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基于工程临界评定(ECA)的海洋油气导管架平台结构裂纹评定
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作者 杜鹏 《油气藏评价与开发》 北大核心 2025年第1期161-166,共6页
针对已发现结构裂纹的海洋油气导管架平台,基于工程临界评定(ECA)技术,形成适用的结构完整性评价及维修周期策略制定方法,并对某导管架平台进行了案例分析。使用莫里森方程(Morison equation)对目标平台进行了水动力学分析,估算了平台... 针对已发现结构裂纹的海洋油气导管架平台,基于工程临界评定(ECA)技术,形成适用的结构完整性评价及维修周期策略制定方法,并对某导管架平台进行了案例分析。使用莫里森方程(Morison equation)对目标平台进行了水动力学分析,估算了平台关键节点的极限载荷。通过有限元分析方法及热点应力线性外推法对关键节点进行了热点应力评估。通过帕里斯公式(Paris'law)对关键节点处裂纹扩展行为进行了相关模拟,求解目标裂纹尖端应力强度因子。通过失效评定图(FAD)对相关裂纹进行了ECA评估,给出了临界裂纹范围。结合临界裂纹深度和裂纹扩展关系,给出参考维修周期。结果表明:管架水平杆与立管相连节点为易于受疲劳损伤杆件。通过失效评定,该结构裂纹深度方向失效以塌陷失效为主,裂纹长度方向存在塌陷失效和裂纹失效可能。针对案例分析中平台,建议考虑临界裂纹深度5.3 mm,临界裂纹半宽长度9.8 mm。如发现0.5~2.0 mm的裂纹,建议在13.2~5.2 h内完成维修。该方法可推广应用于周边海域相似海洋油气平台已发现裂纹评定。 展开更多
关键词 导管架平台 热点应力 裂纹扩展 工程临界评定(eca) 临界裂纹
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基于HPO优化ECA-CNN-BiLSTM的变压器运行状态分类与识别方法 被引量:1
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作者 邹德旭 毛雅婷 +5 位作者 权浩 周涛 彭庆军 洪志湖 代维菊 王山 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第3期301-314,共14页
变压器运行状态分类与准确识别对于变压器稳定运行和电力系统安全供电至关重要,此类研究目前还存在对变压器负荷数据的关注使用较少、机理模型复杂度高以及油温等数据和过负荷状态并不明确对应等问题.因此,本文提出一种改进的混合模型,... 变压器运行状态分类与准确识别对于变压器稳定运行和电力系统安全供电至关重要,此类研究目前还存在对变压器负荷数据的关注使用较少、机理模型复杂度高以及油温等数据和过负荷状态并不明确对应等问题.因此,本文提出一种改进的混合模型,结合了猎人猎物优化(Hunter-Prey Optimization,HPO)算法和高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块,应用于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双向长短时记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)神经网络,用于变压器运行状态分类和过负荷故障识别.选取某主变包含9种变压器负荷相关特征的数据作为样本,通过K-Means++聚类和变压器正常周期性负荷分析选定负荷状态类别,基于HPO优化混合模型参数,提高模型的性能和泛化能力.通过对变压器负荷数据进行预处理和特征提取,使用优化后的模型进行负荷阶段的准确识别.实验结果表明,所提出方法的识别准确率可达99.24%,在变压器运行状态的分类和识别上取得了良好的效果. 展开更多
关键词 电力变压器 状态分类识别 高效通道注意力 卷积神经网络 双向长短时记忆
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基于ECA-MSCB ResNet的不均衡岩性识别
3
作者 裴谋 李波 胡勇 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第22期9398-9407,共10页
