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针对目前工作流建模方法的局限性,以及工作流自适应的需求,采用“机器学习”的思想,基于工作流实例信息,提出了动态设定工作流模型的方法。采用隐马尔卡夫模型(HMM)对工作流模型的结构进行了表示,并定义了相应的合并与分离操作符, 为进一步转换成正确、合适的工作流模型提供了支持。
“机器学习”在工作流模型设定中的应用
【摘 要】
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针对目前工作流建模方法的局限性,以及工作流自适应的需求,采用“机器学习”的思想,基于工作流实例信息,提出了动态设定工作流模型的方法。采用隐马尔卡夫模型(HMM)对工作流模型的结构进行了表示,并定义了相应的合并与分离操作符, 为进一步转换成正确、合适的工作流模型提供了支持。
【机 构】
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国防科技大学计算机学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2006年01期
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