检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图像数据的缺失活动日志修复CNN方法

计算机集成制造系统 2023年

作者：刘旺成方欢张顺安徽理工大学数学与大数据学院安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室

由于异常值和缺失值的扰动影响，业务流程系统可能会产生低质量的事件日志。针对缺失活动的日志修复问题，现有日志修复研究主要从缺失活动的重构方面进行展开，很少有从预测缺失活动角度进行修复工作。本文提出一种结合迹行为特征的卷... 详细信息

由于异常值和缺失值的扰动影响，业务流程系统可能会产生低质量的事件日志。针对缺失活动的日志修复问题，现有日志修复研究主要从缺失活动的重构方面进行展开，很少有从预测缺失活动角度进行修复工作。本文提出一种结合迹行为特征的卷积神经网络模型，用来修复迹中的缺失活动。其核心思想是按照时间属性和活动属性两个维度，根据活动之间的行为关系，将业务流程的事件日志转换为空间数据，继而转化为图像矩阵，并通过卷积神经网络模型训练来预测缺失活动。所提出的方法从事件日志的角度出发，不依赖于任何有关生成事件日志的业务流程模型先验知识，最后利用真实和人工生成事件日志将所提方法与已有研究进行对比分析，实验结果表明本文所提出方法在活动修复精确度上优于已有研究结果。

关键词：日志修复卷积神经网络缺失活动事件预测

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于约束轨迹聚类的事件日志批量修复方法

计算机集成制造系统 2023年

作者：田银花李昕燃武于皓韩咚杜玉越王路山东科技大学智能装备学院山东科技大学计算机科学与工程学院山东科技大学继续教育学院

企业业务运行过程中会产生大量的事件日志，事件日志是业务过程挖掘、监控和优化的基础和保障。然而，原始的事件日志由于缺乏结构及过于灵活导致难以直接应用于过程挖掘，因此对事件日志进行修复势在必行。现有日志修复方法需要结合过... 详细信息

企业业务运行过程中会产生大量的事件日志，事件日志是业务过程挖掘、监控和优化的基础和保障。然而，原始的事件日志由于缺乏结构及过于灵活导致难以直接应用于过程挖掘，因此对事件日志进行修复势在必行。现有日志修复方法需要结合过程模型逐条检查轨迹，并对各类异常行为采用不同策略进行修复，导致修复效率低下、适用性不强。针对上述问题，本文利用轨迹聚类方法，结合文本相似度指标，提出了一种基于约束轨迹聚类的批量日志修复方法。该方法通过对轨迹聚类的每个步骤施加约束条件，使得单个簇包含作为簇中心的拟合轨迹以及与该拟合轨迹相似的异常轨迹，且中心轨迹即为异常轨迹的修复结果。该方法不仅无需分析异常行为，直接获得修复后的拟合轨迹，而且实现了对于异常轨迹的批量修复。实验表明，该方法在脱离过程模型并保证高修复准确率的前提下，能够在噪音过滤之后，有效且高效地对事件日志进行批量修复。

关键词：轨迹聚类文本相似度日志修复事件日志噪音过滤

基于行为偏差的业务流程模型的配置与日志修复研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于行为偏差的业务流程模型的配置与日志修复研究

作者：陈荣安徽理工大学

学位级别：硕士

由于业务流程模型在实际应用中的多变性和日志系统的负载,常出现事件日志与业务流程模型行为不一致的情况,即行为偏差。然而,关于对行为偏差的分析能有效提高模型的质量,为了提高事件日志与业务流程模型的拟合度,模型的配置分析和日志... 详细信息