为了改善由于地质数据类别不均衡导致的岩性预测精度不高的问题,提出了一种ECA-MSCB ResNet模型,集成高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)和多尺度卷积块(multi-scale convolutional block,MSCB)于传统的ResNet架构中... 为了改善由于地质数据类别不均衡导致的岩性预测精度不高的问题,提出了一种ECA-MSCB ResNet模型,集成高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)和多尺度卷积块(multi-scale convolutional block,MSCB)于传统的ResNet架构中,实现了对岩性数据特征的高效提取和表征。针对岩性类别不均衡的问题,在模型训练过程中引入先验概率平衡logit偏差,改进焦点损失函数,以提升对少数类岩性的识别能力。实验结果表明,基于ECA-MSCB ResNet的模型在地质岩性不均衡数据集上表现良好,与原ResNet模型相比,平均预测准确率提升约7.45%,与随机森林相比提升27.33%,特别是在少数类岩性的识别上取得了显著进步,平均提高约17.9%。同时,本文模型在公开数据集上表现良好,F_(1)-score达到75.77%。此外,本文模型识别准确率高于目前主流方法,在地质不均衡岩性识别领域具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 岩性预测 测井数据 不均衡数据 eca-MSCB ResNet
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基于ECA-VGG16和迁移学习的砂轮磨损状态识别研究
4
作者 周思康 张明柱 +3 位作者 王宁宁 王一帆 史帅涛 邱明 《机床与液压》 北大核心 2025年第19期103-109,共7页
针对轴承套圈磨削过程中砂轮磨损状态识别精度低的问题,提出一种基于ECA-VGG16和迁移学习的砂轮磨损状态识别方法。采集3种工况下砂轮全寿命周期磨削过程中的声发射信号,并使用格拉姆角和场(GASF)将声发射信号转换为二维图像,构建源域... 针对轴承套圈磨削过程中砂轮磨损状态识别精度低的问题,提出一种基于ECA-VGG16和迁移学习的砂轮磨损状态识别方法。采集3种工况下砂轮全寿命周期磨削过程中的声发射信号,并使用格拉姆角和场(GASF)将声发射信号转换为二维图像,构建源域数据集和目标域数据集。分析不同砂轮进给速度下3种砂轮磨损迁移学习任务,并对所提方法进行验证。结果表明:所提模型在3种多源域数据集中的平均识别准确率达到97.61%,比单源域迁移识别准确率94.04%提高了3.80%,表明通过构建多源域数据集进行迁移学习,可以有效提高砂轮磨损状态的识别准确率;与残差神经网络ResNet、对抗神经网络GAN和域自适应网络DAN相比,所提方法在多源域迁移(A/B→C、A/C→B、B/C→A)中的识别准确率分别为97.00%、97.50%、98.32%,均比上述3种算法得到的识别结果优异。研究结果为当前轴承套圈砂轮磨损状态监测工程应用提供了参考。 展开更多
关键词 砂轮磨损状态识别 迁移学习 eca-VGG16 格拉姆角和场(GASF) 声发射信号
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基于ECA-1D-CNN的TDLAS的静脉用药浓度定量分析方法研究
5
作者 朱永炳 蔡玉琴 +4 位作者 蒋力耀 雷春 滕龙 王德旺 陶治 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第5期1341-1347,共7页
静脉用药溶质浓度的定量分析一直是静配中心药物检测的研究热点,但常规的调配和复核手段都是借助人工操作,存在药液浓度把控受限、人工复核压力繁重且低效等问题,因此提出一种对静脉药物溶质浓度准确、便捷、无损的检测方法显得至关重... 静脉用药溶质浓度的定量分析一直是静配中心药物检测的研究热点,但常规的调配和复核手段都是借助人工操作,存在药液浓度把控受限、人工复核压力繁重且低效等问题,因此提出一种对静脉药物溶质浓度准确、便捷、无损的检测方法显得至关重要。由于传统的近红外光谱对低浓度液体检测有一定局限性,基于可调谐激光吸收光谱技术(TDLAS),研究了了一种基于高效注意力机制一维卷积神经网络(ECA-1D-CNN)的葡萄糖混合溶液浓度定量检测模型。为检测低浓度葡萄糖混合溶液,以TDLAS技术为基础,选择光强吸收率最高的980 nm波段作为激光器光源,通过光电传感器,获取药物浓度的透射光强信号,由锁相放大模块解调为二次谐波信号得到一共600个不同浓度的自建数据集,将样本按8∶2的比例划分为训练集和测试集。以600个药物浓度透射光强的二次谐波信号作为研究对象,采用ECA-1D-CNN进行葡萄糖混合溶液浓度的定量检测。