期刊文献+
共找到156篇文章
< 1 2 8 >
每页显示 20 50 100
Efficient Deviation Detection Between a Process Model and Event Logs 被引量:4
1
作者 Lu Wang Yuyue Du Liang Qi 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2019年第6期1352-1364,共13页
Business processes described by formal or semi-formal models are realized via information systems.Event logs generated from these systems are probably not consistent with the existing models due to insufficient design... Business processes described by formal or semi-formal models are realized via information systems.Event logs generated from these systems are probably not consistent with the existing models due to insufficient design of the information system or the system upgrade.By comparing an existing process model with event logs,we can detect inconsistencies called deviations,verify and extend the business process model,and accordingly improve the business process.In this paper,some abnormal activities in business processes are formally defined based on Petri nets.An efficient approach to detect deviations between the process model and event logs is proposed.Then,business process models are revised when abnormal activities exist.A clinical process in a healthcare information system is used as a case study to illustrate our work.Experimental results show the effectiveness and efficiency of the proposed approach. 展开更多
关键词 DETECT DEVIATIONS event log MODEL repair PETRI net process MODEL
在线阅读 下载PDF
基于集成学习的业务流程异常检测与定位方法
2
作者 赵海燕 付建平 +2 位作者 关威 曹健 陈庆奎 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第5期1651-1662,共12页
在业务流程执行中,可能会出现各种异常情况,从而给企业组织带来风险,导致巨大的损失。为了检测事件日志中的异常轨迹,并定位轨迹中的异常活动,提出一种结合启发式挖掘算法和自编码器模型的集成学习框架。首先,使用启发式挖掘算法来挖掘... 在业务流程执行中,可能会出现各种异常情况,从而给企业组织带来风险,导致巨大的损失。为了检测事件日志中的异常轨迹,并定位轨迹中的异常活动,提出一种结合启发式挖掘算法和自编码器模型的集成学习框架。首先,使用启发式挖掘算法来挖掘流程模型并提取主干。基于主干对事件日志进行重叠采样,并针对每个子事件日志训练自编码器模型。若某个轨迹无法匹配任何一条主干,或者被所有自编码器模型检测为异常,则该轨迹将被检测为异常。此外,通过对异常轨迹与其匹配的主干进行分析,可以确定引起异常的具体活动,并进一步采取相应的措施进行修复或优化。实验证明,该方法能够高效地检测业务流程中的异常,并能有效地定位轨迹中的异常活动。 展开更多
关键词 业务流程 异常检测 集成学习 流程挖掘 事件日志 自编码器
在线阅读 下载PDF
基于离群点检测的业务流程不频繁行为挖掘方法
3
作者 田银花 武于皓 +2 位作者 张如月 韩咚 李昕燃 《山东科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期95-103,共9页
随着信息技术的快速发展和数字化转型的不断深入,企业积累了海量的业务数据,其中包含了丰富的业务流程信息。然而,现有过程挖掘方法侧重于频繁行为建模,忽略了事件日志中虽不频繁但具有重要价值的行为。针对上述问题,提出一种基于离群... 随着信息技术的快速发展和数字化转型的不断深入,企业积累了海量的业务数据,其中包含了丰富的业务流程信息。然而,现有过程挖掘方法侧重于频繁行为建模,忽略了事件日志中虽不频繁但具有重要价值的行为。针对上述问题,提出一种基于离群点检测的不频繁行为挖掘方法。从事件日志中提取事件轨迹、频率和标签等信息,借鉴机器翻译领域的以召回率为导向的摘要评价指标(ROUGE)度量轨迹之间的相似度,通过改进的局部离群因子(LOF)算法挖掘不频繁行为。综合考量局部密度、频率和轨迹相似度等信息,使用真实事件日志进行评估,并与现有算法进行对比。实验结果表明,该方法能够有效批量处理事件日志,准确识别其中的不频繁行为,从而提供可靠的挖掘结果。 展开更多
