企业时态化建模中的元模型研究

计算机应用

企业时态化建模中的元模型研究

杨朝君

陕西西安：西安电子科技大学经济管理学院

收稿日期:2006-03-20 修回日期:1900-01-01 发布日期:2006-09-01 出版日期:2006-09-01
通讯作者: 杨朝君

Study on meta-models in enterprise temporal modeling

ZhaoJun Yang

Received:2006-03-20 Revised:1900-01-01 Online:2006-09-01 Published:2006-09-01
Contact: ZhaoJun Yang

摘要/Abstract

摘要： 为了支持企业历史信息等与时间特征相关的建模，提出了包括日历对象、时间属性域类型、时间戳等在内的基本元模型。利用这些基本元模型，建模者可以在现有企业模型的基础上实现基于时间特征的时态化扩展建模，从而提高企业模型及其应用系统的弹性。

关键词: 企业模型, 时间, 时态化建模

Abstract: To support the modeling of time-related information such as historical information, an enterprise temporal modeling was proposed, involving calendar objects, time attribute domain types, and timestamps. With these concepts and their meta-models, model designers can build temporal enterprise models based on the current snapshot models so as to increase the flexibility of models and information systems.

Key words: enterprise model, time, temporal modeling

杨朝君 . 企业时态化建模中的元模型研究[J]. 计算机应用.

ZhaoJun Yang . Study on meta-models in enterprise temporal modeling[J]. Journal of Computer Applications.

[1]	赵旭剑, 王崇伟, 王俊力. 融合社会影响力和时间分布的微博关键事件抽取方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(9): 2667-2673.
[2]	郎祎平, 毛文涛, 罗铁军, 范黎林, 任颖莹, 刘侠. 间歇性时间序列的可预测性评估及联合预测方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(9): 2722-2731.
[3]	闫红超, 汤伟, 姚斌. 求解置换流水车间调度问题的混合鸟群算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(9): 2952-2959.
[4]	肖智豪, 胡志华, 朱琳. 求解冷链物流时间依赖型车辆路径问题的混合自适应大邻域搜索算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(9): 2926-2935.
[5]	陈揆能, 袁小芳. 多目标混合进化算法求解加工时间可控的开放车间调度问题[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(8): 2617-2627.
[6]	吴明晖, 张广洁, 金苍宏. 基于多模态信息融合的时间序列预测模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(8): 2326-2332.
[7]	玄英律, 万源, 陈嘉慧. 基于多尺度卷积和注意力机制的LSTM时间序列分类[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(8): 2343-2352.
[8]	刘亚平, 张惠珍, 张莉, 刘优优. 带时间窗同时送取货选址路径问题及其烟花算法求解[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(7): 2292-2300.
[9]	邓世权, 叶绪国. 基于深度Q网络的多目标任务卸载算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(6): 1668-1674.
[10]	张瑛琪, 彭大卫, 李森, 孙莹, 牛强. 基于单标签射频识别的唇语识别算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(6): 1762-1769.
[11]	胡鹤轩, 隋华超, 胡强, 张晔, 胡震云, 马能武. 基于图注意力网络与双阶注意力机制的径流预报模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(5): 1607-1615.
[12]	王艺霏, 于雷, 滕飞, 宋佳玉, 袁玥. 基于长-短时序特征融合的资源负载预测模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(5): 1508-1515.
[13]	张素琪, 王鑫鑫, 佘世耀, 顾军华. 融合多时间尺度和特征加强的知识图谱推荐模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(4): 1093-1098.
[14]	李晓杰, 崔超然, 宋广乐, 苏雅茜, 吴天泽, 张春云. 基于时序超图卷积神经网络的股票趋势预测方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(3): 797-803.
[15]	李润泽, 孙雪姣. 基于时间条件提取序列的数据流偏好查询[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(3): 724-730.