【摘 要】
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针对传统算法将活动看成是彼此之间相互独立的事件,无法准确识别的问题,提出一种基于智能规划的工作流任务识别算法,利用工作流与智能规划在执行序列和操作规则方面存在的共
【机 构】
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中山大学数据科学与计算机学院,贺州学院数学与计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61309011,No.U1611262),广州市珠江科技新星,广东省大数据分析与处理重点实验室
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针对传统算法将活动看成是彼此之间相互独立的事件,无法准确识别的问题,提出一种基于智能规划的工作流任务识别算法,利用工作流与智能规划在执行序列和操作规则方面存在的共性.通过高层次的抽象描述,自动推导出活动之间的内在逻辑联系,且能从外部信息充分挖掘潜在的知识,将工作流任务识别问题转变为对应的智能规划识别问题来进行求解,有效地解决了传统算法识别困难和对噪声数据敏感的问题.实验结果表明,本文提出的算法是可行的.
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