该模型共有4个卷积层,均采用Relu激活函数激活,每个卷积层后添加1个BN层,每两个卷积层添加1个池化层,在第2个池化层后添加1个ECA,可以帮助网络模型更好地学习特征之间的关系,减少参数数量和改善模型的鲁棒性。首先,为了凸显1D-CNN模型的优势,使用相同的原始数据集在PCR、SVR、PLSR上进行建模并对比4种不同模型的预测效果。其次,在6种不同数据预处理的基础上,将ECA-1D-CNN模型与1D-CNN模型进行对比,以决定系数R2、绝对误差MAE、均方根误差RMSE作为评价指标来分析预测模型的泛化能力。结果表明,SG+Normalization预处理下的ECA-1D-CNN模型效果最优,该方法能够对6~30 mg·100 mL^(-1)的葡萄糖混合溶液浓度进行有效预测,其模型训练集R2可达到0.998,MAE为0.295,RMSE为0.343,测试集的R^(2)可达到0.993,MAE为0.498,RMSE为0.691。采用所提出的方法可以精准的预测静脉用药溶质的浓度,为智能化静配中心的无损检测提供了新的思路以及应用价值。 展开更多
关键词 葡萄糖混合溶液 TDLAS 一维卷积神经网络 高效通道注意力机制
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基于MSC-ECA-Transformer的矿用皮带输送电机剩余寿命预测研究
6
作者 丁榕 邱成鹏 王帅 《金属矿山》 北大核心 2025年第8期150-157,共8页
矿用皮带输送电机剩余寿命预测是保障矿山安全生产的关键技术之一。针对现有预测模型在特征提取、时序依赖性建模及计算复杂度方面的不足,利用变频一体机上的多源传感器系统采集矿用皮带输送电机运行数据,并基于MSC-ECA-Transformer模... 矿用皮带输送电机剩余寿命预测是保障矿山安全生产的关键技术之一。针对现有预测模型在特征提取、时序依赖性建模及计算复杂度方面的不足,利用变频一体机上的多源传感器系统采集矿用皮带输送电机运行数据,并基于MSC-ECA-Transformer模型进行剩余寿命预测。该模型在Transformer主干网络中嵌入了多尺度因果膨胀卷积(MSC)和高效通道注意力(ECA)模块,通过MSC构建多级时序特征提取,解决传统自注意力机制对设备渐进式退化模式多尺度特征捕捉不足的问题。同时引入ECA模块实现特征通道的动态权重分配,增强故障敏感特征的显著性表达。试验表明,MSC-ECA-Transformer模型在预测精度和稳定性上表现优异,改进后模型的平均绝对误差(MAE)以及均方根误差(RMSE)分别为0.0851以及0.0918,与Transformer模型相比,分别降低34.0%及36.2%,为矿用电机剩余寿命预测提供了技术支撑。 展开更多
关键词 皮带运输机 电机 寿命预测 MSC-eca-Transformer 多尺度因果膨胀卷积 时间序列
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基于MobileNetV3Small-ECA的水稻病害轻量级识别研究 被引量:25
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作者 袁培森 欧阳柳江 +1 位作者 翟肇裕 田永超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期253-262,共10页
为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上... 为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化。在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47%,在迁移学习下识别准确率达到99.92%,同时参数量减少26.69%。其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因。本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的。同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析。 展开更多
关键词 水稻病害识别 迁移学习 高效通道注意力机制 MobileNetV3Small 移动端部署
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基于ECA和BiFPN改进YOLOv5s的PCB缺陷检测 被引量:5
8
