如果出现异常,将
问题
转化为线性规划模型并进行自动求解.不但能够解决GSM业务模型的时序约束验证
问题
,而且能指导用户进行模型持续优化和改进.最后,通过一个企业的实例验证了其
有效性
.
EEMD-ICA方法可增强噪声多变量神经数据的伪像抑制
由于神经数据通常比较嘈杂,因此伪影剔除对于数据预处理至关重要。 长期以来,对于这样一种方法,它一直是一个巨大的
研究
挑战,该方法能够(1)最大限度地消除伪影,并且(2)同时避免结构信息的丢失或破坏,因此存在对数据引入偏差的风险解释可能会降到最低。 在这项
研究
中,提出了一种方法(即EEMD-ICA),该方法首先使用整体经验模式分解(EEMD)将可能带有噪声的多变量神经数据分解为固有模式函数(IMF)。 然后将独立成分分析(ICA)应用于IMF,以分离出人为成分。 该方法已针对经典ICA和自动小波ICA(AWICA)方法进行了测试,这是伪影剔除的主要方法。 为了评估所提出的方法在处理可能带有强烈噪声的神经数据中的
有效性
,已经使用混有多种噪声的半模拟数据进行了去除伪影的实验。 实验结果表明,该方法在归一化均方误差(NMSE)和结构相似度(SSIM)方面均连续优于同类方法。 在所有情况下,随着噪声信号比(NSR)的增加,优越性变得更大,例如,EEMD-ICA的SSIM几乎可以达到AWICA的两倍,而ICA则可以达到三倍。 为了进一步检查该方法在复杂应用中的潜力,该方法与相应方法一起被用于对没有癫
OSCNet: Orientation-Shared Convolutional Network for CT Metal
Artifact
Learning
X射线计算机断层扫描(CT)已广泛应用于疾病诊断和图像引导干预的临床应用。然而,患者体内的金属总是在恢复的CT图像中造成不利的伪影。尽管在金属伪影还原(MAR)任务中获得了有希望的重建结果,但大多数现有的基于深度学习的方法都存在一些局限性。关键的
问题
是,这些方法中的大多数都没有充分利用这个特定MAR任务背后的重要
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