基于Petri网的流程变体合并方法

业务融合时往往需要将已有的多个流程合并,从而形成新的满足实际需求的业务流程,如何识别已有业务流的共性特征来消除流程冗余具有较大的实际应用价值。因此,提出了一种基于Petri网的流程变体合并方法。首先,由计算匹配分数算法计算多个流程变体间不同组合的匹配分数,由此来选定一对匹配分数最高的流程变体组合;然后,根据提出的合并算法提取流程变体组合的公共部分,创建对应的副本,并将流程变体间存在的差异使用可配置连接符的分支进行合并,进而生成单个可配置的流程模型。合并后的流程模型可以捕获输入模型的所有行为,且可以对模型中的节点溯源,以此来判定节点来自于哪个流程变体。     

基于分组公平控制流结构的流程变体合并方法

合并流程变体模型能够快速地构建满足新需求的单一流程模型,对流程变体进行合并具有较大的实际应用价值,因此,文中提出了一种利用分组公平控制流结构的流程变体合并方法.首先,利用Petri网中的分组公平将流程变体分割为单个的变体片段;其次,提取出变体片段的控制流路径,并在此基础上构建其矩阵表现形式,进而将流程变体合并为单一的流程模型;最后,通过形式化证明验证合并后的流程模型可以捕获输入流程模型的所有行为,并且可以检测在合并模型中是否产生了不期望的行为.     

不完备事件日志下的业务系统变化检测及模型修复方法

业务系统在演进过程中不可避免地引入变化因素,如何将演进中的变化因素对系统模型进行修复具有实际意义.现有模型修复主要针对原始参考模型和完备日志进行,存在原始参考模型未知和不完备日志的局限性.因此,提出基于不完备日志的变化检测方法,在系统原始模型未知的情形下,利用活动的比较矩阵(行为轮廓矩阵)描述事件日志的Delete、Insert和Move变化操作,从而发现原始事件日志同系统实际日志的局部变化偏差域,根据日志偏差域对原始日志发现的模型进行修复,提出7个实现模型修复的算法.最后,通过ProM工具对所提方法进行了仿真和实验,实验结果表明了方法的有效性和正确性.     

基于増广Petri网生成受控日志

为减少冗余日志,降低事件约束不可控对算法评估及验证的影响,提出基于可达状态的随机选择生成受控日志的方法.利用増广Petri网为系统建立模型,依据模型中库所与变迁的结构关系及标识分布构建输入矩阵;基于Petri网可达状态分析方法,随机选择触发可发生变迁,记录变迁序列;对记录进行受控分析,拼装生成多重集事件日志和XES标准...