基于拟间接依赖的过程模型挖掘方法

过程挖掘旨在从信息系统所记录的事件日志中挖掘出人们需要的且合理的过程模型,从而有助于改善或重建业务流程。以往的方法大多是根据任务间的直接依赖关系构建过程模型,具有很大的局限性。现存的过程挖掘方法中,虽然有能挖掘间接依赖的方法,其却没有从过程行为的角度进行分析。基于拟间接依赖的过程模型挖掘方法,把行为轮廓融入其中,依据行为轮廓建立初始模型;然后基于增量日志和拟间接依赖关系调整模型;最后根据评价标准选出最优模型。此方法特别适用于挖掘含有间接依赖的过程模型。     

基于Petri网行为紧密度的业务流程配置优化分析

业务流程优化分析是业务流程管理的重要内容之一,存在配置信息的优化分析显得尤为重要。已有研究主要集中于业务流程优化分析,但对于存在配置信息的业务流程优化则存在不足。对业务流程配置优化分析进行了研究,提出了日志与业务流程Petri网模型的紧密度计算方法 以及基于行为紧密度的业务流程配置优化分析方法。首先根据给定事件日志的执行序列及实例数建立初始模型,计算初始模型与剩余日志的紧密度,利用紧密度大的日志优化初始模型;然后引进配置变迁对初步优化后的模型进行进一步优化;最后通过一个简单的实例说明了该方法的可行性。     

基于博弈策略的攻防模型有效变化域验证算法

变化挖掘能够通过变化日志找到模型中可能存在的变化空间,而传统变化挖掘算法在信息安全攻防态势的场景下,结果可能并不符合安全需求,甚至极大偏离安全标准。针对此问题,提出了一种基于博弈策略的变化域验证方法,解决了传统变化挖掘算法不能验证自身有效性的缺陷。该算法首先会根据安全指标构建效益矩阵计算纳什平衡点,然后通过纳什平衡点验证攻防模型变化域的有效性,其次对无效的、次有效的变化域进行安全等级划分,并在应对未知漏洞的响应问题上给出明确的指导性意见,最后以典型信息安全事件为例验证了该方法的可行性。     

基于部分可观Petri网的机车故障诊断方法研究

机车调度的故障检测与诊断是保障行车安全的必要条件。为了实现故障的检测和准确诊断,以仅有部分库所可见的部分可观Petri网为建模工具,研究机车调度系统中传感器监控节点数目和位置的确定方法。首先,给出了加权Petri网系统中故障准确诊断方法,提出故障定位表和监控库所集的确定算法(FLTMPD),并进一步证明所提出的算法是正确的、有解的且具有多项式级时间复杂度。进一步,基于FLTMPD算法,给出了保证故障准确诊断下的部分可观系统设计方法,并且证明利用FLTMPD可以实现监控节点数目最少的最优监控。最后,以机车调度系统中的两类典型故障为例,通过构造对应的层次颜色Petri网模型,给出机车调度系统中传感器监控节点的安放位置,为工业应用奠定了理论基础。     

基于行为轮廓定义目标规则的流程建模推荐方法

为了打破基于流程库的流程建模推荐方法中路径和图结构的限制,为建模者从流程库中提取更多有用的推荐信息,进而辅助建模者建立更高质量的业务流程模型,提出了一种基于行为轮廓定义业务目标实现规则的流程建模推荐方法.首先,通过业务陈述制定用于形式化及抽象化表达业务交互规则的目标轮廓矩阵;接着,通过其与行为轮廓矩阵集中全部行为轮廓矩...     

关键活动节点处的在线近似一致性检测

为校验事件流与模型之间的服从性，节约资源和提高检测效率，提出一种不需要构建模型的近似检测方法。对已有的日志进行聚类，选取代表性的迹构建模型支集，计算适合度上下界作为一致性的判断依据。系统在线运行过程中，将事件流暂存于事件堆栈，在关键活动节点处取出序列，进行与模型支集之间的一致性检测。通过实际案例对提出方法进行性能评估，并与其它方法进行对比，结果验证了算法的可行性，其具有较高的准确率。     

MARL-GPN:一种基于多智能体强化学习的博弈Petri网

作为过程挖掘中的一个重要研究分支，变化挖掘可运用在系统安全分析、IPS安全建设等场景下，从变化域的生成情况判断可能存在的未知漏洞。而传统变化挖掘算法更注重业务流程的安全性，无法满足在动态博弈场景下挖掘需要考虑多方安全效益所形成有效变化域的情况。针对此问题，提出一种基于多智能体强化学习的博弈Petri网(MARL-GPN),以专用于动态安全模型的有效变化域研究。该新型的博弈Petri网会首先根据攻防事件构建效益矩阵，然后各智能体间会根据对方当前状态与下一步走势生成最优应对策略，其次在指定学习周期下达成纳什平衡得到双方最优活动迹，与传统变化挖掘进行比对即可得到有效变化域。最后以典型信息安全事件为例验证了该模型的可行性。     

过程挖掘中增强活动依赖的最优对齐算法

一致性检验是过程挖掘领域中检验日志与模型之间偏差的有效方法，对齐是众多先进方法之一。现阶段最优对齐的成本计算大多只与对齐中移动个数保持相关，缺乏对单一活动成本的考虑。因此，提出一种增强活动依赖的最优对齐加权计算方法。基于动态规划求解日志与模型之间的序列对齐；统计合法移动信息，差异化活动及移动类别的成本进行依赖增强；依据对齐成本加权计算方法计算最优对齐并以Java应用的形式对以上方法进行实现。实验利用一个常规化模型及其部分日志对方法的可行性及有效性进行了验证。     

基于服从性的协作流程变化域传播分析

针对协作流程间变化传播问题，已有研究主要集中在相似流程之间进行变化传播并确定相应目标变化域，但是很少关注流程模型服从性变化对协作流程会产生怎样的变化。该文提出基于服从性的协作流程变化域传播分析方法。根据随机编排模型算法，生成随机编排模型，并推导出公共模型和私有模型；通过互连所有公共模型来构建协作模型，分析不同级别的服从性发生变化是如何在协作模型中传播的通过模型之间的映射关系发现相关流程的变化域。最后根据实例验证方法的可行性。