基于着色脉冲神经膜系统的延迟选择工作流模式的制作方法
本发明涉及延迟选择工作流模式，特别涉及基于着色脉冲神经膜系统的延迟选择工作流模式。
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。
延迟选择(deferredchoice)工作流模式工作模式如附图1所示，工作流中的一个点，有一个或多个分支已经被选择。与xor拆分相比，并没有明确的选择，但是，选择是取决于环境的。与and拆分相比，两者中只有一个被执行。这意味着一旦环境启动了其中的一个，另一个就被取消。要注意，选择是被延迟到两个分支中的一个真正开始执行时，也就是说，选择是可以尽可能的推后的。
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延迟选择工作流模式，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，针对延迟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延迟选择工作流模式，包括以下部分：
a、确定延迟选择工作流模式中需要的着色脉冲种类；
b、根据延迟选择工作流模式进行规则的设计；
c、建立延迟选择工作流模式的着色脉冲神经膜系统。
所述的部分a中，所述的着色脉冲种类是指：延迟选择操作之前会有不同的活动，分别为其分配一种着色脉冲，假设存在n种活动，则每一个活动对应的脉冲为a1、a2、a3……an。
所述的部分b中，所述的延迟选择工作流模式规则的设计是指：针对资源神经元和选择神经元进行规则设计，资源神经元接收一个普通脉冲后，根据不同的时延进行激发并发射一个着色脉冲给所有的选择神经元，选择神经元会根据自己的需要进行激发。
所述的部分c中，所述的着色脉冲神经膜系统是指：对于一个有n种前置活动的延迟选择的工作流模式，可以建立一个度为2n+1的着色脉冲神经膜系统，
(1)c＝{1,2,…,n}为着色标识的集合，n表示总共有n种资源与选择
(2)o＝{a1,a2,a3…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,a/a→a)，
(4)
当σstart收到不同的着色脉冲时，脉冲膜系统πdc开始运行。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：
本发明将延迟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，针对不同的待合并活动设计相应的着色脉冲，对延迟选择工作流中的结束工作节点进行仿真模拟并设计脉冲规则，从而形象地对延迟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延迟选择工作流模式中一个基本的延迟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延迟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延迟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收到货物后运输方式选择行为进行建模模拟。如附图图2所示：建立着色脉冲神经膜系统
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