• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • DPN Verifier: A Toolkit for Faster Soundness Verification and Repair of Process Models with Data
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
26 октября 2026 г.
РНФ поддержал 26 научных проектов НИУ ВШЭ
Российский научный фонд подвел итоги конкурса на получение грантов «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами». Победителями признаны более 850 проектов, в том числе 26 из Высшей школы экономики.
23 октября 2026 г.
В НИУ ВШЭ впервые прошла конференция на стыке стохастики, ИИ и финансовой математики
В середине октября в Высшей школе экономики состоялась первая научная конференция «Стохастика, искусственный интеллект и финансовая математика» (SAIMF 26). Исследователи Вышки, ведущие математики и специалисты финансового сектора обсудили фундаментальные математические задачи, современные методы искусственного интеллекта и их применение в финансах.
21 октября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ систематизировали методы защиты изображений
Исследователи МИЭМ ВШЭ проанализировали схемы полухрупких цифровых водяных знаков для изображений, опубликованные за последние десять лет. Такие водяные знаки сохраняются при обычном сжатии или изменении яркости, но выдают подделку, если в снимок добавили объект или заменили лицо. Авторы предложили классификацию этих схем и выделили главные нерешенные проблемы. Результаты опубликованы в журнале Computer Science Review.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

DPN Verifier: A Toolkit for Faster Soundness Verification and Repair of Process Models with Data

Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2026. Vol. 38. No. 3(2). P. 49–66.
Суворов Н. М.

Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается и каждое действие модели представлено хотя бы в одном исполнении процесса. В данной статье представлен новый метод проверки бездефектности DPN, который требует не более двух построений пространства состояний, что существенно ниже по сравнению с предложенными и реализованными ранее алгоритмами. Это усовершенствование делает проверку бездефектности и исправление дефектных моделей применимым к моделям достаточно больших размеров. Мы реализовали алгоритмы верификации и исправления, использующие этот метод, в DPN Verifier – универсальном инструменте, поддерживающем анализ моделей посредством различных структур пространств состояний и уровней абстракции. Инструментарий позволяет импортировать и экспортировать как DPN, так и структуры пространств состояний с использованием специальных форматов, предложенных в данной статье, и поставляется в виде настольного приложения, консольного приложения и библиотеки классов, что делает инструмент применимым как для академического, так и для промышленного использования. Результаты экспериментов демонстрируют более высокую скорость нашей реализации алгоритмов верификации и исправления для большинства DPN, описанных в литературе, по сравнению с существующими решениями, что подтверждает практическую ценность предложенного нами решения для реальных приложений.

