《计算机集成制造系统》（CN：11-5946/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

综述、产品创新开发技术、数字化/网络化/智能化制造技术、现代企业管理与物流技术、现代制造服务技术、动态信息。

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• 基于事件日志增强的时序活动表示学习方法

  传统业务流程建模与分析任务中通常将活动表示为离散符号,损失了一定的语义信息。针对这一问题,提出了时序活动表示学习方法,使用多维实数向量对活动语义进行量化表示,为深度学习等现代人工智能技术在业务流程建模与分析中的应用提供基础支持。首先利用过程模型对事件日志的高层次抽象能力,通过过程模型挖掘及仿真对原始事件日志进行增强,扩大事...

  作者：倪维健; 孙宇健; 曾庆田; 刘彤; 郭浩宇; 刘聪 刊期： 2019年第04期

• 从事件日志中发现过程模型的渐变漂移

  过程漂移是指过程模型在服务期间发生了变更或演化,分为突发漂移和渐变漂移两种类型。传统的过程发现技术假定业务过程是稳定不变的,忽略了过程漂移的存在。目前突发漂移已有较好的检测方法,但渐变漂移没有。以突发漂移检测为基础提出一种渐变漂移检测方法。该方法利用突发漂移点将日志划分为多个阶段,然后通过日志的行为语义混合判断某个阶段是...

  作者：郑灿彬; 吴翾; 闻立杰; 王建民 刊期： 2019年第04期

• 基于Petri网的事件日志与过程模型对齐方法

  为了提高过程挖掘中计算最优对齐的效率,提出一种基于Petri网的事件日志与过程模型之间的快速对齐方法——RapidAlign方法。该方法在观察日志的同时运行模型,比对日志活动与模型活动,从而得到日志移动、模型移动和同步移动;根据移动类型计算代价值,并记录日志和模型的当前状态;选取代价值最小的状态继续日志的观察和模型的运行,直到日志和模型均...

  作者：田银花; 杜玉越; 韩咚; 刘伟 刊期： 2019年第04期

• 面向边缘侧卸载优化的工作流动态关键路径调度算法

  移动边缘计算有助于减少工作流调动中用户终端的能耗和计算负担,但不合理的任务卸载会导致设备产生大量时间和能源的消耗。针对该问题,提出一种面向边缘侧卸载优化的工作流动态关键路径调度的两阶段算法,包括边缘侧卸载优化算法和基于本地计算量的动态关键路径调度算法。制定了边缘侧卸载优化的策略,该策略通过隐性马尔科夫预测得到可卸载eNB集...

  作者：袁友伟; 刘恒初; 俞东进; 李忠金 刊期： 2019年第04期

• 基于Spark的并行分布式过程挖掘算法

  针对传统的过程发现算法对大规模事件日志挖掘效率低的问题,提出一种利用Spark集群进行加速过程挖掘的方法。该方法主要针对基于日志活动关系的过程挖掘算法,对抽取活动关系阶段进行加速。通过并行分布式抽取活动关系,将事件日志转化为活动关系矩阵。然后利用关系矩阵,按算法原本的后续步骤,挖掘出过程模型。利用Spark实现分布式α-Mine算法和分...

  作者：胡小强; 吴翾; 闻立杰; 王建民 刊期： 2019年第04期