由于业务流程模型在实际应用中的多变性和日志系统的负载,常出现事件日志与业务流程模型行为不一致的情况,即行为偏差。然而,关于对行为偏差的分析能有效提高模型的质量,为了提高事件日志与业务流程模型的拟合度,模型的配置分析和日志修复是很好的方法。模型配置分析技术不仅可以根据用户的特殊需求对活动设置不同的配置类型,还可以在保留原始模型价值的基础上优化和简化模型达到完全重放日志的目的。日志修复是业务流程管理方面的新技术(如:云计算、大数据)之一,针对不完备日志,通过使用相关方法修复日志与模型间的偏差部分,既保留了原始日志和模型的价值,又最大程度的保持两者间的相似性。因此,模型配置和日志修复是极其重要的。本文根据Petri网和日志活动之间的行为轮廓关系,对给定的初始流程模型和事件日志的行为关系进行对比,从而发现行为偏差、分析问题产生的原因,并根据模型配置分析和日志修复的方法达到优化的效果。本文主要内容包括:(1)针对业务流程模型与事件日志间的行为偏差问题,已有的研究主要集中于以个人经验理论分析配置且变化与配置分离,对如何正确反馈配置信息并正确配置还存在不足。因此,在已有的模型配置算法的基础上,对含有行为偏差的日志,提出了一种基于行为轮廓关系以提取行为偏差和实现模型配置的算法。从行为相似度出发检测行为偏差并定位偏差位置,通过逻辑命题算法反馈配置信息可有效实现模型配置。(2)针对业务流程模型的预测对齐问题,现有的对齐文献中,大多是通过暴力搜索的方法与流程模型进程进行对比分析实现最优对齐,忽略了对齐的效率。因此,为突破固定模式,实现预测,使流程管理更高效更准确,本文提出了一种基于序列模式的对齐预测方法。该方法利用条件概率有效地选择将要对齐的活动,活动划分技术的使用,保证了对齐的效率和准确性。(3)针对基于模型约束的日志修复问题作进一步的研究与分析。对于日志的修复问题,已有的研究主要基于迹对齐技术修复不完备日志,在修复效率和准确性方面还存在不足。因此,本文提出了一种日志的修复方法,该方法在模型约束下,利用条件概率和置信水平获得一个完备的最优修复结果,并且利用模型划分技术,有效提升修复方法的修复效率。图[18]表[19]参[85]

关键词： Petri网行为轮廓行为偏差对齐模型配置预测日志修复

基于日志修复的业务流程在线一致性检测方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于日志修复的业务流程在线一致性检测方法研究

作者：李冉安徽理工大学

学位级别：硕士

业务流程管理系统的不断发展,使得组织需要各种工具来提高其内部流程的透明度。通过使用流程发现算法可以从事件日志中挖掘出相关的流程模型,但是普通的流程发现算法并不能挖掘出完全符合流程模型实际情况的模型。流程发现算法的起点是... 详细信息

业务流程管理系统的不断发展,使得组织需要各种工具来提高其内部流程的透明度。通过使用流程发现算法可以从事件日志中挖掘出相关的流程模型,但是普通的流程发现算法并不能挖掘出完全符合流程模型实际情况的模型。流程发现算法的起点是事件日志,因此事件日志的质量影响着流程发现算法输出的模型质量。现阶段,很多学者意识到可以通过修复事件日志来提高流程挖掘算法输出的模型精度,过去简单直接地删除不常见或者不符合流程运行实例的方法已经不适用于庞大的数据库,因此利用业务流程内部关系来识别并修复事件日志的研究是十分必要的。随着社会的不断发展,业务流程管理系统愈发复杂,记录业务流程运行的事件日志和各种数据呈爆炸式增长,使得组织无法完整存储并进行离线处理。后验的一致性检测方法已经无法满足不断发展的业务流程管理系统。同时一般的前缀对齐技术无法计算正在运行的业务流程的一致性值,在发生问题时,无法立即向组织管理者发出警报,因此在线一致性检测技术的发展尤为重要。本文主要利用流程挖掘的相关技术,对事件日志进行处理,利用Petri网和行为轮廓的相关理论知识,构建出初始的目标模型,再对模型进行优化。为了提高目标模型的符合度,利用业务流程子序列间的关系提出了一种事件日志的修复方法。最后,为了在较早的阶段发现存在偏差的部分,提高一致性检测的效果,利用隐马尔可夫模型的特殊结构,提出了一种基于隐马尔可夫模型的在线一致性检查,并对所提出的日志修复的方法进行了评估。具体的研究工作如下:(1)针对停车场预约停车管理系统中存在的问题,提出了一种基于业务子流程的流程挖掘算法,接着通过分析每个业务子流程间的依赖关系,构建出完整的Petri网。利用停车场预约停车流程的日志对原模型进行优化,提高了预约停车系统的实用性。(2)针对存在离群值和不完整迹的事件日志,提出了一种事件日志修复的方法,旨在提高事件日志的质量,为流程挖掘提供更加准确的起点。对事件日志进行识别,筛选出不完整的迹,利用子序列间的上下文关系和覆盖概率,替换可能存在问题的子序列,将可能存在离群值的行为进行修复,提高事件日志的质量。(3)提出了一种基于隐马尔可夫模型的在线一致性检测方法。利用隐马尔可夫模型中的状态估计和概率函数,进行在线一致性检测。将在线一致性检测分为两个方面:定向和一致性。同时在进行检测时,将一致性程度进行划分。在离线阶段,计算了事件日志中上下文关系的覆盖概率,为在线一致性检测阶段提供参数估计,提高在线一致性检测阶段的检测精度。图[33]表[28]参[87]

