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基于時序行為分析的自適應混合啟發式協同優化算法

大小:0.73 MB 人氣: 2017-11-21 需要積分:0

  過程流數據具有實時性、連續性和時序性等特征,使得傳統過程挖掘算法難以發現隱含信息和演化過程。針對流過程模型的動態演化和重構要求,提出了一種基于時序行為分析的自適應混合啟發式協同優化算法。首先定義演化流過程模型,基于日志活動間的隱含依賴關系改進過程邏輯的啟發式挖掘規則,然后定義基于時序行為的老化因子,并引入高斯變異的多種群協作的自適應策略,改進粒子群優化算法的全局和局部精確尋優能力,實現優化和重構過程模型。該算法在四個典型測試函數上進行了對比實驗,結果表明該算法在流過程挖掘中具有更好的收斂性和穩定性。
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