作者 任金霞 吴吉林 王金荣 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第8期78-83,共6页
针对常规的PCB缺陷检测算法存在精度不高、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于ECA和BiFPN改进YOLOv5s的PCB缺陷检测方法。首先,在主干网络的C3中引入ECA注意力机制,使模型更加关注小目标的特征信息,保证模型检测效果;其次,引入加权双向... 针对常规的PCB缺陷检测算法存在精度不高、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于ECA和BiFPN改进YOLOv5s的PCB缺陷检测方法。首先,在主干网络的C3中引入ECA注意力机制,使模型更加关注小目标的特征信息,保证模型检测效果;其次,引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network, BiFPN),让模型能够更快速地开展多尺度特征融合;最后,使用SIoU Loss替换CIoU Loss,进一步提升模型的稳定性。以同一PCB数据集为实验对象,实验结果表明,改进后的模型mAP达到了98.1%,相较于原模型,FPS提高了4.68,在检测的精度和速度上均有提升,满足PCB缺陷的实际检测要求。 展开更多
关键词 PCB缺陷检测 YOLOv5s eca BiFPN SIoU
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融合ECA注意力层和轻量正则化的多视图三维重建 被引量:3
9
作者 刘韵婷 高宇 +1 位作者 戴佳霖 谭明晓 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期179-186,共8页
为了有效解决多视图三维重建中的边缘缺失、网络内存消耗严重、重建精度低的问题,对基于深度学习的多视图三维重建网络的特征提取、正则化网络、损失函数、优化器等进行研究。首先,使用融合ECA注意力层的特征提取网络,提高网络对通道特... 为了有效解决多视图三维重建中的边缘缺失、网络内存消耗严重、重建精度低的问题,对基于深度学习的多视图三维重建网络的特征提取、正则化网络、损失函数、优化器等进行研究。首先,使用融合ECA注意力层的特征提取网络,提高网络对通道特征信息的关注;然后,在门控循环单元模块中加入卷积层,改进的门控循环单元组合成GC正则化网络,采用此网络对代价体进行正则化,降低网络的计算量;最后,使用SmoothL1损失函数和Adam优化器,提高模型训练后期的收敛精度,优化模型的损失和参数。在DTU公开数据集上训练和测试,提出的融合注意力机制和轻量正则化的多视图三维重建网络(EGF-MVSNet)相比于经典的MVSNet网络完整性上提高了22.1,模型总体评分提高了11.5%。能够实现物体的重建,显著提高重建结果的质量,降低网络对内存的消耗。 展开更多
关键词 三维重建 多视图 深度学习 eca注意力
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基于ECA和三分支卷积融合网络的脑电信号解码研究 被引量:1
10
作者 周凯 艾尔肯·亥木都拉 《现代电子技术》 北大核心 2024年第23期89-97,共9页
基于运动想象脑电信号的脑机接口系统可以实现大脑和外部设备的交互,能够帮助残疾人控制辅助设备,提高他们的生活质量。然而,有限的脑电信号解码性能限制了脑机接口产业的大规模发展。文中提出一种基于高效通道注意力(ECA)和三分支卷积... 基于运动想象脑电信号的脑机接口系统可以实现大脑和外部设备的交互,能够帮助残疾人控制辅助设备,提高他们的生活质量。然而,有限的脑电信号解码性能限制了脑机接口产业的大规模发展。文中提出一种基于高效通道注意力(ECA)和三分支卷积融合网络的ECA-TBCFNet模型用于基于脑电图的运动想象(MI-EEG)信号解码。ECA模块可自动捕捉脑电信号中的跨通道交互,三分支卷积融合网络能够多尺度地提取信号中的时空特征。ECA-TBCFNet模型在BCI竞赛IV-2a数据集上的四分类任务中取得了83.3%的准确率和0.78的kappa系数;此外,在Physionet MI-EEG数据集上两分类和四分类任务中,ECA-TBCFNet模型的准确率分别为87.87%和69.01%。结果表明,提出的ECA-TBCFNet模型可以有效提高运动想象脑电信号的识别准确率,并具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 脑机接口 脑电图 运动想象 高效通道注意力 三分支卷积神经网络 特征融合
