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針對決策支持系統（DSS）模型復合工程中存在著單一因素驅動方法適用范圍窄、效率低以及多因素驅動方法缺乏對算法或子模型層次的邏輯關系的描述、黑盒抽象程度低等不足，提出了狀態和數據雙因素共同驅動的模型復合方法。該方法首先定義工作流過程模型，將DSS予模型生成為一個可移植的、邏輯獨立的工作流活動，該活動內部包含了模型的求解算法，對外提供了參數接口；其次根據活動執行的依賴關系，制定相應的事件一條件一動作（ECA）規則來動態地綁定它們之間的復合關系；最后將規則轉換為網絡活動圖，并借助自定義工作流平臺進行復合。實驗過程表明，該方法能解決一般性模型復合問題，具備較好的通用性及可擴展性。
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