关键词：一致性检测日志修复行为轮廓流程挖掘

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于一致性检测的资源感知日志修复方法

重庆工商大学学报(自然科学版) 2023年

作者：陈咏琪方娜安徽理工大学数学与大数据学院

目的日志修复是业务流程管理的主要研究内容之一。当业务流程模型中包含资源约束时，以控制流为基础的流程建模技术和以往的控制流修复方法难以察觉模型中资源视角存在的问题。因此提出了基于一致性检测的资源感知日志修复方法。方法 ... 详细信息

目的日志修复是业务流程管理的主要研究内容之一。当业务流程模型中包含资源约束时，以控制流为基础的流程建模技术和以往的控制流修复方法难以察觉模型中资源视角存在的问题。因此提出了基于一致性检测的资源感知日志修复方法。方法首先使用Petri网对流程进行建模，然后将资源视角融入已有Petri网中形成流程的资源感知Petri网，建立流程中活动与资源的关联关系。再根据对齐方法分析所产生事件日志的控制流和数据流的偏差，最后对资源数据异常的事件日志进行分类修复。结果将城市轨道全自动驾驶系统的日常运营流程融合故障处理流程为例验证了方法的可行性，并根据迹的拟合度扩展出复合拟合度，该拟合度能够计算控制流视角和资源视角对模型拟合的综合影响程度。所提出的方法与传统局限于控制流对齐的修复方法相比，其复合拟合度更高，日志修复的结果更好。结论通过使用加入资源约束的流程建模技术，并将传统的只针对控制流进行日志修复的方法拓展到数据流方面，可以使流程中资源视角下可能发生的数据异常不再被忽略，扩大了日志修复的适用范围，有利于解决日志中资源方面可能存在的问题。

关键词：日志修复一致性检测资源感知全自动驾驶系统流程模型

基于日志自动机的过程模型异常行为的修复方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

怀化学院学报 2019年第11期38卷 69-72页

作者：汤晨安徽理工大学数学与大数据学院

过程挖掘是一种从事件日志中发现流过程模型的技术,然而原始事件日志中常常存在噪声,将过程挖掘算法直接应用于原始事件数据通常会导致复杂、难以理解的过程模型.在本文中提出了一种事件数据修复方法,该方法利用日志自动机检测事件数据... 详细信息

过程挖掘是一种从事件日志中发现流过程模型的技术,然而原始事件日志中常常存在噪声,将过程挖掘算法直接应用于原始事件数据通常会导致复杂、难以理解的过程模型.在本文中提出了一种事件数据修复方法,该方法利用日志自动机检测事件数据中的异常行为,然后利用一种基于事件相邻中序列发生概率的修复技术对事件数据进行修复.最后日志拟合度测量的结果表明修复后的日志与过程模型的拟合度更高,且本文的方法能修复事件数据中大多数类型的异常行为.

关键词：过程挖掘日志自动机日志修复事件日志

维普期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图信息的面向结果过程预测监控研究

基于图信息的面向结果过程预测监控研究

作者：刘旺成安徽理工大学

学位级别：硕士

过程挖掘技术可以从充足的历史事件日志中提取感兴趣的知识,并为流程利益相关者提供更大业务价值。预测过程监控技术作为流程挖掘的重要研究方向之一,致力于当前正在运行的流程实例分析,包括剩余时间预测,下一个活动预测以及面向结果的... 详细信息