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基于DDE-BIT的无人机高速公路护栏损坏检测 被引量:2
11
作者 王洋 郭杜杜 帅洪波 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期123-129,共7页
针对现有方法对无人机高速公路护栏损坏检测存在边缘信息提取效果差、识别精度低的问题,提出一种基于深度学习的变化检测模型DDE-BIT。首先,采用深度可分离卷积优化主干网络Resnet18,减少模型的参数数量,降低计算成本;然后,在主干网络... 针对现有方法对无人机高速公路护栏损坏检测存在边缘信息提取效果差、识别精度低的问题,提出一种基于深度学习的变化检测模型DDE-BIT。首先,采用深度可分离卷积优化主干网络Resnet18,减少模型的参数数量,降低计算成本;然后,在主干网络输出部分引入ECA注意力模块,在仅增加少量参数的情况下提高模型的跨通道信息捕捉能力;最后,通过跳跃连接方式对BIT双时空图像转换器的输出特征进行堆叠,提高模型的上下文信息理解能力。以采集的无人机高速公路护栏损坏图像为实验数据,实验结果表明:DDE-BIT模型的交并比和F1分数分别为90.99%、95.28%,相较于原始模型分别提高了2.71%、1.51%,能够有效地提取护栏损坏的边缘信息。 展开更多
关键词 护栏损坏检测 无人机 eca注意力机制 深度可分离卷积 图像处理 信息提取
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基于改进ShuffleNet V2的水稻磷素营养诊断方法 被引量:1
12
作者 黄淑梅 杨红云 +1 位作者 孔杰 吴正 《中国稻米》 北大核心 2025年第2期20-28,34,共10页
为了更精确地诊断水稻的磷素营养状况,进而促进水稻的健康生长,我们提出了一种基于改进ShuffleNet V2的水稻磷素营养诊断方法。该方法的核心是在ShuffleNet V2网络模型引入ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制,以优化原有模型... 为了更精确地诊断水稻的磷素营养状况,进而促进水稻的健康生长,我们提出了一种基于改进ShuffleNet V2的水稻磷素营养诊断方法。该方法的核心是在ShuffleNet V2网络模型引入ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制,以优化原有模型。同时,选用注意力池化(Attention Pooling)技术来进一步提升模型训练的效果。在模型训练过程中,采用了迁移学习策略,即将在大规模数据集ImageNet上预训练的权值迁移至经过改进的ShuffleNet V2网络模型中,并利用这些权值对水稻叶片数据集进行训练,从而构建出水稻磷素营养诊断模型。结果显示,相比其他对比的网络结构模型,改进后的ShuffleNet V2网络模型在水稻分蘖期和拔节期的准确率、精确率、召回率以及F1值均表现出更高的水平,且该模型训练参数少、训练过程更稳定、收敛速度更快,证明改进后的ShuffleNet V2水稻磷素营养诊断模型具备了出色的诊断识别能力,能够为大数据背景下的科学、有效施肥策略提供有力支持。改进的ShuffleNet V2网络模型在Plant Village公共数据集上也取得显著效果,验证了其有效性和良好的泛化能力。 展开更多
关键词 水稻 磷素营养诊断 eca注意力机制 注意力池化 迁移学习
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基于ECA规则的适应性工作流技术研究 被引量:21
13
作者 曹健 张申生 +1 位作者 黄鹤远 张晓光 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 北大核心 2002年第9期737-741,共5页
工作流管理系统能够给企业的业务运行提供有力支持。但是 ,目前的工作流管理系统对过程模型的表达过分简化 ,影响了它在实际应用中的效果。为了提高工作流管理系统的适应性 ,文中形式化地定义了适合于工作流的ECA规则。在此基础上提出... 工作流管理系统能够给企业的业务运行提供有力支持。但是 ,目前的工作流管理系统对过程模型的表达过分简化 ,影响了它在实际应用中的效果。为了提高工作流管理系统的适应性 ,文中形式化地定义了适合于工作流的ECA规则。在此基础上提出了基于ECA规则的工作流模型 ,并将该模型与基于Petri网和基于UML活动图的工作流模型进行了比较。提出了一种基于事件表达式重写策略的事件检测方法 ,以提高工作流引擎的执行效率。最后 ,介绍了一个基于ECA规则的工作流技术的应用系统。 展开更多
