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基于时空模型视频监控的行人活动预测算法

计算机应用与软件 2017年第1期34卷 149-153页

作者：江志浩李旻先赵春霞邵晴薇南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

在现代监控和视频检索系统中,跨摄像头行人跟踪问题仍然是个挑战,其原因是行人再识别时庞大的搜索空间,特别是当有大量的摄像头和行人的时候。针对跨摄像头行人再匹配计算量大,耗时久等问题,提出一种融合样本数理统计和混合高斯分布的... 详细信息

在现代监控和视频检索系统中,跨摄像头行人跟踪问题仍然是个挑战,其原因是行人再识别时庞大的搜索空间,特别是当有大量的摄像头和行人的时候。针对跨摄像头行人再匹配计算量大,耗时久等问题,提出一种融合样本数理统计和混合高斯分布的时空关系模型。该模型可以有效地预测行人活动,即当一个行人从一个摄像头可视区域离开时,我们能够预测该行人下一次直接进入摄像头可视区域的时间和所在的出入点位置。根据预测的结果,极大地减少了行人再识别的匹配范围,从而提高匹配识别的准确率,再依赖行人的表现模型和轨迹进行行人再识别,最终实现跨摄像头行人持续跟踪的目的。实验结果表明了模型的表现与实际情况比较接近。

关键词：行人再识别时空关系模型活动预测

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基于概念漂移检测的数字孪生流程预测模型

计算机应用研究 2024年第7期41卷 2039-2045页

作者：熊正云方贤文安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室安徽淮南232001

预测性流程监控可以在业务流程运行过程中提供及时的信息,以便采取措施来应对潜在风险,如何提高流程预测的准确度一直受到高度关注。现有的研究方法大部分都在静态环境下引入,很少有结合数字孪生技术用于动态环境的流程预测。为此,提出... 详细信息

预测性流程监控可以在业务流程运行过程中提供及时的信息,以便采取措施来应对潜在风险,如何提高流程预测的准确度一直受到高度关注。现有的研究方法大部分都在静态环境下引入,很少有结合数字孪生技术用于动态环境的流程预测。为此,提出了一个基于概念漂移检测的方法,并构建数字孪生流程预测模型(digital twin based on concept drift,DTBCD)预测下一个活动。首先利用事件流行为关系和权重散度将流程中的活动进行特征提取,得到数据流的特征集,其次进行漂移检测,动态选择特征集输入人工智能模型中训练并预测下一个活动,然后运用物联网和云计算等先进技术创建数字孪生虚拟环境,最后得到基于概念漂移的数字孪生模型。通过公开可用的数据集进行评估分析,实验结果表明,提出的方法能够有效提高预测的准确性。

关键词：预测性流程监控活动预测漂移检测数字孪生

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基于行为轮廓的二维傅里叶变换流程预测

哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2024年第2期40卷 157-166页

作者：熊正云安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001

现有的预测性流程监控大多数侧重于深度学习技术,很少有将流程中的行为与此结合.针对这一问题,结合行为关系提出了一个基于二维离散傅里叶变换的流程预测方法,对流程的下一个活动进行预测.将数据进行预处理,利用数据转换工程将时间数据... 详细信息

现有的预测性流程监控大多数侧重于深度学习技术,很少有将流程中的行为与此结合.针对这一问题,结合行为关系提出了一个基于二维离散傅里叶变换的流程预测方法,对流程的下一个活动进行预测.将数据进行预处理,利用数据转换工程将时间数据转换为包括活动通道和性能通道的二维空间数据,对活动之间的行为关系进行活动行为编码,并将得到的矩阵进行二维离散傅里叶变换,输入CNN网络中进行训练并预测.使用仿真事件日志和真实事件日志进行评估,在仿真数据集和Helpdesk数据的测试集、BPIC12W数据的测试集上,本文方法预测准确度相比于CNN方法分别提高了2.57%、4.63%和1.67%.实验结果展示了本文方法能有效地提高流程预测的准确度.

关键词：预测性流程监控行为轮廓数据转换行为编码傅里叶变换活动预测

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面向IoT服务的业务流程活动推荐方法研究

面向IoT服务的业务流程活动推荐方法研究

作者：兰媛媛北方工业大学

学位级别：硕士

物联网(Internet of Things,IoT)环境下产生的服务数据信息会对企业业务流程的执行产生重要影响。物联网服务将物联网与业务流程进行连接,由物联网服务生成的服务数据可以驱动业务流程的执行。在智慧医疗、智能家居、智慧养老等领域,根... 详细信息

物联网(Internet of Things,IoT)环境下产生的服务数据信息会对企业业务流程的执行产生重要影响。物联网服务将物联网与业务流程进行连接,由物联网服务生成的服务数据可以驱动业务流程的执行。在智慧医疗、智能家居、智慧养老等领域,根据实时场景进行后续业务流程预测,可以提前预知业务流程进度,规避风险,避免产生严重损失。因此,如何根据物联网环境下生成的物联网服务数据结合流程实例信息来动态预测和推荐处理后续流程,是一个值得研究的课题。针对上述问题,本文对面向物联网服务的业务流程活动预测方法进行了研究,主要的工作如下:(1)基于物联网环境下产生的大量的物联网服务数据,本文在下一步业务流程活动预测中探讨了附加的服务数据信息对流程预测结果的影响。同时,提出了一种适应于不同场景下的活动分类定义方法。按照活动本身的业务重要性,将附加的服务数据信息分类为案例级别物联网数据信息与事件级别的物联网数据信息,将事件日志中的业务流程活动分类为流程活动和环境活动。实验结果表明,按照活动本身的业务重要性进行分类预测的数据划分定义方式,可以在一定程度上提高模型的预测准确率,同时附加的服务数据信息可以明显提高业务流程活动预测模型的性能,该方法适用于多种物联网场景。(2)设计了一种新的事件日志数据表达方式,将事件日志数据转换成具有可视化特征的图形结构,根据该流程的图形结构来构建了多种不同的图形矩阵,同时构建特征矩阵来清晰地展现出各种活动之间的联系及其执行状态。最后,选用了LSTM、MLP、RF等机器学习模型进行预测效果的对比。经过实验证明,物联网服务数据可以提高模型的预测准确率,传统机器学习模型在预测效果上表现较为出色。同时,使用不同的矩阵形式对模型训练预测的结果也不相同。(3)开发了一个面向IoT服务的业务流程活动推荐原型系统,实现了物联网环境下业务流程日志数据的收集、预处理、特征提取、模型训练及优化等功能,并且用户可以使用该系统对训练结果进行操作和展示。

关键词：活动预测物联网 IoT服务 IoT数据机器学习

基于事件关系表的过程模型与社会关系网络研究

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南京理工大学学报 2014年第3期38卷 431-438页

作者：刘健马义中刘思峰周献中南京理工大学经济管理学院江苏南京210094 南京航空航天大学经济与管理学院江苏南京210016 南京大学工程管理学院江苏南京210093

为研究事件日志中蕴含的过程模型与社会关系网络,将事件日志中的过程模型看作两个相邻活动的组合,构造相应的事件关系表。基于事件关系表提取过程模型。利用过程模型预测随后的活动,该活动发生的概率,由谁执行该活动,当某个活动由多人... 详细信息

为研究事件日志中蕴含的过程模型与社会关系网络,将事件日志中的过程模型看作两个相邻活动的组合,构造相应的事件关系表。基于事件关系表提取过程模型。利用过程模型预测随后的活动,该活动发生的概率,由谁执行该活动,当某个活动由多人执行时,每个人参与的概率。利用模型中从事活动人员的相应顺序,提出工作流程在执行者之间相互转移与活动执行者相互依赖度社会关系网络。利用某航空公司顾客办理退票的实际数据,提取相应的过程模型与社会关系网络,验证了该文方法的适用性。

关键词：事件关系表过程模型社会关系网络过程挖掘活动预测时间预测

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基于改进的LSTM的临床路径预测研究

基于改进的LSTM的临床路径预测研究

作者：张子健首都经济贸易大学

学位级别：硕士

医院中传统的临床路径,大多都是由各方医务人员凭借自身经验共同制定而成,具有很强的主观性。又由于临床数据类型复杂、隐私性强,患者数量过多且个体差异大,导致单病种内患者的治疗方案不尽相同,因此很难针对各病种建立出各自典型的临... 详细信息