过程挖掘技术可以从充足的历史事件日志中提取感兴趣的知识,并为流程利益相关者提供更大业务价值。预测过程监控技术作为流程挖掘的重要研究方向之一,致力于当前正在运行的流程实例分析,包括剩余时间预测,下一个活动预测以及面向结果的预测。充分的利用日志中行为关系或图信息,将提高预测模型的预测的能力。论文的主要研究内容如下三个方面。(1)作为结果预测的预处理任务,针对历史日志由缺失导致的不完整问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)的事件日志预测修复方法。其核心思想是按照时间属性和活动属性两个维度,根据活动之间的行为关系,将业务流程的事件日志转换为空间数据,继而转化为图像矩阵,并通过卷积神经网络模型训练来预测缺失活动。所提出的方法不依赖于任何关于生成事件日志的业务流程的先验知识。最后利用真实和人工生成事件日志将所提方法与已有研究进行对比分析,实验结果表明所提出方法在活动修复精确度上优于已有研究结果。(2)随机森林(Random Forest,RF)和XGB(e Xtreme Gradient Boosting)作为基于树的集成学习方法,在结果预测任务中被认为是高效机器学习方法。然而,随机森林和XGB的预测结果与实际值分别存在低方差高偏差、高方差低偏差的问题。为了克服两种预测方法的预测结果与实际值的方差与偏差不能同时降低的缺点,提出应用XGB构建基分类器以及使用Bagging(Bootstrap AGgregation)降低方差的方法LCE(Local Cascade Ensemble);为了解决日志转换编码过程中会丢失活动位置关系问题,提出采用额外的顺序与并发行为,同时考虑目标活动的邻居活动。在七个公共数据集上的实验表明所提出的预测方法比基准方法的准确性更高,同时利用日志的行为关系信息对提高预测方法的准确性是显著的。(3)日志中的图信息在结果预测任务中被广泛使用,但是尚未有工作对图信息的利用做出对比研究。本文对基于图特征的四种机器学习方法以及两种图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)进行对比,并使用LSTM(Long Short-Term Memory)以及带有注意力机制的双向长短期记忆神经网络(Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks,Att-BLSTM)作为强基线。信息的使用对结果预测质量的提高具有极其重要的作用,实验结果表明,简单的基于图特征的机器学习方法通常在结果预测任务中优于深度学习模型,并且采用基于图特征的机器学习方法具有更好的精准率和正确性。图[15]表[11]参[99]

关键词：过程挖掘机器学习日志修复结果预测

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多维数据属性的迹聚类方法研究与应用

基于多维数据属性的迹聚类方法研究与应用

作者：张顺安徽理工大学

学位级别：硕士

由于现实世界中的许多业务流程通常在高度灵活的环境中执行,这种高度灵活配置的环境可以诱发密集分布的、具有多种复杂行为的流程实例。在此基础上直接应用流程发现算法通常会生成一个类似“意大利面”的模型。因此,为了降低模型的复杂... 详细信息

由于现实世界中的许多业务流程通常在高度灵活的环境中执行,这种高度灵活配置的环境可以诱发密集分布的、具有多种复杂行为的流程实例。在此基础上直接应用流程发现算法通常会生成一个类似“意大利面”的模型。因此,为了降低模型的复杂度,提高日志的质量,迹聚类和日志修复是两种较为通用的解决方案。迹聚类能够将观察到的不同行为拆分为若干组具有相似行为的多个子日志,使得属于同一子日志的案例来自于同一场景。常用的迹聚类方法大都使用相对单一的标准,如仅考虑日志的控制流关系,而忽略了活动的行为关系、时间或资源等属性,这对于一些柔性配置的业务流程系统提升过程挖掘质量是不利的。因此,本文结合了日志的其他属性,从多个视角探究迹聚类方法来减少异构性,并将迹聚类方法应用于日志修复领域以提高日志的质量。本文的主要研究内容如下:(1)提出了一种结合活动行为关系与关联时间的多视角迹聚类方法。首先,根据活动之间的行为关系构建控制流编码;同时,在时间属性上,把迹表示为一组最近关联活动对及其时间差;其次,使用加权聚合的方式集成两个视角下的迹相似性,然后进行聚类调整。最后,将所提方法应用于登录系统场景,并且在5个真实日志上与其他聚类方法进行对比。实验结果表明该方法能够从复杂的登录系统中发现过程场景,并且从适应度、精度和F1分数三个度量标准上验证了该方法的优越性。(2)提出了一种结合迹的序列模式与资源属性的混合特征迹聚类方法。首先,使用序列挖掘从事件日志中挖出频繁的序列模式,通过迹包含的序列模式的种类对其进行控制流角度的相似度计算;其次,对于资源属性,通过迹包含的不同资源的频繁项集来计算其相似度;然后对两个视角进行加权结合;最后,通过一个案例和真实日志验证了本文方法的可行性。(3)针对事件日志中的缺失值问题,本文提出了一种基于迹聚类可以修复连续多个缺失值的方法。首先,根据迹的完整性划分事件日志;其次,对完整日志应用聚类算法产生同质的迹集群;然后,将缺失迹匹配给最相似的子日志,根据缺失部分的上下文生成候选序列,计算各个候选序列的上下文概率,选择概率最大的作为修复结果;最后,在不同缺失比例的四个事件日志上验证了该方法的可行性并于现有的方法进行比较具有一定的优势。图[18]表[17]参[89]

