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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利基于托肯重演的对象为中心业务流程违规检查方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119477231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510067395.5，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权基于托肯重演的对象为中心业务流程违规检查方法及系统是由刘聪;曾庆田;刘文娟;苏轩;鲁法明;段华;倪维健;曹蕊;张峰;原桂远;王路设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于托肯重演的对象为中心业务流程违规检查方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于托肯重演的对象为中心业务流程违规检查方法及系统，属于流程挖掘领域，方法包括如下步骤：从对象为中心业务流程事件日志中构造对象图，提取流程执行；删除流程执行中的跨层冗余依赖，按梯队划分流程执行，获取绑定序列；按绑定序列在多对象Petri网模型中进行托肯重演，得到重演结果和偏差结果；根据拟合度量化合规性，并使用局部诊断方法展示流程中偏差严重的部分，得到对象为中心业务流程违规检查结果。系统包括获取对象图及流程执行模块、获取绑定序列模块、获取重演结果及偏差结果模块、获取对象为中心业务流程违规检查结果模块。针对对象为中心的业务流程，本发明方法提高了其合规性检查的准确性。

本发明授权基于托肯重演的对象为中心业务流程违规检查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于托肯重演的对象为中心业务流程违规检查方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取对象为中心业务流程事件日志，分析对象间依赖关系构造对象图，随后使用连通分量提取方法获取流程执行；步骤2、使用传递归约方法删除跨层冗余依赖，随后使用梯队划分机制得到绑定序列；步骤3、使用绑定执行规则在多对象Petri网上进行托肯重演，得到重演结果和偏差结果；步骤4、计算拟合度结果和局部诊断结果，得到对象为中心业务流程违规检查结果；所述步骤1的具体过程为：步骤1.1、获取的对象为中心业务流程事件日志L由一组表示操作的事件组成，所述事件包含活动、发生时间、结束时间和关联对象基本属性；步骤1.2、通过分析对象间依赖关系构造对象为中心业务流程事件日志L的对象图为：GL＝O,CO；其中，O是无向图节点集合，由对象为中心业务流程事件日志中所有对象组成；CO是无向图边集合，由若干对存在依赖关系的对象构成；CO的计算公式为： 其中，o1、o2为事件e关联的两个不同对象；E表示对象为中心业务流程事件日志中所有事件；objLe表示对象为中心业务流程事件日志L中与事件e关联的所有对象，计算公式为：objLe＝{o∈O|e∈traceo}；其中，traceo表示与对象o关联的事件序列；步骤1.3、使用连通分量提取方法获取流程执行；具体过程为：首先，形式化连通分量提取方法为： 其中，extcomp·为连通分量提取方法；pO′表示从最大连通子图中获取的流程执行；O′为最大连通子图中的对象集合；然后，根据O′的有向图获取流程执行，pO′定义如下：pO′＝E′,D；其中，E′是有向图节点集合，由对象为中心业务流程事件日志中关联O′中任意对象的所有事件构成；D是有向图边集合，由具有直接跟随关系的若干对事件构成；E′、D的计算公式分别为： D＝conL∩E′×E′；其中，为空集；conL表示对象为中心业务流程事件日志L中事件间的直接跟随关系，计算公式为： 其中，e′为不同于事件e的事件；en为第n个事件；ei为第i个事件；ei+1为第i+1个事件；所述步骤2的具体过程为：步骤2.1、使用传递归约方法删除对象图中的跨层冗余依赖关系，得到一个保持原图传递闭包特性的最小子图；所述跨层冗余依赖关系是指对象图中通过间接路径实现的节点间依赖关系，保持原图传递闭包特性是指删除冗余依赖后图中节点间的可达性关系不变；步骤2.2、采用梯队划分机制划分流程执行；具体过程为：在pO′中迭代实施无前驱节点识别算法，每次获取当前所有无前驱节点作为一个梯队，将流程执行划分为若干逻辑独立的事件梯队，梯队内无序，梯队间遵循既定顺序逻辑；所述无前驱节点识别算法是在图的上下文中识别出当前无前驱节点的节点，并将其存放在一个列表中；步骤2.3将各逻辑独立的事件梯队，映射到各自的绑定中，得到相应的绑定序列；定义绑定序列σ如下： 其中，为第个变迁，为第个变迁执行时消耗的各对象类型的具体对象；为第个变迁对应的绑定；所述步骤3的具体过程为：步骤3.1、定义多对象Petri网MOPN如下： 其中，N是Petri网；是库所到对象类型的映射函数；是可变弧集合，F是多对象Petri网的所有弧集合；W是弧的基数标签函数；Minit和Mfinal分别表示开始标识和结束标识；的具体映射关系为： 其中，P为库所集合，为对象类型集合；步骤3.2、基于绑定序列，将流程执行在多对象Petri网上按照绑定执行规则进行托肯重演，得到每条流程执行的重演结果和偏差结果；重演结果为每条流程执行进行托肯重演后产生、消耗、缺失和剩余的托肯数；产生的托肯数prod定义为： 其中，t·为变迁t的后集库所集合；b为变迁执行时消耗的各对象类型的具体对象；QMOPN是多对象Petri网MOPN的托肯集合；为托肯，表示库所中具有对象o；消耗的托肯数cons定义为： 其中，·t为变迁t的前集库所集合；缺失的托肯数mis定义为： 剩余的托肯数rem定义为：remt,b＝mist,b；偏差结果包括流程执行中未正常使能的变迁和缺失托肯信息；未正常使能的变迁的判断规则为：当const,b≤M时，绑定t,b在标识M下使能，变迁t在标识M下按照已使能的绑定执行得到新标识M′，计算公式为：M′＝M-const,b+prodt,b；当const,b＞M时，绑定t,b无法在标识M下使能，变迁t为未正常使能的变迁；缺失托肯信息infomiss定义为： 缺失托肯信息为变迁t在库所中缺少绑定正常使能所需的对象o；所述步骤4的具体过程为：步骤4.1、计算拟合度，公式如下： 其中，fit·为拟合度；K表示对象为中心业务流程事件日志中的流程执行数目；misk表示第k个流程执行在重演中缺失的托肯数；consk表示第k个流程执行在重演中消耗的托肯数；remk表示第k个流程执行在重演中剩余的托肯数；prodk表示第k个流程执行在重演中产生的托肯数；基于拟合度量化合规性，拟合度与1越接近说明合规性越好，偏差越少；步骤4.2、使用局部诊断方法计算局部诊断结果，公式为： 其中，diap·为流程执行p的未正常使能变迁一致性局部诊断结果；diaL·为对象为中心业务流程事件日志L的未正常使能变迁一致性局部诊断结果；tun∈Tun是MOPN中未正常使能的变迁；Tun为未正常使能变迁集合；misptun是tun在流程执行p重演中缺失的托肯数；consptun是tun在流程执行p重演中消耗的托肯数；表示对象为中心业务流程事件日志L中包含tun对应的日志活动的流程执行数量，计算公式为： 其中，actitun为tun对应的日志活动；重演结果、偏差结果、拟合度结果和局部诊断结果即为所需的对象为中心业务流程违规检查结果。

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