医院中传统的临床路径,大多都是由各方医务人员凭借自身经验共同制定而成,具有很强的主观性。又由于临床数据类型复杂、隐私性强,患者数量过多且个体差异大,导致单病种内患者的治疗方案不尽相同,因此很难针对各病种建立出各自典型的临床路径来。针对临床路径的数据特征,本文将深度学习循环神经网络中的LSTM结构与流程挖掘活动预测理论相结合,共同应用到对医疗临床路径的预测中。临床路径中包含了顺序的诊疗活动,而我们的方法就是利用LSTM神经网络对临床路径中下一时刻的活动进行预测。本文使用LSTM神经网络,并在其基础模型结构上加以改进,引入卷积神经网络的卷积层与池化层,从而提出了基于改进的LSTM的临床路径预测模型。本文的研究,对于深度学习、流程挖掘等技术在医疗领域临床路径活动预测的应用上有一定的实际意义。而对于医务人员来说,可以帮助他们更好的建立病种的临床路径,提高就诊效率,减少时间与资源上的浪费。本文使用医疗场景下的真实数据对模型的性能进行评估,并与其他的预测模型对比,来验证本文提出模型的效果。通过实验结果表明,本文提出的基于改进的LSTM的临床路径预测模型,与基础的CNN和LSTM模型相比,在准确率、交叉熵损失和复杂度三个指标上都取得了不错的效果。

关键词：临床路径活动预测 LSTM

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基于事件的社交网络数据管理技术研究综述

计算机科学与应用 2018年第9期8卷 1459-1481页

作者：梁媛北京航空航天大学计算机学院北京

基于事件的社交网络逐渐成为人们线上获取信息、分享信息,线下进行面对面交流互动的平台,深刻影响并改变了信息的获取方式。本文针对基于事件的社交网络数据管理展开综述,该研究对活动的预测、活动的推荐和活动的计划或安排具有重要的... 详细信息

基于事件的社交网络逐渐成为人们线上获取信息、分享信息,线下进行面对面交流互动的平台,深刻影响并改变了信息的获取方式。本文针对基于事件的社交网络数据管理展开综述,该研究对活动的预测、活动的推荐和活动的计划或安排具有重要的指导意义。本文首先概述了基于事件的社交网络的问题、特征和数据集,并通过对该社交网络结构特征的简要介绍,揭示了线上线下社交网络的信息交互特点;接着以用户和活动为参考对象,从预测、活动计划或安排和推荐这三个角度来阐述基于事件的社交网络数据管理的相关研究工作;最后总结基于事件的社交网络数据管理的问题与展望趋势。

关键词：数据管理基于事件的社交网络活动预测活动推荐活动计划

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基于机器学习的临床事件预测优化

科技与创新 2021年第7期 56-57页

作者：王晓勇首都经济贸易大学北京100071

业务流程活动预测是近些年流程挖掘应用中比较广泛的研究方向,其原因在于多种技术领域的快速融合发展,带动了业务流程活动预测方面的发展。临床路径的制定在一定程度上规范了诊疗过程,但现有的路径挖掘技术仍然不能解决医疗路径的复杂... 详细信息

业务流程活动预测是近些年流程挖掘应用中比较广泛的研究方向,其原因在于多种技术领域的快速融合发展,带动了业务流程活动预测方面的发展。临床路径的制定在一定程度上规范了诊疗过程,但现有的路径挖掘技术仍然不能解决医疗路径的复杂性问题,因此很难建立出一条典型的诊疗流程。将业务流程活动预测研究引用到临床诊疗活动上,将深度学习技术引入临床活动预测,利用医疗活动历史数据,挖掘这些日志中有用的信息,预测出一系列诊疗活动的后续活动,从而达到辅助医生诊疗和临床路径制定的目的,提高就诊效率。通过深度学习和聚类算法对医疗活动进行预测。

关键词：活动预测深度学习聚类算法临床路径