关键词：过程挖掘迹聚类多视角序列模式日志修复

基于Petri网的业务流程异常行为提取与分析

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Petri网的业务流程异常行为提取与分析

作者：汤晨安徽理工大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的快速发展,业务流程管理系统也被广泛的应用。业务流程是为了执行任务而进行的一系列结构化活动,集成了广泛的数据源、应用程序、IT系统,并管理企业信息。业务流程管理系统执行产生大量的数据,日志可能包含许多事件,每... 详细信息

随着计算机技术的快速发展,业务流程管理系统也被广泛的应用。业务流程是为了执行任务而进行的一系列结构化活动,集成了广泛的数据源、应用程序、IT系统,并管理企业信息。业务流程管理系统执行产生大量的数据,日志可能包含许多事件,每个事件包含不同的属性,因此检查与分析不同业务流程的各种执行是一项冗长乏味的任务。流程挖掘是专门用于业务流程执行的后验分析的研究领域,流程挖掘允许分析人员利用业务流程的历史执行日志,以获得关于这些流程的实际性能的见解。Petri网作为现代业务流程建模与分析的重要工具之一,用它不仅能简单明确的表示系统的结构,也能更准确的模拟系统的运行过程。本文以Petri网的相关知识与理论性质为基础,对业务流程异常行为提取与分析进行研究。业务流程的活动之间存在着复杂的依赖关系,运行时会产生不符合依赖关系的行为,既流程异常。企业对业务流程中的异常行为感兴趣,因为这些异常可能是识别低效的员工或欺诈活动的指标,检测潜在的业务流程异常行为可以极大地帮助业务分析人员识别和理解流程错误的原因,从而提高企业的经济效益。目前针对业务流程异常分析的方法有很多,研究人员在业务流程异常分析方面也做了许多工作。检测流程运行时行为中的异常是至关重要的:它们一方面可能反映安全漏洞和欺诈性行为,另一方面可能反映由于例如异常条件而需要的偏差。本文从控制流与数据流结合的角度,提出了一种新的方法对业务流程中的异常进行分析。本文的主要贡献如下:（1）基于Petri网的建模的适用性,针对通信光缆施工中库存管理存在的问题,对企业实施ERP中业务流程进行了改善。结合现实工作中遇到的实际问题,找出模型的漏洞,在保证日常项目管理不受到影响的情况下,通过增加相关控制结构对其优化,成功避免了因材料不足而耽误通信光缆施工的情况,实现了建模系统的优化。业务流程管理的核心之一是业务流程模型的优化,将影响企业的管理效益与经济效益。实验结果表明优化模型合理有界且安全。（2）事件日志是流程挖掘的起点,目前流程挖掘领域专注于挖掘日志中的频繁行为,但日志中非频繁的行为也可能对业务流程的行为管理有着重要的意义,目前的流程挖掘方法是将日志中非频繁行为忽略。为了将非频繁行为从事件日志中提取出来,并对其进行修复,本文提出了一种事件数据修复方法:首先利用系统中的事件日志生成日志自动机,然后对日志中低频行为进行提取,并且删除日志中不频繁行为,得到无异常自动机,然后日志自动机对事件日志进行过滤,然后通过覆盖概率公式对过滤后的日志进行修复,最后通过一个案例说明修复后的日志与过程模型的拟合度更高。（3）若仅从控制流角度分析业务流程中的异常,则将会有许多类型的异常无法被识别,本文提出了一种控制流和数据视角相结合的异常检测方法:将系角色与控制流相结合,训练出一个带有角色的概率自动机。通过将进行异常检测的案例映射到角色概率自动机上,可以检测出从控制流角度无法判断的异常行为,并且通过计算当前检测流程迹的发生概率,可定位其异常行为,从而可以推断发生异常的原因。如果案例无法映射到角色概率自动机上,又或者概率小于给定的阈值,则将该案例标记为异常。图[16]表[9]参[85]

关键词： Petri网角色概率自动机业务流程异常分析日志自动机日志修复事件日志