-
公开(公告)号：CN120045872A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510074548.9
申请日：2025-01-17
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/21 , G06F40/279 , G06F16/353 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种业务流程日志案例属性自动识别方法及系统，属于流程挖掘领域，方法包括如下步骤：从事件日志中提取特征；构建二分类器，输出每一列属于关键属性的概率，并选择列概率最高的N个属性组成每一列的候选属性集合；判断每一列的候选属性集合为单一候选属性或候选属性组合；将候选属性组合，计算每个候选属性组合的得分；选择得分最高的候选属性组合作为最终的关键属性输出。系统包括获取事件日志及特征提取模块、缩小候选关键属性范围模块、候选属性集合判别模块、流程模型发现与评估模块、选择最佳候选组合模块。针对无标签的事件日志，本发明方法可以自动识别事件日志中的案例属性，减少了手动指定的需求。
-
公开(公告)号：CN119477231B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510067395.5
申请日：2025-01-16
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06Q10/10 , G06F30/22 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于托肯重演的对象为中心业务流程违规检查方法及系统，属于流程挖掘领域，方法包括如下步骤：从对象为中心业务流程事件日志中构造对象图，提取流程执行；删除流程执行中的跨层冗余依赖，按梯队划分流程执行，获取绑定序列；按绑定序列在多对象Petri网模型中进行托肯重演，得到重演结果和偏差结果；根据拟合度量化合规性，并使用局部诊断方法展示流程中偏差严重的部分，得到对象为中心业务流程违规检查结果。系统包括获取对象图及流程执行模块、获取绑定序列模块、获取重演结果及偏差结果模块、获取对象为中心业务流程违规检查结果模块。针对对象为中心的业务流程，本发明方法提高了其合规性检查的准确性。
-
公开(公告)号：CN116310564A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310287333.6
申请日：2023-03-23
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/951 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于图像文字生成技术的害虫图像可解释性分类方法，属于多模态数据处理技术领域，包括如下步骤：利用网络爬虫技术收集并构建具有害虫图像以及对应文本描述的多模态数据集；利用Faster‑RCNN模型识别害虫图像各个身体部件，并提取各个身体部件的特征；利用Transformer模型生成对害虫图像的文本描述，并将害虫图像的视觉特征和文本特征进行融合，形成联合特征；使用联合特征训练一个分类器预测害虫的类别标签；结合生成的文本描述以及预测的害虫类别标签，对害虫的分类结果进行文字层面的解释。该方法可以在预测害虫标签的同时给出解释性文本描述，可以有效提高分类准确率。
-
公开(公告)号：CN108519963B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201810173183.5
申请日：2018-03-02
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F40/143 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06F40/58 , G06F40/186
Abstract: 本发明公开了一种将流程模型自动转换为多语言文本的方法，属于流程挖掘领域；本发明首先构建多语言文本模板，构建多语言领域词库，识别模型元素文本的语种；然后使用语义依存分析模型元素的文本信息，使用多语言翻译方法将解析的模型元素文本翻译成多种语言，为了使翻译结果更加准确，使用翻译结果筛选和跨语言语法结构调整方法优化翻译结果；使用RPST算法将流程模型结构划分成子流程，将模型元素的多语言文本信息和流程结构树结合，生成带注释的流程结构树；然后使用深度语法树从带注释流程结构树生成多语言文本；最后使用主语聚类、动词聚类和宾语聚类处理多语言文本，生成流程的多语言文本描述。
-
公开(公告)号：CN106095918B
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201610405523.3
申请日：2016-06-06
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F16/953 , G06F16/951 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种基于OCR技术的网络受保护指数数据的获取方法，本发明首先利用自动化测试工具，模拟指数数据显示之前用户在数据平台的一系列操作，如登录、输入搜索关键词、设置搜索时间等。然后利用模拟鼠标移动，进行曲线上值的动态显示和采集，最后，利用改进的OCR技术实现目标数据的数值获取。通过本发明所述方法获取的受保护数据，具有获取效率高、获取数据准确和可批量获取等特点，可以用于为舆情分析和数据挖掘提供了有效的数据支撑，为网络大数据获取方法提出了一种新思路，同时为商业推广、精准营销以及市场分析等提供了有价值的信息。具有重要的理论意义和广泛的应用价值。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108665141A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810303640.8
