摘要：针对目前过程挖掘算法对过程日志要求较高,且挖掘结果只能用特定形式化描述模型进行表示,提出一种基于马尔可夫转移矩阵的多步过程挖掘方法。首先基于日志构建马尔可夫转移矩阵,其次定义关系挖掘规则分析过程中的逻辑关系,接着设计过程挖掘算法建立活动间的结构关系,而后给出一种形式化表示算法将挖掘结果表示成有向网络图,最后通过仿真验证方法的可行性。

摘要：提出了一种基于马尔可夫转移矩阵的过程挖掘方法。在该方法中,业务过程被看作是一条有限齐次的马尔可夫链。基于日志建立转移矩阵,定义基本过程逻辑关系的挖掘规则,并据此规则设计了挖掘算法。此外,将过程形式化表示算法的设计从过程挖掘算法中分离出来,可以满足同一过程的不同形式化表示的需要,具体给出了基于工作流网的过程形式化表示算法。

摘要：在基础教育阶段的人工智能学习中,学生不仅要能够使用新技术,也应当理解技术背后的简单算法原理。基于深度学习理念,将马尔可夫转移矩阵对序列预测的算法学习转化为对剪刀石头布出拳预测的深度学习过程。学生通过卡牌线索和人机对战游戏体验,完成教师设计的三个活动。在对剪刀石头布出拳预测的阶梯式任务活动中,不断实现对问题本质的发现与变式解决,在最终的软硬件部署中,完成知识的迁移与应用。

摘要：针对工作流实例偏离预定义模型的实际情况,提出一种基于工作流日志的多步过程挖掘方法,从而实现工作流重构。基于工作流日志构建马尔可夫转移矩阵,定义关系挖掘规则分析过程中的逻辑关系,设计过程挖掘算法建立活动间的实际结构关系,以某电梯企业标梯合同签订流程为例验证方法的可行性和适用性。