关键词 离群点检测 轨迹相似度 不频繁行为挖掘 业务流程 事件日志
在线阅读 下载PDF
基于改进BERT和轻量化CNN的业务流程合规性检查方法
4
作者 田银花 杨立飞 +1 位作者 韩咚 杜玉越 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期199-209,共11页
业务流程合规性检查可以帮助企业及早发现潜在问题,保证业务流程的正常运行和安全性。提出一种基于改进BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和轻量化卷积神经网络(CNN)的业务流程合规性检查方法。首先,根据... 业务流程合规性检查可以帮助企业及早发现潜在问题,保证业务流程的正常运行和安全性。提出一种基于改进BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和轻量化卷积神经网络(CNN)的业务流程合规性检查方法。首先,根据历史事件日志中的轨迹提取轨迹前缀,构造带拟合情况标记的数据集;其次,使用融合相对上下文关系的BERT模型完成轨迹特征向量的表示;最后,使用轻量化CNN模型构建合规性检查分类器,完成在线业务流程合规性检查,有效提高合规性检查的准确率。在5个真实事件日志数据集上进行实验,结果表明,该方法相比Word2Vec+CNN模型、Transformer模型、BERT分类模型在准确率方面有较大提升,且与传统BERT+CNN相比,所提方法的准确率最高可提升2.61%。 展开更多
关键词 业务流程 合规性检查 表示学习 事件日志 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
一种事件日志时间属性的匿名方法
5
作者 王淞颢 赵海燕 +1 位作者 曹健 陈庆奎 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第11期2586-2593,共8页
过程挖掘(Process Mining)技术在分析和优化业务流程中扮演着重要角色,然而,在实际应用中,事件日志通常包含敏感信息,如个人身份信息(PII)和商业隐私,这些敏感信息的暴露可能导致隐私泄露和数据滥用的问题.因此,如何在保留事件日志的有... 过程挖掘(Process Mining)技术在分析和优化业务流程中扮演着重要角色,然而,在实际应用中,事件日志通常包含敏感信息,如个人身份信息(PII)和商业隐私,这些敏感信息的暴露可能导致隐私泄露和数据滥用的问题.因此,如何在保留事件日志的有效性和完整性的同时,实现数据匿名化处理,成为过程挖掘研究中的一个重要挑战.当前主流的事件日志匿名中大多注重于控制流视角的匿名,而忽略时间戳属性的保护.本文提出了一种有效的事件日志时间属性匿名化方法,使用基于组的方法对事件日志的时间戳属性提供了隐私保证.实验证明,该方法在保护敏感信息的同时,能够保持日志数据的分析价值. 展开更多
关键词 过程挖掘 事件日志 匿名化 隐私保护 K-匿名 差分隐私
在线阅读 下载PDF
基于分层Transformer的相同时间戳错误修复 被引量:1
6
作者 徐猛 谢凯 《计算机系统应用》 2025年第8期217-227,共11页
在流程挖掘领域,众多流程操作高度依赖于事件日志中精确的时间戳信息.因此,与时间戳相关的质量问题影响尤为显著,特别是相同时间戳错误,这种错误会引发误导性的流程见解,进而造成严重的流程偏差.现有研究在处理此类错误时,缺乏对事件间... 在流程挖掘领域,众多流程操作高度依赖于事件日志中精确的时间戳信息.因此,与时间戳相关的质量问题影响尤为显著,特别是相同时间戳错误,这种错误会引发误导性的流程见解,进而造成严重的流程偏差.现有研究在处理此类错误时,缺乏对事件间长期依赖关系以及属性间潜在关联性的充分考量,在一定程度上限制了相同时间戳错误的修复精度.针对这一问题,本文提出了一种基于分层Transformer模型修复相同时间戳错误的方法.该方法通过分层信息传递结合多视角交互,捕获事件间的长距离行为依赖以及属性间的深层关联信息,逐层完成对错误事件重排序以及对应时间戳的预测任务,继而实现对相同时间戳错误事件日志的有效修复.通过4个公开可用的数据集进行评估,结果表明,所提方法能够有效提高相同时间戳错误的修复精度. 展开更多
关键词 事件日志 相同时间戳错误 分层Transformer 多视角交互 日志修复
在线阅读 下载PDF
跨组织业务流程建模与过程模型挖掘
7
作者 辛歌 刘伟 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第9期2785-2792,共8页
为了解决传统的过程挖掘技术难以适应跨组织业务流程的实际需求,提出一种跨组织业务流程建模与模型挖掘方法。首先,在工作流网的基础上扩展嵌套变迁、时间及组织间协作相关库所等元素提出HTC_WF_Net(hierarchical temporal collaborativ... 为了解决传统的过程挖掘技术难以适应跨组织业务流程的实际需求,提出一种跨组织业务流程建模与模型挖掘方法。首先,在工作流网的基础上扩展嵌套变迁、时间及组织间协作相关库所等元素提出HTC_WF_Net(hierarchical temporal collaborative workflow net);然后,提出一种跨组织业务事件日志分层构造方法并定义相关协作模式;最后,基于HTC_WF_Net和分层日志提出一种支持隐私保护的跨组织业务过程模型挖掘方法。实验结果证明了算法的有效性,在多个事件日志上对比多种算法,过程模型的精确度、F值表现最优,并展现了良好的可读性和挖掘效率。 展开更多