Научное направление: Компьютерные науки
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Process modelsмодели процессовData Petri netsSoundness verificationdata-aware processessoundness repairпроцессы, обогащенные даннымисети Петри с даннымиверификация бездефектностиисправление дефектных моделей
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Новые методы в исследовании формальных моделей вычислений, компьютерных систем и смежных задач теоретической информатики (2025)
Похожие публикации
A Multi-Feature Fusion Deep Neural Network with Attention for Multi-Task Crop Monitoring
Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7
Добавлено: 22 октября 2026 г.
A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits
Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813
In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Основы теории информации
Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.
Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и  предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в  информационно-телекоммуникационных системах и  сетях с  использованием программных и  программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в  автоматизированных системах программными и  программно-аппаратными средствами». Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а  также такие фундаментальные понятия, как ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
A Reproducible Microscopy Acquisition Pipeline and Microscopy-Aware Attention for Classification, Detection, and Segmentation of Microorganisms
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Studies in Computational Intelligence
Springer, 2026.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Proceedings of the 3rd International Conference on Sustainability: Developments and Innovations. Proceedings of ICSDI 2026, Volume 4. Lecture Notes in Civil Engineering (LNCE, volume 886)
Springer, 2026.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network
Дмитриев А. В., Корнилов В. В., Batienkov R., Lecture Notes in Civil Engineering 2026 Vol. 886 P. 249–255
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network
Дмитриев А. В., Shulman I., Лебедев А. А., Studies in Computational Intelligence 2026 Vol. 1265 P. 266–273
Добавлено: 13 октября 2026 г.
When universal machine learning models fail in capacitance prediction for carbon-based supercapacitors: Leakage-aware validation and electrolyte screening
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Fashchevsky K. A. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 579 Article 150159
Добавлено: 13 октября 2026 г.
LiteKV: A KV cache compression method for efficient inference on resource-constrained devices
Zhang Z., Ильвовский Д. А., Information Processing and Management 2026 Vol. 63 No. 7
Добавлено: 13 октября 2026 г.
No Species Is an Island, Entire of Itself: Genetic Speciation Algorithm with Interplay among Species
Громов В. А., Сохраби М., Fathollahi-Fard A., International Journal of Engineering, Transactions B: Applications 2027 Vol. 40 No. 5 P. 1437–1460
Добавлено: 12 октября 2026 г.
JavaCapsule: Итеративная генерация и отладка Java-кода на основе структурированной обратной связи
Александров Д. В., Василевский В. И., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 5 С. 73–90
Ограничения при выполнении задач, требующих точного извлечения информации из сверхдлинных последовательностей, приводят к снижению качества генерации и отладки кода крупных объектно-ориентированных систем, характеризующихся сложными межклассовыми зависимостями и необходимостью анализа длинных трассировок выполнения, превышающих размеры стандартных контекстных окон. Предлагается технология JavaCapsule для генерации и отладки Java-кода, реализующая итеративную отладку на основе структурированной обратной связи, включающей результаты ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Proceedings of the 34th IUPAP Conference on Computational Physics: CCP2023, August 4-8, Kobe, Japan
Singapore: Springer, 2026.
Добавлено: 12 октября 2026 г.
РАЗРАБОТКА МЕТОДА И АЛГОРИТМОВ АДАПТИВНОГО ФЕДЕРАТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ С УЧЕТОМ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ЗАПАЗДЫВАНИЯ КЛИЕНТСКИХ ОБНОВЛЕНИЙ
Зыков С. В., Ермаков С. Р., Современные наукоемкие технологии 2026 № 9 С. 43–53
При федеративном обучении с неоднородными клиентскими данными и переменными задержками запоздавшие обновления могут ухудшать качество модели, а обмен параметрами с глобальным сервером увеличивает сетевую нагрузку. Целью исследования является разработка и теоретико-экспериментальное обоснование метода и алгоритмов адаптивного федеративного обучения с учетом распределенного запаздывания клиентских обновлений. Для обоснования разрабатываемых решений использованы событийная и непрерывная модели градиентных обновлений, ...
Добавлено: 11 октября 2026 г.
О воспроизводимости анализа временных рядов на основе матричных профилей
Брычков М. Е., Незнанов А.А., Программирование 2026 № 4 С. 50–66
Матричный профиль (МП) при появлении в 2016 г. быстро стал одним из важнейших методов предобработки, облегчающим решение широкого класса задач анализа временных рядов, в частности, задач обнаружения аномалий и шаблонов. Высокая значимость привела к появлению разнообразных инструментов вычисления МП, но оказалось, что особенности реализации методов существенно влияют на результаты, которые перестают быть идентичными. Встает вопрос, ...
Добавлено: 9 октября 2026 г.
Человеко-машинная система анализа и улучшения качества условий проживания населения
Алескеров Ф. Т., Вайншток А. П., Делахова А. М. и др., Информационные процессы 2026 Т. 26 № 3 С. 895–913
Проблемы развития и эффективного управления территориальными образованиями являются приоритетными для всех государств, особенно в условиях цифровой трансформации государственного управления. За последнее десятилетие интеграция информационных технологий в муниципальное и региональное планирование существенно изменила подходы к стратегическому развитию, предоставлению услуг и взаимодействию с населением. В данной работе представлено описание функциональности человеко-машинной вебсистемы поддержки принятия решений, в которой ...
Добавлено: 9 октября 2026 г.
Effects of Elevation Changes and Multilevel Structures on Vehicular Signal Propagation
Степанянц В. Г., Andrey V. Fizulin, Chibirov A. и др., FUTURE TRANSPORTATION 2026 Vol. 6 No. 5 Article 225
Добавлено: 8 октября 2026 г.
Автоматизированное построение математических теорий
Люксембург А. А., УРСС, 2005.
Изучается возможность автоматизированного построения математических теорий. Рассматривается дедуктивная система, основанная на языке логики предикатов первого порядка, объектами системы являются математические выражения или формулы, которые описывают математические объекты или их свойства. В дедуктивной системе выводятся математические определения и теоремы. Для доказательства теорем используются методы автоматического доказательства. Разработан алгоритм, выводящий часть формул системы. Для решения задачи используется аппарат математической ...
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Automated Ranking of Soybean Plots from Close-Range RGB Video via Depth Filtering and Point-Based Counting
Groshev Maksim, Rybakov Petr, Teterin N. и др., Sensors 2026 Article 6171
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Decision support system for improving the quality of life of the population
Алескеров Ф. Т., Чайка Е. А., Дерендяев А. Б. и др., Procedia Computer Science 2026 No. 287 P. 590–595
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Relaxed Lazy Soundness Verification for Data Petri nets
Суворов Н. М., Ломазова И. А., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 4 P. 69–84
Для представления модели, включающей как данные, так и ресурсы, можно использовать сети Петри с данными. Каждому переходу в таких сетях сопоставлено ограничение, включающее условия на входные и выходные значения переменных. Условия на входные значения определяют правила, при которых переход может сработать. Условия на выходные значения определяют правила, согласно которым осуществляется изменение значений переменных при срабатывании ...
Добавлено: 17 сентября 2025 г.
Soundness Correction of Data Petri Nets
Суворов Н. М., Ломазова И. А., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 149142–149157
Добавлено: 17 сентября 2025 г.
Verification of data-aware process models: Checking soundness of data Petri nets
Nikolai M. Suvorov, Irina A. Lomazova, Journal of Logical and Algebraic Methods in Programming 2024 Vol. 138 Article 100953
Добавлено: 1 мая 2024 г.
A process model of a logistics system as a basis for optimisation programme implementation
Rybakov Dmitriy S., International Journal of Logistics Research and Applications 2018 Vol. 21 No. 1 P. 72–93
Добавлено: 25 ноября 2019 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору