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事件序列中的时序依赖发现

事件序列中的时序依赖发现

作者：顾佩月南京邮电大学

学位级别：硕士

随着数据采集和存储技术的不断发展,各个领域中产生的时序数据的类型和规模都有了巨大的增长,对这些时序数据进行信息采集发现成为数据挖掘的一个重要研究方向。特别是在系统管理中,对历史日志事件序列中的隐藏模式进行挖掘,有助于管理... 详细信息

随着数据采集和存储技术的不断发展,各个领域中产生的时序数据的类型和规模都有了巨大的增长,对这些时序数据进行信息采集发现成为数据挖掘的一个重要研究方向。特别是在系统管理中,对历史日志事件序列中的隐藏模式进行挖掘,有助于管理人员了解系统内部的运行状态,进行系统日志管理,异常检测和故障溯源等工作。对于事件序列依赖发现,传统方式一方面采用时间窗口机制挖掘事件之间简单的关联依赖,另一方面对于存在交叉依赖的情况下只能挖掘成对时序依赖。因此本文针对以上这些问题进行研究工作,主要的研究内容如下:(1)本文首先对事件序列和时序依赖进行了问题描述和分析,对事件序列依赖发现中的频繁情节发现和基于交叉依赖的成对时序依赖发现算法进行了研究和讨论,总结了这两类事件序列依赖发现的优缺点。(2)本文提出一种基于时滞特征的成对时序依赖情节发现算法,引入时滞情节发现的概念,在事件匹配环节采用相邻事件匹配集算法,避免预先设定时间窗口,通过时滞的概率统计模型处理可能存在的交叉关联,并得到时滞情节之间的时间间隔分布。与迭代最近事件算法相比,该算法衡量事件多种匹配情况的可能性,获得一对多的相邻事件匹配集,更加有效得模拟了时滞的实际情况。(3)本文在成对时序依赖发现的基础上,对多个事件之间的时序依赖进行研究,提出了一种基于Trie树的事件链发现算法。使用有序表结构挖掘成对时序依赖,然后通过构建基于事件链的Trie树逐层连接扩展,根据扩展得到的事件实例集合判断事件链的合格性。

关键词：事件序列时序依赖频繁情节时滞挖掘日志分析

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基于时序依赖表达的工作流过程模型

燕山大学学报 2006年第2期30卷 162-167页

作者：杜英军郭景峰王春雷燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北秦皇岛066004

时间管理是日益复杂的业务处理环境对工作流管理系统提出的新的要求。本文在对工作流过程控制结构描述的基础上,定义了活动的时序依赖图,并在全面描述活动各种属性的同时分析活动时序依赖的内在决定因素。从而建立了一种以时序依赖的定... 详细信息

时间管理是日益复杂的业务处理环境对工作流管理系统提出的新的要求。本文在对工作流过程控制结构描述的基础上,定义了活动的时序依赖图,并在全面描述活动各种属性的同时分析活动时序依赖的内在决定因素。从而建立了一种以时序依赖的定义为核心的完整的过程模型。

关键词：过程模型控制流时序依赖内在因素

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基于跨域信息交互的视频人体姿态估计

基于跨域信息交互的视频人体姿态估计

作者：王海剑河北大学

学位级别：硕士

三维人体姿态估计是计算机视觉领域的研究热点,具有巨大的应用价值。当前许多先进的方法通过将三维人体姿态估计解耦为两个子任务来解决,即先通过二维姿态检测器定位图像平面上的关节点,然后利用三维人体姿态估计模型从二维姿态中推断... 详细信息

三维人体姿态估计是计算机视觉领域的研究热点,具有巨大的应用价值。当前许多先进的方法通过将三维人体姿态估计解耦为两个子任务来解决,即先通过二维姿态检测器定位图像平面上的关节点,然后利用三维人体姿态估计模型从二维姿态中推断出关节在三维空间中的位置,这种解决方法也被称为二维到三维两阶段方法。得益于深度学习方法的快速发展,人体姿态估计模型的精度和鲁棒性都得到了很大提升。但由于遮挡和深度模糊等问题,这项任务仍有很大的提升空间。本文以单目视频三维人体姿态估计任务为主要研究对象,采用二维到三维两阶段方法,针对该方法下的两个子任务做了以下两方面工作:(1)设计了基于自适应特征学习的二维人体姿态估计网络。针对传统Res Net中Bottleneck块在提取距离较远的特征时能力不足,以及依靠堆叠卷积层间接传递信息会造成信息丢失和引入较大计算量的问题,本文提出了长距离特征交互(LRFI)模块,在引入极少计算量的情况下直接交互距离较远的特征。此外,本文设计了更加灵活的多尺度特征自适应融合(MFAF)模块,不同于以往模型将多尺度特征简单加和,MFAF能够根据输入数据的不同以自适应的方式为各尺度特征图分配相应的权重,以便更好的适应图像中不同关节点的情况,达到最佳的融合效果。(2)设计了基于时空特征交互增强的视频三维人体姿态估计网络。现有的一些工作通过研究输入序列的时空关系以解决二维姿态表征的自遮挡和深度模糊问题,但它们忽略了时序信息对空间结构的影响。针对这个问题,本文进一步探索时空关系,并提出STFormer。该网络模型由两个模块组成:时空特征提取(STFE)模块从时间域和空间域独立提取特征;跨域交互(CDI)模块负责交互STFE模块提取的不同域的信息,将时序上的依赖关系注入到空间域以动态调整关节之间的空间结构关系,然后利用经过时序信息调整后的空间域特征进一步细化时间域特征。经过上述操作,空间和时序特征都得到了增强。本文在三个公开数据集上进行了实验,结果表明,相比于当前的主流方法,本文所提出的模型具有显著的优越性。

关键词：三维人体姿态估计多尺度自适应融合时序依赖时空关系跨域交互

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工作流模型可调度性验证与分析方法

机械工程学报 2004年第4期40卷 93-98页

作者：李建强范玉顺清华大学自动化系北京100084

实施工作流管理是支持复杂产品的设计、制造及销售等高度复杂工作流程高效运作的有效手段,而从理论上验证和分析相应工作流模型的正确性及合理性对工作流管理系统的成功实施有着重要的意义。在讨论了工作流模型在时间层次上需要考虑的... 详细信息

实施工作流管理是支持复杂产品的设计、制造及销售等高度复杂工作流程高效运作的有效手段,而从理论上验证和分析相应工作流模型的正确性及合理性对工作流管理系统的成功实施有着重要的意义。在讨论了工作流模型在时间层次上需要考虑的各种时间约束的基础上,通过扩展时间信息到只描述过程逻辑的工作流网中来,给出了时控工作流网的概念。进而在给出了从一种包含时间信息的有向网络图到时控工作流网的模型映射方法之后,对基于时控工作流网的工作流模型可调度性验证与综合进行了详细的讨论。最后用一实例验证了其有效性。

关键词：工作流模型时序依赖时间约束模型验证 Petri网可调度性制造业

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云环境下基于数据依赖的工作流调度

南京邮电大学学报（自然科学版） 2018年第6期38卷 103-110页

作者：薛伟祥刘茜萍南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023

云环境下的工作流调度问题已然成为当下研究热点,对具有数据依赖和时序依赖的工作流而言,通过合理调度实现工作流数据传输总量和完成时间的优化是一个具有挑战的研究课题。为此,文中提出了基于数据依赖的工作流调度方法。以进程代数的... 详细信息

云环境下的工作流调度问题已然成为当下研究热点,对具有数据依赖和时序依赖的工作流而言,通过合理调度实现工作流数据传输总量和完成时间的优化是一个具有挑战的研究课题。为此,文中提出了基于数据依赖的工作流调度方法。以进程代数的形式对工作流进行建模,在计算工作流各通路数据传输量的基础上进行主任务集与非主任务集的划分并为主任务集确定主服务器,进而根据各任务最早起始时间和结束时间将其调度至动态更新的服务器空闲时段中,以实现对工作流的数据传输量及完成时间的综合优化,该调度方法的可行性和有效性最终通过一个具体的实例进行了演示。

关键词：云环境数据依赖时序依赖工作流调度主任务集

基于残差连接长短期记忆网络的时间序列修复模型

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计算机应用 2021年第1期41卷 243-248页

作者：钱斌郑楷洪陈子鹏肖勇李森叶纯壮马千里南方电网科学研究院有限责任公司广州510663 华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006

传统的时间序列缺失修复方法通常假设数据由线性动态系统产生,然而时间序列更多地表现为非线性。为此,提出了基于残差连接长短期记忆(LSTM)网络的时间序列修复模型,称为RSI-LSTM,用来有效捕获时间序列的非线性动态特性,并且挖掘缺失数... 详细信息

