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分数阶耦合系统循环周期边值问题解的存在性

山东大学学报(理学版) 2023年

作者：张伟付欣雨倪晋波安徽理工大学数学与大数据学院

研究一类新的分数阶耦合系统共振边值问题,考虑循环周期边值条件情形。此时不仅方程是耦合的,边值条件也相互依赖。通过利用Mawhin连续性定理,得到解的存在性准则,并举例说明主要结论。

关键词：分数阶耦合系统共振边值问题循环周期边值条件 Mawhin连续性定理解的存在性

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完全二部图的Gallai猜想

运筹学学报 2022年

作者：耿显亚柴惠安徽理工大学数学与大数据学院

设G是具有n个顶点的简单连通图。Gallai于1966年提出关于图的路分解猜想:每个n阶简单连通图G都可以被分解为至多[n/2]条路。在本文中,我们利用算法证明了Gallai猜想对于完全二部图K;成立,这里1≤n;

关键词：

Caputo-Hadamard型分数阶隐式微分方程周期边值问题解的存在性

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吉林大学学报(理学版) 2024年

作者：张伟张禹倪晋波安徽理工大学数学与大数据学院

用连续性定理讨论一类Caputo-Hadamard型分数阶隐式微分方程周期边值问题,得出了解的存在性结果,并给出具体实例进行说明.

关键词： Caputo-Hadamard型分数阶微分分数阶隐式微分方程周期边值问题连续性定理存在性

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基于加权流关系的流程相似性算法

电子学报 2019年第12期47卷 2596-2601页

作者：段瑞方欢詹悦安徽理工大学数学与大数据学院

为了提高从企业模型库中检索模型的效率,提出一种基于加权流关系的相似性算法,记作WF.首先,本文设计加权流关系集的生成算法,生成算法通过广度优先搜索方法遍历除输出库所外的所有节点及流关系,为每个流关系唯一分配权重,生成加权流关系... 详细信息

为了提高从企业模型库中检索模型的效率,提出一种基于加权流关系的相似性算法,记作WF.首先,本文设计加权流关系集的生成算法,生成算法通过广度优先搜索方法遍历除输出库所外的所有节点及流关系,为每个流关系唯一分配权重,生成加权流关系集;其次,WF算法基于加权流关系集计算出加权变迁集,并依据WF相似性定义计算相似性;最后,通过实验及算法的时间复杂度分析比较表明:算法是正确且唯一确定结果的,且WF算法具有良好的性能.

关键词： Petri网加权流关系加权变迁流程相似性

基于深度学习的融合流程多视角行为分析:预测业务流程监控

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计算机应用研究 2024年第6期41卷 1790-1796页

作者：袁永旺方贤文卢可安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001

预测性业务流程监控(PBPM)是业务流程管理(BPM)中的一个重要研究领域,旨在准确预测未来的行为事件。目前,PBPM研究中广泛引用了深度学习方法,但大多数方法只考虑单一的事件-控制流视角,无法将属性-数据流视角与之结合进行流程预测。针... 详细信息

预测性业务流程监控(PBPM)是业务流程管理(BPM)中的一个重要研究领域,旨在准确预测未来的行为事件。目前,PBPM研究中广泛引用了深度学习方法,但大多数方法只考虑单一的事件-控制流视角,无法将属性-数据流视角与之结合进行流程预测。针对这一问题,提出了一种基于双层BERT神经网络和融合流程多视角行为分析方法(简称FMP框架)。首先,基于第一层BERT学习属性-数据流信息;接着,基于第二层BERT学习事件-行为控制流信息;最后,通过FMP框架融合数据流和控制流实现多维视角流程预测。在真实的事件日志中的实验结果表明,相比其他研究方法,基于FPM框架预测下一个事件的活动精度更高。这证明融合流程多视角的FMP框架能够更全面、更深层次地分析复杂的流程行为,并提高预测的性能。

关键词：业务流程管理业务流程预测监控深度学习注意力机制数据流视角控制流视角

一种求解非线性方程组的改进Shamanskii-like Levenberg-Marquardt算法

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山东大学学报（理学版） 2023年第8期58卷 118-126页

