摘要：针对工作流网建模过程中节点精化方法只能扩展单节点的局限性,提出一种基于Petri网合成规则的工作流网精化方法.在活的和有界的自由选择网合成规则上添加限制,使其适用于自由选择工作流网的精化,定义可分离工作流网及其保持可分离性的合成规则,证明在自由选择或可分离工作流网上应用合成规则所生成工作流网的合理性.使这两类工作流网的精化能够一次涉及多个节点,为其建模提供维度不同且粒度更细的参考原则.

摘要：设计一种基于规则和词汇语义匹配的模型合成框架,采用形式化方法描述模型及合成过程,提出语义匹配算法和合成规则,自动识别匹配元素并确定合成规则,根据规则自动生成合成模型。该框架较好地处理了模型合成中模型种类的多样性及模型命名的灵活性问题。

摘要：模型驱动工程中,模型合成技术能降低软件复杂度,提高开发效率和质量.提出基于语义和结构进行模型匹配并按规则进行合成的方法,首先建立形式化的中间数据模型,用于统一模型合成过程中的模型表示方式;然后结合元素名称设计语义相似度函数,并基于元素属性和元素之间的关系计算结构相似度,提高模型匹配精度;根据相似度值确定匹配元素,对于完全匹配和完全不匹配的元素,自动确定合成规则,对于相似元素对,经过少量的人工分析可判定合成规则;根据合成规则能自动产生合成模型;设计校验规则和验证框架检验合成模型的正确性和一致性.最后用实例说明了方法的有效性和可行性.

摘要：传统模糊语义方法能较好地处理关于决策方案的语言评价信息,但无法有效地利用决策者针对自己判断的可靠性所提供的语言评价信息。为此,提出了二维语言评价信息的概念及相应的群体决策方法。首先利用主观证据推理理论量化表示二维语言评价信息,并通过冲突分析改进合成规则,解决了二维语言评价信息在复杂强冲突条件下的集结问题,然后设计了相应的择优规则,最后用一个实例检验了该方法的实用性和有效性。

摘要：针对利用分布式偏好关系建模且考虑其一致性的多属性决策问题,提出了一种满足一致性的多属性决策方法。给定相邻方案间的分布式偏好关系,首先构建了基于等级得分值的等级合成规则并分析其性质;然后基于等级合成规则定义了分布式偏好关系矩阵的一致性判定准则,进而提出满足一致性的不同方案对间分布式偏好关系合成规则;最后以此规则为核心,设计多属性决策方法的流程,产生了满足一致性的决策结果。将提出的方法应用于芜湖市战略性新兴产业评估,验证了该方法的应用性和有效性。

摘要：文中基于各认知用户的差异性,提出一种基于改进D-S证据理论的加权协作频谱检测算法。在能量检测的基础上,充分考虑各个认知用户之间的差异性,并根据各认知用户的检测统计量的方差和均值来给出各个参与数据融合的可信度权重。最后,使用改进D-S证据理论进行多数据源的证据融合,减小多数据源带来的证据冲突,且给出最终的判断结果。仿真结果表明,该方法与经典D-S证据理论检测算法相比,能够在考虑各认知用户差异性的同时有效提高检测效率。