关键词 过程挖掘 跨组织业务 过程模型 PETRI网 分层事件日志构造
在线阅读 下载PDF
跨组织业务流程合规性检查与异常行为诊断方法
8
作者 李会玲 刘聪 +3 位作者 张在贵 沈晓林 莫启 曾庆田 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第5期1684-1697,共14页
跨组织业务流程中的多个参与组织需要在保证流程业务隐私的同时协作配合完成业务目标,但由于业务不规范或流程变更等原因导致的流程行为异常,给各组织执行跨组织业务流程带来极大的风险与损失。针对该问题,提出一种跨组织业务流程合规... 跨组织业务流程中的多个参与组织需要在保证流程业务隐私的同时协作配合完成业务目标,但由于业务不规范或流程变更等原因导致的流程行为异常,给各组织执行跨组织业务流程带来极大的风险与损失。针对该问题,提出一种跨组织业务流程合规性检查与异常行为诊断方法,能够在保证各参与组织业务隐私的前提下检测跨组织业务流程中存在的异常行为。首先,各组织从事件日志中挖掘各自的流程模型,与事件日志进行组织内部合规性检查,其次,各参与组织构造交互事件日志和交互流程模型,再次,由可信第三方将多个交互事件日志与交互流程模型进行集成得到集成交互事件日志与跨组织交互模型以进行跨组织合规性检查,结合组织内部与跨组织合规性检查时出现的异常行为进行异常行为诊断。最后,通过一个跨组织业务流程案例分析验证了本文方法在跨组织业务流程合规性检查中的有效性和可用性。 展开更多
关键词 跨组织业务流程 跨组织交互模型 合规性检查 异常行为诊断 事件日志
在线阅读 下载PDF
基于层次化BERT的可解释性框架:一种面向业务过程预测的方法
9
作者 袁永旺 方贤文 卢可 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第5期1747-1761,共15页
业务过程预测作为业务过程管理(BPM)的一个重要研究方向,用于准确预测未来的行为事件。它可以为过程行为分析方法的下游任务提供重要支持。面向BPM研究,大多数现有的过程行为分析方法都采用了基于黑箱的深度学习模型,导致可解释性较差,... 业务过程预测作为业务过程管理(BPM)的一个重要研究方向,用于准确预测未来的行为事件。它可以为过程行为分析方法的下游任务提供重要支持。面向BPM研究,大多数现有的过程行为分析方法都采用了基于黑箱的深度学习模型,导致可解释性较差,无法提供关于为什么要做出某个预测结果的解释。首先,提出一种基于BERT的层次化可解释性框架(HBI),实现了从局部可解释扩展到全局(整体框架行为)可解释的能力。然后,基于层次化、特征重要性分析、注意力可视化的方法对框架进行可解释分析,理解内部运作过程和决策逻辑,提高透明度。最后,在真实的事件日志中的实验结果表明,相比最先进的研究方法,HBI框架既保证了高于基线的预测准确度,也确保了框架的可解释性。 展开更多
关键词 业务过程管理预测 可解释性 深度学习 注意力 事件日志
在线阅读 下载PDF
业务流程模型挖掘算法可靠性评价方法
10
作者 高庆鑫 刘聪 +2 位作者 张在贵 李会玲 曾庆田 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期2832-2840,共9页
流程模型挖掘算法能够从事件日志中挖掘流程模型,不同流程模型挖掘算法处理事件日志的能力不同。目前,大量涉及流程模型挖掘算法评价的工作大都是间接评价,而间接评价存在局限性。针对这一问题,将可靠性作为模型挖掘算法的重要直接评价... 流程模型挖掘算法能够从事件日志中挖掘流程模型,不同流程模型挖掘算法处理事件日志的能力不同。目前,大量涉及流程模型挖掘算法评价的工作大都是间接评价,而间接评价存在局限性。针对这一问题,将可靠性作为模型挖掘算法的重要直接评价指标,提出一种模型挖掘算法可靠性评价的方法,用于直接评价模型挖掘算法的性能。该方法对原始事件日志进行增量预处理以得到增量子日志集合;使用模型挖掘算法对增量子日志和原始事件日志进行处理,得到流程模型;最后,通过质量评估对业务流程模型挖掘算法的可靠性进行评价。基于公开的9个仿真事件日志和4个真实事件日志,从弱可靠性、噪声干扰可靠性和强可靠性3个方面对多个模型挖掘算法进行实验,实验结果表明:Heuristic Miner、Inductive Miner-infrequent、Inductive Miner和Alpha Miner可靠性值依次为4、3.2、2.4和1.6,可靠性值越高,算法的可靠性越强。可见本文方法能够有效地评价算法的可靠性。 展开更多
关键词 流程挖掘 模型挖掘算法 事件日志 可靠性评价 质量评估
在线阅读 下载PDF
基于分层Transformer的事件日志修复
11
作者 徐猛 卢可 《榆林学院学报》 2025年第2期93-100,共8页
数据缺失是导致事件日志质量低下的主要原因,这种缺失事件日志会造成一定程度的流程偏差,严重制约了后续流程分析的深度与精度。针对事件日志中缺失活动的修复问题,现有研究大多从单一维度特征展开修复工作,在多层次特征挖掘和多维度信... 数据缺失是导致事件日志质量低下的主要原因,这种缺失事件日志会造成一定程度的流程偏差,严重制约了后续流程分析的深度与精度。针对事件日志中缺失活动的修复问题,现有研究大多从单一维度特征展开修复工作,在多层次特征挖掘和多维度信息利用方面尚显不足。因此,本文提出了一种基于分层Transformer模型的缺失活动事件日志修复方法。该方法的核心在于构建分层特征提取模块,从事件属性关联起始,扩展至局部行为依赖,最终整合完整上下文执行语义,以实现融合多维度特征信息修复日志缺失活动。通过5个公开可用数据集实验评估,结果显示所提出的方法可以有效修复缺失活动事件日志。 展开更多
