遗传规划在非复杂业务流程挖掘中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-11页 |
| ·流程挖掘的研究现状 | 第6-8页 |
| ·流程挖掘存在的不足 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-10页 |
| ·论文的篇章结构 | 第10-11页 |
| 第二章 遗传规划基本理论 | 第11-16页 |
| ·遗传规划与流程挖掘 | 第11页 |
| ·遗传规划的基本概念 | 第11-13页 |
| ·遗传规划的算法介绍 | 第13-14页 |
| ·遗传规划的算法改进 | 第14-16页 |
| 第三章 基于遗传规划的流程挖掘算法 | 第16-27页 |
| ·算法设计 | 第16-17页 |
| ·个体表示 | 第17-20页 |
| ·基于GA的流程挖掘中个体表示 | 第17-19页 |
| ·个体表示——ECM | 第19-20页 |
| ·产生初始群体 | 第20页 |
| ·适应度计算 | 第20-23页 |
| ·完整性适应度 | 第21-22页 |
| ·正确性适应度 | 第22-23页 |
| ·适应度函数 | 第23页 |
| ·算法终止策略 | 第23页 |
| ·遗传规划算子 | 第23-27页 |
| ·选择算子 | 第24页 |
| ·交叉算子 | 第24-26页 |
| ·变异算子 | 第26-27页 |
| 第四章 非复杂流程挖掘算法分析 | 第27-36页 |
| ·非复杂流程的挖掘分析 | 第27页 |
| ·流程复杂度的分析 | 第27-29页 |
| ·基于ECM的结构复杂度度量SM | 第29-34页 |
| ·非复杂流程挖掘的适应度函数 | 第34-36页 |
| ·复杂性适应度 | 第34-35页 |
| ·适应度函数 | 第35-36页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第36-42页 |
| ·实验设计 | 第36-38页 |
| ·流程挖掘的实验分析 | 第38-40页 |
| ·非复杂流程挖掘的实验分析 | 第40-42页 |
| 第六章 总结 | 第42-44页 |
| ·基于遗传规划的非复杂流程挖掘特点 | 第42页 |
| ·进一步的研究工作 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-51页 |
| 附录 | 第51-56页 |