传统的时间序列缺失修复方法通常假设数据由线性动态系统产生,然而时间序列更多地表现为非线性。为此,提出了基于残差连接长短期记忆(LSTM)网络的时间序列修复模型,称为RSI-LSTM,用来有效捕获时间序列的非线性动态特性,并且挖掘缺失数据和最近的非缺失数据之间的潜在关联。具体来说,就是采用LSTM网络对时间序列的非线性动态特性进行建模,同时引入残差连接来挖掘历史值与缺失值的联系,从而提升模型的修复能力。首先使用RSI-LSTM对单变量日供电量数据集的缺失数据进行修复,然后在第九届电工数学建模竞赛A题的电力负荷数据集上,引入气象因素作为RSI-LSTM的多变量输入,以提升模型对时间序列缺失值的修复效果。此外,使用了两个通用的多变量时间序列数据集以验证模型的缺失修复能力。实验结果表明,在单变量和多变量数据集上,RSI-LSTM的缺失值修复效果均优于LSTM,得到的均方误差(MSE)总体下降了10%。

关键词：缺失数据修复长短期记忆网络残差连接时间序列时序依赖

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低碳时变城配送车辆路径-发车调度集成优化

计算机工程与应用 2019年第8期55卷 264-270页

作者：周林重庆理工大学管理学院重庆400054

针对交通拥挤环境下日益增长的城市配送需求,通过分析时序依赖对成本和碳排放的影响,引入车辆在节点等待和离散调度策略,研究基于时序依赖的低碳城市配送车辆路径与离散调度问题。为求解该问题,设计基于遗传算法与局部搜索相结合的混合... 详细信息

针对交通拥挤环境下日益增长的城市配送需求,通过分析时序依赖对成本和碳排放的影响,引入车辆在节点等待和离散调度策略,研究基于时序依赖的低碳城市配送车辆路径与离散调度问题。为求解该问题,设计基于遗传算法与局部搜索相结合的混合进化搜索算法对模型求解,用积极的局部搜索机制替代随机的变异操作,并通过可行解构造算法、变概率交叉和多种局部搜索策略来提高算法求解质量和求解效率。通过对比仿真实验对算法和模型的有效性进行了验证。

关键词：时序依赖车辆路径-发车调度碳排放混合进化算法

支持短时交通流量预测的概率图模型构建与推理

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小型微型计算机系统 2011年第11期32卷 2320-2325页

作者：吴杰岳昆刘惟一赵小明云南大学信息学院计算机科学与工程系昆明650091 云南机电职业技术学院工业信息与技术系昆明650203

短时交通流量预测,是交通系统信息化和智能化交通运输管理技术领域研究的关键问题.目前的方法对历史数据具有较高的依赖程度,或者具有较高的计算成本,或者不能有效反映实际中较复杂的交通网络及各结点之间的相互关系、以及依赖的不确定... 详细信息

短时交通流量预测,是交通系统信息化和智能化交通运输管理技术领域研究的关键问题.目前的方法对历史数据具有较高的依赖程度,或者具有较高的计算成本,或者不能有效反映实际中较复杂的交通网络及各结点之间的相互关系、以及依赖的不确定性,或者多种模型的组合使得预测方法较复杂.贝叶斯网是一种重要的概率图模型,本文以交通网络结构为基础,利用概率图模型在不确定性知识表示和推理方面的良好性质,考虑路口交通流量及其预测的时序依赖特征,构建了带有时序条件依赖关系的交通贝叶斯网.进而针对短时交通流量预测的实时性和高效性要求,提出了基于Gibbs采样的交通贝叶斯网近似概率推理算法,并进行交通流量的短时预测.实验结果表明,本文提出的交通贝叶斯网构建、近似推理以及相应的短时交通流量的预测方法,具有高效性、准确性和可用性.

关键词：短时交通流量预测概率图模型贝叶斯网时序依赖近似推理

一种基于Petri网的时间工作流模型的研究与验证

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计算机工程 2007年第7期33卷 78-80页

作者：李丹陈启璋刘强清华大学软件学院北京100084

时间管理是工作流管理软件的重要部分,针对目前工作流系统对时间管理的需求,通过对传统Petri网扩展时间信息来描述时间模型,提出了一种静态验证方法,对模型进行基本验证和任务间的依赖约束验证;实例分析表明,该方法在减少工作量的同时... 详细信息

时间管理是工作流管理软件的重要部分,针对目前工作流系统对时间管理的需求,通过对传统Petri网扩展时间信息来描述时间模型,提出了一种静态验证方法,对模型进行基本验证和任务间的依赖约束验证;实例分析表明,该方法在减少工作量的同时提高了验证的有效性。

关键词：工作流时间模型时序依赖静态验证