关键词 事件日志 缺失活动 分层Transformer 多维度特征融合 日志修复
在线阅读 下载PDF
基于大语言模型的多源日志安全事件识别方法研究
12
作者 黄晓昆 何铤 鹿洵 《电子质量》 2025年第6期45-50,共6页
针对多源异构日志数据与碎片化攻击链带来的安全事件识别挑战,提出一种基于大语言模型的多源日志安全事件识别方法。通过结构化提示工程与本地安全知识库微调技术,显著提升了模型对日志语义的解析能力及跨阶段攻击链的关联重建效果。创... 针对多源异构日志数据与碎片化攻击链带来的安全事件识别挑战,提出一种基于大语言模型的多源日志安全事件识别方法。通过结构化提示工程与本地安全知识库微调技术,显著提升了模型对日志语义的解析能力及跨阶段攻击链的关联重建效果。创新性地设计了标准化日志三元组表达范式与攻击链归并规则,并在虚拟XDR平台完成实验验证。实验结果表明,该方法在事件识别准确率和攻击链完整度等关键指标上均优于传统方法,具备实际工程应用价值。 展开更多
关键词 大语言模型 多源日志 安全事件识别 攻击链还原 语义建模
在线阅读 下载PDF
基于图神经网络的异常事件预测方法
13
作者 李岩 冒佳明 +2 位作者 王梓莹 顾智敏 姜海涛 《计算机与现代化》 2025年第8期39-47,共9页
面向日志的异常事件预测可以为复杂系统的安全诊断、智能运维等提供重要支撑。针对现有主流的基于深度学习技术的异常事件预测方法多数从事件序列局部视角捕获序列特征且特征类型较为单一而导致预测准确性不高的问题,提出一种基于图神... 面向日志的异常事件预测可以为复杂系统的安全诊断、智能运维等提供重要支撑。针对现有主流的基于深度学习技术的异常事件预测方法多数从事件序列局部视角捕获序列特征且特征类型较为单一而导致预测准确性不高的问题,提出一种基于图神经网络的异常事件预测方法。该方法将日志事件序列建模为日志事件作为节点而事件间关系作为边的图结构,使之能同时从语义角度、统计角度和事件关系角度刻画日志序列并捕获其时空动态特征以提升预测性能。在此基础上,将异常预测任务转化为图分类问题,通过图神经网络训练建立基于图同构网络的异常预测模型,捕捉故障发生前的日志序列与正常状态下日志序列的差异以进一步提升异常预测性能。在3个基准数据集上进行了实验验证,结果表明提出的方法获得的平均F1值为0.958,优于对比方法,能准确地预测异常事件,实现预警。 展开更多
关键词 日志解析 异常预测 图神经网络 事件挖掘
在线阅读 下载PDF
域自适应LoRA多源日志安全识别方法
14
作者 何铤 鹿洵 黄晓昆 《电子质量》 2025年第6期51-56,共6页
提出了一种面向多源日志安全事件识别的域自适应LoRA微调方法。通过三阶段LoRA-DA流水线,结合通用语义对齐、结构化多元组建模及在线增量微调,有效提升大模型在异构日志和小样本场景下的泛化能力。引入语义链路一致性损失与INT8量化,实... 提出了一种面向多源日志安全事件识别的域自适应LoRA微调方法。通过三阶段LoRA-DA流水线,结合通用语义对齐、结构化多元组建模及在线增量微调,有效提升大模型在异构日志和小样本场景下的泛化能力。引入语义链路一致性损失与INT8量化,实现端侧高效推理与模型持续进化。实验结果表明,该方法在准确性、链覆盖率和推理效率上均优于主流微调基线,显著增强了对复杂攻击链的识别能力,满足实际安全场景落地需求。 展开更多
关键词 多源日志 LoRA微调 安全事件识别 小样本迁移 量化推理
在线阅读 下载PDF
Recognition of Milankovitch Cycles in the Natural Gamma—Ray Logging of Upper Cretaceous Terrestrial Strata in the Songliao Basin 被引量:9
15
作者 WU Huaichun ZHANG Shihong +1 位作者 SUI Suwen HUANG Qinghua 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2007年第6期996-1001,共6页
Spectrogram analysis of seven natural gamma-ray logging of Member 1 of the Qingshankou Formation (K2qn^1) and Member 1 and 2 of the Nenjiang Formation (K2n^1-2) of Late Cretaceous age in the Songliao Basin reveals... Spectrogram analysis of seven natural gamma-ray logging of Member 1 of the Qingshankou Formation (K2qn^1) and Member 1 and 2 of the Nenjiang Formation (K2n^1-2) of Late Cretaceous age in the Songliao Basin reveals sedimentary cyclicities controlled by Milankovitch climate periodicities. The recognition of Milankovitch cycles allows estimation of an average accumulation