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期刊信息/Journal information
计算机集成制造系统
计算机集成制造系统

杨海成

月刊

1006-5911

Bamt@onet.com.cn

010-68962468 68962479

100089

北京2413信箱34分箱

计算机集成制造系统/Journal Computer Integrated Manufacturing SystemsCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为国家级学术刊物，旨在交流国内外CIMS研究、开发和应用的信息，推动和促进中国CIMS的发展。主要报道国内外有关发展计算机集成制造系统的政策措施、重点、趋势、科研动态、科技成果、推广应用、产品开发和学术活动等内容。设有综述、论文、专家论坛、企业实践和动态信息等栏目。已成为全国中文核心期刊。中国科技论文统计与分析文献来源期刊。中国科学引文数据库来源期刊。美国《工程索引（EI）》检索文献源期刊。1999年度影响因子达到0.746,在中国科技论文与引文数据库1372种期刊中位居前列。
正式出版
收录年代

    基于事件日志的业务过程控制流异常检测算法:现状与评测

    付建平赵海燕曹健陈庆奎...
    2631-2643页
    查看更多>>摘要：在业务过程的执行过程中,各个视角都可能出现异常,如控制流异常、时间异常、数据流异常等.控制流是业务过程的主干,控制流的异常通常也隐含其他视角发生了异常,因此控制流异常的检测对于业务过程的正确执行具有关键性作用.近年来,越来越多的研究基于业务过程的事件日志检测控制流异常,针对这些检测方法,进行了分类和总结.此外,对典型的控制流检测方法进行实验,并分析实验结果,总结各种检测方法的优缺点及其适用场景,以帮助业务过程分析人员根据特定的场景选择合适的检测方法.

    业务过程事件日志控制流异常检测

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    基于无监督学习的工业互联网时序数据事件检测

    崔博文卢北辰金涛王建民...
    2644-2651页
    查看更多>>摘要：为了在不依赖事件标签的前提下对时间序列数据进行事件检测,提出一种基于概率模型的无监督时间序列数据事件抽取算法,该算法在广义似然比(GLR)算法的基础上,通过预先筛选和分组投票的策略,使得算法的事件抽取效率与抽取结果的准确程度都得到了一定的提升.此外,还提出了一种基于分裂式层次聚类的时序数据聚类算法,该算法将自上而下的分裂式层次聚类与NME算法相结合,在自适应估计结果类簇数量的前提下达到了较高的准确度.

    事件检测时间序列无监督学习过程挖掘

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    基于图嵌入的多任务用户交互日志分段方法

    方鑫杨俞东进王思轩倪可...
    2652-2662页
    查看更多>>摘要：机器人流程自动化需要借助用户交互日志设计流程模型.然而,真实场景中的用户交互日志往往包含多种任务,同时不同的任务执行过程也很可能存在相互干扰.针对上述问题,本文提出一种基于图嵌入的多任务用户交互日志分段方法.该方法首先将行为上下文信息融入直接跟随图中,然后利用图嵌入算法提取行为的向量表征,最后根据行为前驱、后继相关性对用户交互日志进行切分和聚类,从而达到自动分段的目的.特别地,为了提高行为向量表征的准确性,提出权重增强的方法来优化图嵌入算法中的采样过程.实验结果表明,所提方法可以有效地解决多任务顺序和交错执行场景用户交互日志分段问题.

    机器人流程自动化用户交互日志日志分段图嵌入

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    学习困难与泛化能力感知的软件缺陷预测过采样方法

    范洪旗严远亭张以文张燕平...
    2663-2671页
    查看更多>>摘要：软件缺陷数据的类别分布不平衡特点给软件缺陷预测任务带了巨大的挑战.合成过采样是解决这一问题最为主流的技术,但如何设计合适的采样策略避免因引入异常样本而导致的过度泛化风险,始终是软件缺陷预测过采样方法面临的难点.针对这一问题,本文提出一种结合样本学习困难程度和合成泛化影响的过采样方法(GDOS).具体来说,GDOS方法通过样本的局部先验概率和潜在合成方向上的样本分布信息衡量样本的安全系数与泛化系数,并以此度量样本的选择权重.通过抑制潜在过泛化区域的样本合成概率,给予相对安全的近邻合成方向更高的选择概率,为高质量样本的合成提供保障.在26个PROMISE数据集上的实验表明,GDOS在MCC、pd、pf、F-measure等指标上较于经典的采样方法和专门提出的软件缺陷预测采样方法均取得了更优的性能表现.

    软件缺陷预测类别不平衡过采样过度泛化

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    基于谱残差方法的工业互联网时间序列异常检测

    焦子南陈年金涛王建民...
    2672-2680页
    查看更多>>摘要：谱残差算法是一种针对图像显著性检测的算法,也可用于无监督时间序列的异常检测.从频域变换、平滑算法、去除季节性影响、阈值自适应调节等多个环节研究针对谱残差算法的改进,提出一种基于谱残差算法的多变量时间序列异常检测方法.实验证明,所提出的改进可以提高异常检测的准确率,去除环境因素造成的季节性影响,且检测异常用时优于已有算法.另外,所提算法可以根据实际需要,自适应调节异常判定阈值.为了适应工业系统常出现的多变量时间序列数据,在谱残差算法的基础上结合用于处理多变量数据的独立成分分析算法,使算法适用于多变量时间序列.实验表明,谱残差算法与独立成分分析结合的算法能够应用于工业系统的异常自动检测,并且可以保证算法所需的准确性和实时性.

