一种基于行为特征网的流程模型分解挖掘方法

    公开(公告)号:CN117573460A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311077215.9

    申请日:2023-08-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于行为特征网的流程模型分解挖掘方法,属于业务流程模型挖掘技术领域,该方法包括:S1:基于事件日志确定各活动间的行为足迹关系BF,推得相应的行为矩阵M;S2:基于所述行为矩阵M结合零值转换规则R计算行为关系图;S3:划分所述行为关系图中的等价弧产生活动聚类;S4:基于所述活动聚类过滤出子日志,将所述子日志使用混合ILP挖掘算法挖掘子网;S5:运用归纳挖掘算法对所述子网添加接口库所形成子网行为特征网,运用开放Petri网将所有子网行为特征网合成整网,输出完整的流程模型。本发明中将现有的挖掘算法运用于子日志集,而不是整个系统的完整日志,使得现存的挖掘算法可以更高效地用于流程模型挖掘,降低了挖掘过程中的计算复杂度。

    一种轻量化的多无人机电网巡检故障识别方法及系统

    公开(公告)号:CN118691988A

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410667797.4

    申请日:2024-05-28

    Abstract: 本发明公开了一种轻量化的多无人机电网巡检故障识别方法及系统;方法包括以下步骤:使用双光相机收集样本图像;样本图像包括红外图像和可见光图像;对样本图像进行去雾处理、超分辨率重建和图像配准;对图像中所有与电网相关的特征进行标注,构建电网巡检数据集;构建目标检测模型,使用构建的电网巡检数据集对目标检测模型进行训练,得到完成训练的目标检测模型;对完成训练的目标检测模型进行参数压缩,得到压缩优化模型;将压缩优化模型部署于多架无人机上,通过无人机对指定输电线路进行协同巡检。本发明解决了电网故障识别技术领域多模态数据融合、实时性与精度提升以及模型轻量化部署等难题,能够有效应对电网维护中的挑战。

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