Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Uncertainty measure of process models using entropy and petri nets
Autoři: Ibl Martin
Rok: 2013
Druh publikace: článek ve sborníku
Název zdroje: ICSOFT 2013 - Proceedings of the 8th International Joint Conference on Software Technologies
Název nakladatele: Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication (INSTICC)
Místo vydání: Setubal
Strana od-do: 542-547
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Měření neurčitosti v procesních modelech pomocí entropie a Petri sítí. V posledních letech se začaly hodně rozšiřovat různé metriky, které kvantifikují specifické vlastnosti procesních modelů. Tyto vlastnosti mohou být např. srozumitelnost, složitost, koheze či neurčitost. Obsahem této práce je navržení metody, která umožňuje měřit neurčitosti v procesních modelech, jež lze vyjádřit ve formě Petri sítě. Samotná metoda pracuje na principu mapování množiny všech dosažitelných značení Petri sítě do Markovského řetězce a následné vyčíslení stacionárních pravděpodobností jeho stavů. Samotná neurčitost je poté kvantifikována jako entropie stavů v tomto Markovském řetězci. Neurčitost lze také vyjádřit jako procentuální podíl entropie Petri sítě vůči maximální entropie. Petri sítě; entropie; behaviorální analýza; procesní míry;
eng Uncertainty measure of process models using entropy and petri nets In recent years, many measures of process models have been proposed to predict or quantify the number of specific properties. These properties may include readability, complexity, cohesion or uncertainty of process models. The content of this work is to propose a method that allows the measurement of uncertainty in the process models, which can be expressed in the form of a Petri net. The actual method works by mapping the set of all reachable marking of Petri net to Markov chain and subsequent quantification of steady-state probabilities of its states. Uncertainty is then quantified as the entropy of states in the Markov chain. Uncertainty can also be expressed as a percentage of the calculated entropy to the maximum entropy of a Petri net. behavioural analysis; entropy; Petri nets; process measure