基于着色脉冲神经膜系统的排他选择工作流模式的制作方法

本发明涉及排他选择工作流模式，特别涉及基于着色脉冲神经膜系统的排他选择工作流模式。

背景技术：

工作流(workflow)就是工作流程的计算模型，即将工作流程中的工作如何前后组织在一起的逻辑和规则在计算机中以恰当的模型进行表示并对其实施计算。工作流要解决的主要问题是：为实现某个业务目标，在多个参与者之间，利用计算机，按某种预定规则自动传递。

工作流主要解决的主要问题是：为了实现某个业务目标，利用计算机在多个参与者之间按某种预定规则自动传递文档、信息或者任务。工作流概念起源于生产组织和办公自动化领域，是针对日常工作中具有固定程序活动而提出的一个概念，目的是通过将工作分解成定义良好的任务或角色，按照一定的规则和过程来执行这些任务并对其进行监控，达到提高工作效率、更好的控制过程、增强对客户的服务、有效管理业务流程等目的。

排他选择(exclusivechoice)工作流模式工作模式如下，对于工作流中的一个点，基于决定或者工作流中的数据，流向若干个分支中的一个。需要注意的是这个"排他"性，只能选择其中一个分支，另外一个分支将不会走下去。一般来说，这个模式的实现一般为在运行时的条件选择，就是条件判断的代码放到xor这个结点，然后去根据这些代码去判断下一步的走向。

脉冲神经膜系统是受生物神经元处理与传递信息的方式启发设计的神经型计算系统，是一种分布式、并行的、离散的计算模型。已经证明脉冲神经膜系统具有强大的计算能力，并且大多数模型都是图灵等价的。同时在解决计算困难问题方面也显示出了巨大的潜力。

着色脉冲神经膜系统对普通的脉冲神经膜系统进行了改进，参考着色petri网对脉冲进行了着色，通过加入更多种类的脉冲更容易解决实际问题。目前没有脉冲神经膜系统对工作流模式进行仿真模拟。

技术实现要素：

为了填补当前脉冲神经膜系统对工作流模式进行仿真模拟的空白，本发明提出了一种基于着色脉冲神经膜系统的排他选择工作流模式，本发明基于着色脉冲神经网络的分布式、并行性，易于建模的特点，针对排他选择工作流模式进行了建模仿真。

本发明所采用的技术方案如下：

基于着色脉冲神经膜系统的排他选择工作流模式，包括以下部分：

a、确定排他选择工作流模式中需要的着色脉冲种类；

b、根据排他选择工作流模式进行规则的设计；

c、建立排他选择工作流模式的着色脉冲神经膜系统。

部分a中，所述的着色脉冲种类是指：对于每一个需要进行的条件选择，分别为其分配一种着色脉冲，假设存在n种条件选择，则每一个条件对应的脉冲为a1、a2、a3……an。

部分b中，所述的排他选择工作流模式规则的设计是指：针对不同条件选择以及开始的神经元进行规则设计，针对开始神经元，需要接收输入的神经元a并激发着色脉冲ai给条件选择神经元而对于每个条件选择神经元内的规则包括两部分，一部分是消耗1个ai脉冲并激发一个ai脉冲，代表只有第i条选择规则可以执行，第二部分是使用遗忘规则将其余的着色脉冲进行遗忘，代表条件选择具有排他性，一旦第i条条件被执行了，其余的条件则不可能执行。

部分c中，所述的着色脉冲神经膜系统是指：对于一个有n种选择条件的排他选择的工作流模式，可以建立一个度为n+2的着色脉冲神经膜系统，其中

(1)c＝{1,2,…,n}为着色标识的集合，n表示总共有n种选择条件

(2)o＝{a1,a2,…,an}为n种着色脉冲的字母集合，ai表示一个第i种着色脉冲

(3)σstart＝(0,aai/aai→ai)，σaux＝(0,ai/ai→ai)

其中，

其中，dj代表时延

(4)

向σstart输入一个脉冲a，脉冲膜系统πchoice开始运行。

本发明提供的技术方案带来的有益效果是：

本发明将排他选择工作流模式和脉冲神经膜系统相结合，充分利用脉冲神经膜系统易于建模的特点，利用着色脉冲神经膜系统，针对不同的条件选择设计相应的着色脉冲，对要排他工作流中的每一个工作节点进行仿真模拟并设计脉冲规则，从而形象地对排他选择工作流模式进行了建模，整个模型通俗易懂，逻辑表达清楚。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对发明内容中所需要使用的附图作简要地介绍。

图1为本发明的基于着色脉冲神经膜系统的排他选择工作流模式中一个基本的排他选择工作流模式结构图；

图2为本发明的基于着色脉冲神经膜系统的排他选择工作流模式的一个实施例着色脉冲神经膜系统的结构图。

图3为本发明的基于着色脉冲神经膜系统的排他选择工作流模式构造的着色脉冲神经膜系统。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施方式作进一步地详细描述。

实施例一

本实施例是对一个简单的赔偿金问题进行建模模拟。如附图图2所示：建立着色脉冲神经膜系统计算任务赔偿金后，有两个后继任务支付赔偿金和联系顾客，假设赔偿金额小于200元时直接进行支付赔偿金，否则需要联系顾客。假设条件1赔偿金额小于200元为脉冲a1,条件2支付金额大于等于200元为脉冲a2，神经元代表支付赔偿金额，神经元代表联系顾客，当神经元σaux发射一个脉冲a1给σstrart，且σstrart收到一个输入脉冲a,此时神经元σstrart执行规则aa1→a1，发射一个脉冲a1给和中会执行规则a1→a1，并且发射一个脉冲a1，代表工作流程执行了支付赔偿金这个条件选择，而则执行a1→λ，没有脉冲打出，代表工作流没有执行联系顾客。联系顾客和支付赔偿金两个条件具有排他性，执行一条，则另一条一定不会执行。