    时间序列异常检测谱残差算法无监督算法独立成分分析

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    面向工业互联网数据分析的机器学习工作流推荐方法

    文一凭田沐阳谭铮康国胜...
    2681-2687页
    查看更多>>摘要：工业大数据具有多模态和强关联等特性,这给数据分析与应用带来了新的挑战.如何根据工业应用需求的特点实施有效的数据分析过程通常是一项非常复杂、耗时耗力的任务.针对该问题,提出一种面向工业互联网数据分析的机器学习工作流推荐方法.该方法以已有解决方案为起点,将其所使用的数据集和机器学习工作流作为推荐参考,基于Doc2vec模型与最大平均差异方法计算文本描述相似度与数据分布特征相似度,可根据当前数据分析任务需求,推荐合适的已有解决方案中的机器学习工作流.仿真实验说明了该方法的有效性.

    工业互联网机器学习工作流推荐数据分析

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    工业互联网业务过程行为中的协同聚合与智能化提升方法

    刘博文蒋旭桐窦万春
    2688-2696页
    查看更多>>摘要：在工业互联网业务过程中,用户与制造商、供应商、产品、设备通过工业互联网平台紧密相连.当用户购买的工业产品发生故障时,可以通过平台向制造商快速反馈故障并请求协助.然而,现有的工业互联网平台还未能很好地支持用户产品故障后发生的运维过程.为应对这一挑战,提出了一个工业互联网业务过程行为中的协同聚合方法,完善地提供了工业互联网平台对用户故障上报、企业故障入库、零件调配全部过程的支持.利用遗传算法,实现了一个工业互联网业务过程行为聚合的智能化提升方法,能够有效地为零件调配选择供应商.通过模拟实验,测试了方法的性能.

    工业物联网智能聚合故障处理遗传算法

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    能耗感知的云制造服务选择与调度优化方法

    彭高贤文一凭刘建勋康国胜...
    2697-2707页
    查看更多>>摘要：云制造服务选择与调度(CMSSS)问题在优化资源配置和满足用户需求方面被广泛关注.然而,大多数现有方法对制造设备的预热过程考虑不足,导致了能源的浪费.为了降低制造能耗并保证服务质量(QoS),建立了 CMSSS的多日标优化模型,通过任务衔接度模型量化制造服务设备的预热能耗,并提出一种能耗感知的云制造服务选择与调度优化方法(ECAM).该方法根据QoS指标为任务选择复合服务,根据制造服务占用情况将子任务调度到空闲时段,并最大化任务衔接度,以降低制造设备的预热能耗.结果表明,在6种评价指标权重下,ECAM比以往的可行调度生成方案(FSGS)具有更好的适应度.在具有预热过程的云制造场景中,ECAM能获得与FSGS基本一致的QoS满意度和更好的能耗经济性.

    云制造服务选择与调度任务衔接度预热能耗进化算法

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    基于概念漂移发现的业务过程异常检测方法

    孙晋永许乾闻立杰孙志刚...
    2708-2721页
    查看更多>>摘要：现有的业务过程异常检测方法假定业务过程固定不变,忽视因出现概念漂移而导致业务过程模型变化的情况,以致现有的异常检测方法准确率下降.提出一种使用事件日志、基于概念漂移发现的业务过程异常检测方法.构建结合概念漂移发现方法和基于循环神经网络的业务过程异常检测模型,从事件日志中提取事件序列特征数据集,使用该模型中的事件预测模块来预测事件发生的概率,根据事件发生的概率分布来计算事件日志中每个案例的异常分数.异常分数大于设定的异常评分阈值的事件所在的案例被认为是候选异常案例.使用霍夫丁不等式来判断概念漂移是否已发生,并使用双层滑动窗口机制来获取概念漂移案例的发生位置,从候选异常案例提取概念漂移案例.使用增量学习将概念漂移案例用于更新事件预测模块,使过程异常检测模型能够辨别概念漂移案例与真正异常案例,更准确地检测出真正的业务过程异常.实验结果表明,与主流的业务过程异常检测方法相比,所提异常检测方法可以较准确地发现业务过程中的概念漂移,能够更准确地检测出业务过程中发生的异常,对提高业务过程运行的平稳性有积极意义.

    业务过程异常检测概念漂移滑动窗口异常评分阈值

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    业务过程概念漂移检测算法的质量评估框架

    李婷刘聪徐兴荣张帅鹏...
    2722-2734页
    查看更多>>摘要：现有研究工作大多关注概念漂移的检测,缺少对已有漂移检测算法的质量评估.因此,为更好评估过程模型的动态变更对业务过程的影响,提出了一个用于评估业务过程中概念漂移检测算法质量的通用框架,并针对不同应用需求提出了 4种评价指标.通过公开数据集和4种主流的漂移检测算法对所提评估框架以及四种评价指标进行比较分析,表明该框架具备一定的针对性与有效性,能够满足当前业务过程的实际需求.

    概念漂移漂移检测过程模型通用框架评价指标

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