关键词 eca规则 适应性工作流 PETRI网 计算机
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基于Ghost卷积与自适应注意力的点云分类 被引量:1
14
作者 舒密 王占刚 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期106-112,共7页
点云Transformer网络在提取三维点云的局部特征和携带的多级自注意力机制方面展现出了卓越的特征学习能力。然而,多级自注意力层对计算和内存资源的要求极高,且未充分考虑特征融合中层级间以及通道间的区分度与关联性。为解决上述问题,... 点云Transformer网络在提取三维点云的局部特征和携带的多级自注意力机制方面展现出了卓越的特征学习能力。然而,多级自注意力层对计算和内存资源的要求极高,且未充分考虑特征融合中层级间以及通道间的区分度与关联性。为解决上述问题,提出一种基于点云Transformer的轻量级特征增强融合分类网络EFF-LPCT。EFF-LPCT使用一维化Ghost卷积对原始网络进行重构,以降低计算复杂度和内存要求;引入自适应支路权重,以实现注意力层级间的多尺度特征融合;利用多个通道注意力模块增强特征的通道交互信息,以提高模型分类效果。在ModelNet40数据集进行的实验结果表明,EFF-LPCT在达到93.3%高精度的同时,相较于点云Transformer减少了1.11 GFLOPs的浮点计算量和0.86×10^(6)的参数量。 展开更多
关键词 点云分类 Transformer网络 Ghost卷积 特征增强融合模块 eca通道注意力 特征学习
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基于ECA规则和活动分解的工作流模型 被引量:53
15
作者 胡锦敏 张申生 余新颖 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期761-767,共7页
企业在面临电子商务的挑战中,越来越重视业务过程重组.建立一种合理的流程模型是成功开展BPR(business process re-engineering)的关键.这样的模型应该可以集成企业许多业务相关的信息并且是可被系统解释执行的.在参考WfMC(workflow ... 企业在面临电子商务的挑战中,越来越重视业务过程重组.建立一种合理的流程模型是成功开展BPR(business process re-engineering)的关键.这样的模型应该可以集成企业许多业务相关的信息并且是可被系统解释执行的.在参考WfMC(workflow management coalition)元模型基础上建立了一种基于ECA(event-condition-action)规则和活动分解的工作流模型.ECA规则反映活动之间的执行依赖关系,通过重写办法把ECA模型变为触发器形式的TA(trigger-action)模型,使模型的解析更高效,把事件重写为事件发生时间,使事件表达式具有更强的表达能力.活动分解的模型能很好地支持层次化项目管理. 展开更多
关键词 工作流模型 eca规则 事件驱动模型 活动分解 计算机
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基于ECA规则和事物特性表的产品配置模型 被引量:9
16
作者 顾巧祥 纪杨建 +2 位作者 祁国宁 苏少辉 鲁玉军 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期753-758,857,共7页
针对按订单制造和按订单设计产品的特点,采用event-condition-action(ECA)规则和事物特性表建立产品配置模型.设计人员根据ECA规则对组成产品族的必选模块和可选模块进行选择,得到定制产品的结构;借助于模块的事物特性表对其进行变型设... 针对按订单制造和按订单设计产品的特点,采用event-condition-action(ECA)规则和事物特性表建立产品配置模型.设计人员根据ECA规则对组成产品族的必选模块和可选模块进行选择,得到定制产品的结构;借助于模块的事物特性表对其进行变型设计,即可快速得到个性化的定制产品.结合工业汽轮机的配置设计,给出了汽轮机本体中汽缸部分的配置模型和实例.该配置模型不仅有利于提高产品配置效率和配置成功率,而且还可以保证产品全生命周期中数据的一致性. 展开更多
