一种基于时序行为的流过程协同重构算法
黄黎1,2; 谭文安1; 许小媛2
2017-05-15
发表期刊计算机工程与科学
ISSN1007-130X
卷号39期号:05页码:897-903
摘要过程流数据具有实时性、连续性和时序性等特征,使得传统过程挖掘算法难以发现隐含信息和演化过程。针对流过程模型的动态演化和重构要求,提出了一种基于时序行为分析的自适应混合启发式协同优化算法。首先定义演化流过程模型,基于日志活动间的隐含依赖关系改进过程逻辑的启发式挖掘规则,然后定义基于时序行为的老化因子,并引入高斯变异的多种群协作的自适应策略,改进粒子群优化算法的全局和局部精确寻优能力,实现优化和重构过程模型。该算法在四个典型测试函数上进行了对比实验,结果表明该算法在流过程挖掘中具有更好的收敛性和稳定性。
关键词过程挖掘 多粒子群协同 启发式挖掘 时序行为 高斯变异
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收录类别北大核心 ; CSCD
语种中文
资助项目国家自然科学基金(61672022);江苏省高校自然科学研究面上项目(15KJB520005;14KJD520001)
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/138502
专题国家开放大学江苏分部
作者单位1.南京航空航天大学计算机科学与技术学院;
2.江苏开放大学信息与机电工程学院
第一作者单位国家开放大学江苏分部
推荐引用方式
GB/T 7714
黄黎,谭文安,许小媛. 一种基于时序行为的流过程协同重构算法[J]. 计算机工程与科学,2017,39(05):897-903.
APA 黄黎,谭文安,&许小媛.(2017).一种基于时序行为的流过程协同重构算法.计算机工程与科学,39(05),897-903.
MLA 黄黎,et al."一种基于时序行为的流过程协同重构算法".计算机工程与科学 39.05(2017):897-903.
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