基于Petri网行为轮廓挖掘配置信息的方法研究的开题报告.docx

基于Petri网行为轮廓挖掘配置信息的方法研究的开题报告
开题报告
I.研究背景和意义
Petri网是一种描述并发系统行为的图形化模型。它在很多领域被广泛应用，如系统工程、计算机科学、自动化控制、软件工程等。Petri网描述系统行为的特点是纯视觉化、直观性好，而且能够抽象出系统行为的本质。
Petri网行为轮廓挖掘是一种基于已有模型的定量分析方法，微软公司的Maletzke等人提出了Petri网行为轮廓挖掘方法，以提取行为轮廓、分析业务流程以发现优化机会。这种方法通过挖掘多个Petri网变迁的频繁组合，发现模型中行为的共性和变异性，进而揭示了行为的规律性和随机性。不过，该方法的目标是为优化等问题服务的，而且对于突发事件等新事件缺乏预警。
为此，本文将研究Petri网行为轮廓挖掘配置信息的方法，旨在通过对Petri网行为轮廓挖掘模型中的行为轮廓和配置信息的建模，发现系统中的异常行为和缺陷，可为突发事件的预警提供保障。
II.研究内容
本研究拟采取以下几步内容：
1.确定Petri网行为轮廓挖掘配置信息的模型
在已有的Petri网行为轮廓挖掘方法中，挖掘的行为轮廓没有进行配置信息的建模。本研究将基于已有模型，关注行为轮廓组合的配置情况，建立包含配置信息的行为轮廓挖掘模型。
2.针对配置信息的建模方法研究
本研究将针对不同的Petri网应用场景，设计不同的配置信息建模方法。
3.针对异常行为和缺陷的检测方法研究
为了实现突发事件的预警，本研究将研究针对Petri网行为轮廓挖掘配置信息的异常行为和缺陷检测方法，提高系统的安全性和可靠性。
III.研究方法和技术路线
本研究将分析Petri网行为轮廓挖掘模型的结构，确定行为轮廓组合的配置信息模型，建立包含配置信息的行为轮廓挖掘模型，并提出相应的行为轮廓挖掘配置信息建模方法。
根据不同的应用场景，本研究设计不同的带有配置信息的发现异常行为和缺陷的方法。
IV.预期结果
1.成功建立行为轮廓挖掘配置信息的模型，对已有方法进行了增强和优化。
2.设计针对不同场景下的配置信息建模方法，该方法优化了异常行为和缺陷的检测，提高了系统监控预警的准确性和可靠性。
3.本研究的结果将在Petri网等系统安全性提升方面起到推动作用。
V.研究进程安排
1.第一年完成Petri网行为轮廓挖掘配置信息的模型建立、配置信息建模方法的研究和原型程序实现。
2.第二年完成针对不同配置信息场景下异常行为和缺陷的检测方法研究、算法的实现，以及系统的较完整的测试实验。
3.第三年完成实验结果分析，论文的撰写和发表。
VI.研究结论
研究Petri网行为轮廓挖掘配置信息的方法，通过对行为轮廓挖掘模型中的行为轮廓和配置信息进行更为精细的建模，可以提高系统安全性和可靠性。该研究在系统工程、计算机科学、自动化控制、软件工程等领域建立了起重要的理论研究和实用应用的基石。