关键词 配置模型 eca规则 事物特性表
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一种基于ECA规则的Web Service工作流模型的研究 被引量:5
17
作者 贺春林 滕云 彭仁明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第8期112-115,共4页
工作流技术的深入应用要求工作流管理系统增强Web服务功能,基于Petri网工作流过程模型存在无法表述状态变迁过程或状态变迁边缘时刻事件的缺陷。给出了基于ECA规则Web Service工作流模型形式化定义,基于ECA规则的过程模型以事件推动工... 工作流技术的深入应用要求工作流管理系统增强Web服务功能,基于Petri网工作流过程模型存在无法表述状态变迁过程或状态变迁边缘时刻事件的缺陷。给出了基于ECA规则Web Service工作流模型形式化定义,基于ECA规则的过程模型以事件推动工作流实例的执行,通过严格定义事件的语义来保证工作流的正确执行和监控并支持工作流在运行中修改实例。 展开更多
关键词 工作流 eca规则 WEB SERVICE
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采用ECA介体实现数据库触发器功能 被引量:4
18
作者 熊伟 戴果 +1 位作者 张巨 景宁 《兵工自动化》 2004年第2期30-32,共3页
封装了ECA规则的介体程序,不修改客户应用程序和数据库管理系统内核,可实现数据库触发器的事件检测、条件判断、动作执行等主动功能。其实现方式有轮询、层次化、远程过程调用等。将ECA介体引入XBase数据库,介体语言过滤器则将客户请求... 封装了ECA规则的介体程序,不修改客户应用程序和数据库管理系统内核,可实现数据库触发器的事件检测、条件判断、动作执行等主动功能。其实现方式有轮询、层次化、远程过程调用等。将ECA介体引入XBase数据库,介体语言过滤器则将客户请求分离为ECA规则、过程调用和SQL命令等部分。介体同时封装了ECA规则解析器、事件检测器和动作执行器。 展开更多
关键词 eca规则 介体 触发器 管理系统 XBASE数据库
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基于Petri网的ECA规则集终止性分析 被引量:4
19
作者 高秀峰 胡昌振 危胜军 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期773-777,共5页
对于ECA(even t-cond ition-action)规则集,由于其行为特性较为复杂,终止性分析比较困难.在Petri网理论的基础上,提出了一种扩展Petri网系统,建立了ECA规则集模型,能够较好地表示ECA规则的行为特性;利用Petri网分析方法,对ECA规则行为... 对于ECA(even t-cond ition-action)规则集,由于其行为特性较为复杂,终止性分析比较困难.在Petri网理论的基础上,提出了一种扩展Petri网系统,建立了ECA规则集模型,能够较好地表示ECA规则的行为特性;利用Petri网分析方法,对ECA规则行为进行了分析,并利用可达图和T_不变量方法对ECA规则集的终止性进行了分析.经过实例验证,该方法效果良好. 展开更多
关键词 eca规则 PETRI网 终止性分析
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基于ECA规则的业务行为描述方法 被引量:3
20
作者 王聪 王智学 江光杰 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期104-107,共4页
给出了业务行为的形式化描述,并在此基础上利用ECA规则详细给出了业务行为过程的描述方法、业务行为内部活动之间的关系模型,以及不同业务行为之间的关系模型,使业务行为过程描述变得清楚,而且有利于机器的自动解释。基于ECA规则的业务... 给出了业务行为的形式化描述,并在此基础上利用ECA规则详细给出了业务行为过程的描述方法、业务行为内部活动之间的关系模型,以及不同业务行为之间的关系模型,使业务行为过程描述变得清楚,而且有利于机器的自动解释。基于ECA规则的业务过程模型对过程的调整和动态变化带来了方便,增强了其适应变化的能力。 展开更多
关键词 业务模型 业务过程 eca规则 需求分析
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