作者：房明磊丁德凤王敏盛雨婷安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001

在Shamanskii-like Levenberg-Marquardt(SLM)算法中引入参数,得到一种改进的SLM算法,在m阶非单调Armijo线搜索下证明所提出的算法具有全局收敛性,并且有m+1阶收敛率。数值实验表明,算法对于求解非线性方程组大规模问题有效。

关键词：无约束优化 Armijo线搜索 Shamanskii-like Levenberg-Marquardt算法非线性方程组

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标签敏感的多重集正交相关特征融合方法

电子与信息学报 2022年第10期44卷 3458-3464页

作者：赵前进平昕瑞苏树智谢军安徽理工大学数学与大数据学院淮南232001 安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001

典型相关分析(CCA)作为一种经典的特征融合方法,广泛用于模式识别领域,其目标是学习相关投影方向使两组变量间的相关性最大,但其没有考虑样本的类标签信息和样本间的信息冗余(MDOCCA),从而影响了融合后特征的监督敏感性和鉴别力。为此,... 详细信息

典型相关分析(CCA)作为一种经典的特征融合方法,广泛用于模式识别领域,其目标是学习相关投影方向使两组变量间的相关性最大,但其没有考虑样本的类标签信息和样本间的信息冗余(MDOCCA),从而影响了融合后特征的监督敏感性和鉴别力。为此,该文提出一种标签敏感的多重集正交相关特征融合方法,该方法在典型相关分析理论基础上,将类标签信息嵌入到特征融合框架,同时加入正交约束确保融合特征最大限度的不相关,减少特征信息冗余,提高鉴别力。在不同图像数据集上的实验结果显示该方法是一种有效的特征融合方法。

关键词：特征融合典型相关分析多重集鉴别正交

基于字符串匹配算法的业务流程低频日志噪声过滤方法

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计算机工程与科学 2023年第7期45卷 1209-1215页

作者：何子贤方贤文安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001

过程挖掘领域关注的是对业务流程执行所产生的数据的分析,旨在从数据中提取可操作的过程知识。模型的低频日志中可能存在一些噪声,导致分析受到负面影响,由此提出了一种基于频率变化规则及字符串匹配方法从低频的事件日志中识别并过滤... 详细信息

过程挖掘领域关注的是对业务流程执行所产生的数据的分析,旨在从数据中提取可操作的过程知识。模型的低频日志中可能存在一些噪声,导致分析受到负面影响,由此提出了一种基于频率变化规则及字符串匹配方法从低频的事件日志中识别并过滤噪声的方法。首先,基于直接跟随图和最终跟随图,根据频率变化规则,从事件日志中识别无效的直接活动对序列集合。然后,结合改进的字符串匹配算法,根据直接跟随图的直接关系与事件日志的迹的序列片段的对应关系,将无效活动序列与低频日志迹进行字符串匹配,从而过滤日志中的噪声,优化挖掘模型。最后,通过具体的案例分析及仿真实验,验证了该方法的有效性。

关键词：噪声直接跟随图间接跟随图 KMP 过滤优化

不完备事件日志下的业务系统变化检测及模型修复方法

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计算机集成制造系统 2021年第9期27卷 2647-2660页

作者：方欢郑雪文王吴松安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001

业务系统在演进过程中不可避免地引入变化因素,如何将演进中的变化因素对系统模型进行修复具有实际意义。现有模型修复主要针对原始参考模型和完备日志进行,存在原始参考模型未知和不完备日志的局限性。因此,提出基于不完备日志的变化... 详细信息

业务系统在演进过程中不可避免地引入变化因素,如何将演进中的变化因素对系统模型进行修复具有实际意义。现有模型修复主要针对原始参考模型和完备日志进行,存在原始参考模型未知和不完备日志的局限性。因此,提出基于不完备日志的变化检测方法,在系统原始模型未知的情形下,利用活动的比较矩阵(行为轮廓矩阵)描述事件日志的Delete、Insert和Move变化操作,从而发现原始事件日志同系统实际日志的局部变化偏差域,根据日志偏差域对原始日志发现的模型进行修复,提出7个实现模型修复的算法。最后,通过ProM工具对所提方法进行了仿真和实验,实验结果表明了方法的有效性和正确性。

关键词：不完备日志行为轮廓变化检测模型修复 ProM仿真