申请日：2018-04-03
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种从突发事件预案中自动抽取应急响应流程模型的方法，属于流程挖掘领域，采用应急预案文本段落结构树构建模块、四级响应启动条件表达式抽取模块、流程模型实体元素抽取模块、流程模型关系元素抽取模块、应急响应流程树生成模块和应急响应流程有向图模型生成模块；具体包括如下步骤：构建应急预案文本段落结构树；抽取应急响应流程模型元素；生成应急响应流程模型。本发明首先根据抽取出的流程模型元素和文本段落结构树生成应急响应流程树，然后再转化成应急响应流程有向图模型。本发明不仅可以辅助建模专家完成应急响应流程模型的构建和分析，也可以用于突发事件应急预案文本的检查和修订。
-
公开(公告)号：CN108563984A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810173213.2
申请日：2018-03-02
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种流程模型图的自动识别与理解方法，属于流程挖掘领域；本发明首先构建基本图元模板，然后使用图元模板匹配流程模型图，识别流程模型图中的任务、活动、事件、网关、箭头等模型元素，并使用筛选技术去除重复匹配节点和错误匹配区域；然后使用流程模型图切割技术，获得包含文本的节点所在区域的图片，并使用OCR文字识别技术识别图片中的文本；然后对流程模型图进行灰度处理，获得并存储流程模型图的灰度值矩阵，最后根据模型图中箭头和最近邻节点的位置，在灰度值矩阵中遍历，识别有向边的开始节点和结束节点。本发明能够正确的识别模型节点的类型、模型节点的位置和模型节点中的文本，也能正确识别流程模型图中的有向边。
-
公开(公告)号：CN107526726A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710620778.6
申请日：2017-07-27
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种将中文流程模型自动转换为英文自然语言文本的方法，属于流程挖掘领域。本发明首先使用标签文本信息解析技术，获取并解析流程模型中节点和边上的文本信息；然后使用流程模型结构转换技术，将流程模型结构转换成流程结构树；然后使用领域词库构建技术，构建流程模型的领域词库；然后使用标签文本信息翻译技术，将中文的标签文本翻译成英文；然后使用翻译文本筛选技术，根据领域词库筛选正确的文本翻译；然后使用跨语言语法结构转换技术，将中文的语法结构转换成英文的语法结构，并使用语法树生成描述节点行为的自然语言短文本；最后使用自然语言文本生成技术，生成英文自然语言文本。
-
公开(公告)号：CN107526717A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710620781.8
申请日：2017-07-27
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种将结构化流程模型自动生成自然语言文本的方法，属于流程挖掘领域。本发明首先利用标签文本的解析技术，来获取和解析BPMN流程模型中的标签文本信息，其次，使用流程模型结构转换技术，将BPMN流程模型的结构转换成流程结构树，最后，使用自然语言生成技术生成自然语言文本。本发明能够生成语法正确，语义完整的自然语言文本，使非专业人士能够通过阅读自然语言文本的方式理解BPMN流程模型。
-
公开(公告)号：CN106097403A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610445382.8
申请日：2016-06-20
Applicant: 山东科技大学
CPC classification number: G06T7/60 , G06F16/951 , G06F16/958 , G06T3/4023 , G06T5/002 , G06T5/003 , G06T2207/10004 , G06T2207/10141 , G06T2207/20072
Abstract: 本发明涉及一种基于图像曲线推算的网络受保护指数数据的获取方法，具体步骤包括：(1)目标数据定位；(2)目标数据的图像获取；(3)目标数据的预处理：对步骤(3)获取的目标数据的图像进行二值化、灰度化处理；(4)基于图像曲线推算进行目标数据识别，设定每个日期节点之间的距离为step，设定每个像素高度代表的指数值为perPixeValue，具体步骤包括：a、基于像素的曲线点定位；b、基于比例尺的曲线点值的计算：按照比例或刻度即可推算出实际指数值。本发明利用图像曲线和图像曲线的比例尺等信息，进行曲线上点值的推算，且该方法的准确性很高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
76
records
(took 0.026 seconds)
