基于k-means和肘部法则的业务流程聚类方法

流程挖掘是从实际业务执行日志出发,提取结构化流程信息的过程。流程挖掘技术现已广泛应用于现实业务流程的发现和辅助建模,并能够通过差异分析的方法帮助改进已有业务流程。提出一种基于聚类的流程挖掘方法,首先从事件日志出发,对基于活动的流程路径进行描述,然后对基于距离的活动视图感知的路径聚类,通过聚类结果分析流程特征,为流程变更提供决策。以现实的会议注册系统作为实验对象,论证了方法的有效性。该方法可为流程变更提供决策支持。     

基于双通道模型的航空发动机剩余寿命预测

针对现阶段航空发动机单一剩余使用寿命预测模型数据挖掘深度不足导致预测精度低的问题,提出一种双通道模型的预测方法。首先,构建双通道网络结构：通道一使用时间卷积网络,通过残差结构和空洞卷积使得网络具有更大的感受野和计算速度;通道二使用卷积长短时间记忆网络,提取多维时空特征,捕捉数据长期依赖关系。其次,利用多头注意力机制为双通道网络特征重新赋予权重。最后,将双通道网络进行特征融合输出,实现对航空发动机剩余寿命预测。使用涡扇发动机退化数据集进行实验验证,并与其它文献中提到的卷积双向长短时间记忆网络模型、多特征注意力模型、多头注意力模型、卷积门控单元循环神经网络模型进行对比。结果表明,所提模型在3种评价指标上均取得更好的表现,为航空发动机剩余寿命预测提供了一种新思路。     

面向风险评估的关键系统识别

为有效识别关键业务系统并评估业务系统对全业务流程造成的安全风险和影响,提出一种全业务流程关键业务系统识别模型.首先,建立业务流程关联树与业务流程关联网络,得到评价属性矩阵与系统关联度矩阵.其次,由评价属性矩阵与系统关联度矩阵构造关联评价属性矩阵,改进优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)中加权方法和相对接近度计算方法,基于TOPSIS改进方法计算业务系统的重要性系数,进而识别全业务流程中关键业务系统.最后,评估业务系统发生信息安全事件时对全业务流程连续性的影响.实验结果表明,该方法能够准确地识别出全业务流程中的关键业务系统,有助于高效评估业务系统对全业务流程造成的影响.     

基于迁移学习的轴承剩余使用寿命预测方法

针对目前大多数基于人工智能的轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法不能很好地预测不同工况下轴承剩余寿命的问题,提出了一种基于迁移学习的寿命预测方法,对不同工况下的轴承进行剩余寿命预测.对采集的轴承原始振动信号进行傅里叶变换得到频域信号,以卷积神经网络和长短时记忆网络作为特征提取器对轴承频域信号进行特征提取并挖掘数据之间的时序信息,采用全局和局部域适应相结合的方法降低不同工况下轴承数据的分布差异.通过现有多种工况下轴承运行数据验证了该方法的有效性.与传统深度学习模型相比,所提方法提高了不同工况下轴承RUL预测精度.     

双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法

提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法,用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个循环的剩余使用寿命,实现数据重构;引入分段和线性剩余使用寿命衰减模型,并给出了寿命衰减起始点判断方法;将寿命衰减前、寿命衰减中2种特征作为双通道网络模型的输入。在NASA涡轮风扇发动机仿真数据集（CMAPSS）上测试结果显示,在测试数据范围较大时,该方法相关指标明显优于其他方法,在航空发动机剩余寿命预测上具有显著优势。     

基于CNN-RNN组合模型的办公建筑能耗预测

为准确反映办公建筑的运行特性,利用卷积神经网络(CNN)良好的特征提取能力与循环神经网络(RNN)良好的时序学习能力,提出用于预测办公建筑能耗的CNN-RNN组合模型,并对应设计了适用于深度学习模型的二维矩阵数据输入结构.案例分析结果表明,相较于简单循环神经网络和长短期记忆网络,CNN-RNN组合模型的预测精度与计算效率均显著提升,模型泛化性好.     

基于图卷积循环神经网络的城市轨道客流预测

客流预测对于城市轨道交通运行组织和管理具有重要的意义.本文中组合图卷积网络和循环神经网络构建图卷积循环神经网络GCGRU模型,借助图卷积网络学习城市轨道网络的复杂拓扑结构,进而捕捉空间关联特征,通过循环神经网络变体门控循环单元学习多特征客流量的趋势变化规律从而捕捉时间特征.利用上海市1年的全网地铁断面客流量展开研究,并...     

基于角色关系网络的应急处置业务流程相似度计算

突发事件应急处置业务流程相似度计算对于应急响应流程的智能构建具有重要作用.现有的相似度计算方法多是考虑活动和流关系的相似性,忽略了角色和组织等重要的流程要素.本研究尝试从角色视角出发度量流程之间差异和相似性,给出一种基于角色关系网络的应急处置业务流程相似度计算方法,综合考虑了角色层次关系以及角色之间的任务交付关系.首先...     

基于注意力机制多特征融合与文本情感分析的日志异常检测方法

现有的基于深度学习和神经网络的日志异常检测方法通常存在语义信息提取不完整、依赖日志序列构建和依赖日志解析器等问题.基于注意力机制多特征融合和文本情感分析技术,提出了一种日志异常检测方法 .该方法首先采用词嵌入方法将日志文本向量化以获取日志消息的词向量表示,接着将词向量输入到由双向门控循环单元网络和卷积神经网络组成的特征提取层中分别提取日志消息的上下文依赖特征和局部依赖特征,使用注意力机制分别加强两种特征中的关键信息,增强模型识别关键信息的能力.使用基于注意力机制的特征融合层为两种特征赋予不同权重并加权求和后输入由全连接层构成的输出层中,实现日志消息的情感极性分类,达到日志异常检测的目的 .在BGL公开数据集上的实验结果表明,该模型的分类准确率和F1值分别达到了96.36%和98.06%,与同类日志异常检测模型相比有不同程度的提升,从而证明了日志中的语义情感信息有助于异常检测效果的提升,并且经过实验证明了使用注意力机制的模型可以进一步提高文本情感分类效果,进而提升日志异常检测的准确率.     

拧紧力矩对复合材料层合板与金属板连接强度影响

航空发动机结构复杂，状态变量多且相互之间存在着严重非线性特征，传统的基于物理失效模型的方法难以精确地预测发动机的剩余寿命（RUL）。针对此问题，采用改进的卷积神经网络(CNN)方法对发动机剩余寿命进行预测。预测过程通过建立退化模型，给每个训练样本添加RUL标签；为了更好地提取发动机使用过程中状态变量与剩余寿命之间的相关关系，使用不同的一维卷积核提取序列趋势信息特征；将特征输入构建的卷积神经网络得到剩余寿命的预测值。为了验证方法的有效性，在NASA提供的涡轮风扇发动机仿真数据集(C MAPSS)上进行了测试，并与深度信念网络等方法对比，结果表明改进的卷积神经网络拥有更高的精度。