【摘 要】
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提出了一种基于ECA和案例推理的工作流异常处理模型.该模型采用一种改进的ECA规则(SECA)来建立异常规则库,对于规则库中没有记录的异常,通过案例推理技术来处理,并将通过案例推理技术处理过的异常转换为相应的SECA规则存入规则库,以便下次可以直接通过规则库来自动处理.该模型既保持了ECA规则的高效性,又具有案例推理的灵活性和自学习性.实验表明,该模型能快速灵活地处理各类异常.
【机 构】
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北京理工大学计算机科学与技术学院,北京100081 北方自动控制技术研究所,太原030006
【出 处】
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第九届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
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提出了一种基于ECA和案例推理的工作流异常处理模型.该模型采用一种改进的ECA规则(SECA)来建立异常规则库,对于规则库中没有记录的异常,通过案例推理技术来处理,并将通过案例推理技术处理过的异常转换为相应的SECA规则存入规则库,以便下次可以直接通过规则库来自动处理.该模型既保持了ECA规则的高效性,又具有案例推理的灵活性和自学习性.实验表明,该模型能快速灵活地处理各类异常.
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