rate of ~7.55- 8.62 cm/ka for the K2qn^1 sections, and ~6.69-10.16 cm/ka for the K2n^1-2 sections. Two marine transgression events occurred during the deposition of K2qn^1 and K2n^1-2 and their ages are at ~0.74- 1.10 Ma and ~2.38-4.84 Ma, respectively. Identification of Milankoviteh cycles from fine-grained deep lake sedimentary rocks in the Songliao Basin may provide great potential for high-resolution stratigraphic subdivisions and correlations. 展开更多
关键词 Songliao Basin gamma-ray logging Milankovitch cycles marine transgression events
在线阅读 下载PDF
A Survey on Event Mining for ICT Network Infrastructure Management 被引量:1
16
作者 LIU Zheng LI Tao WANG Junchang 《ZTE Communications》 2016年第2期47-55,共9页
1 IntroductionNowadays in China, there are more than six hundred million netizens [1]. On April 11, 2015, the nmnbet of simultaneous online users of the Chinese instant message application QQ reached two hundred milli... 1 IntroductionNowadays in China, there are more than six hundred million netizens [1]. On April 11, 2015, the nmnbet of simultaneous online users of the Chinese instant message application QQ reached two hundred million [2]. The fast growth ol the lnternet pusnes me rapid development of information technology (IT) and communication technology (CT). Many traditional IT service and CT equipment providers are facing the fusion of IT and CT in the age of digital transformation, and heading toward ICT enterprises. Large global ICT enterprises, such as Apple, Google, Microsoft, Amazon, Verizon, and AT&T, have been contributing to the performance improvement of IT service and CT equipment. 展开更多
关键词 event mining failure prediction log analysis network infrastructure management root cause analysis
在线阅读 下载PDF
基于约束轨迹聚类的事件日志批量修复方法 被引量:2
17
作者 田银花 李昕燃 +3 位作者 武于皓 韩咚 杜玉越 王路 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2797-2808,共12页
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,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... 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,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,利用轨迹聚类方法,结合文本相似度指标,提出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。该方法不但无需分析异常行为,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。 展开更多
关键词 轨迹聚类 文本相似度 日志修复 事件日志 噪音过滤
在线阅读 下载PDF
基于BERT+CNN_BiLSTM的列控车载设备故障诊断 被引量:1
18
作者 陈永刚 贾水兰 +2 位作者 朱键 韩思成 熊文祥 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2024年第1期120-127,共8页
列控车载设备作为列车运行控制系统核心设备,在高速列车运行过程中发挥着重要作用。目前,其故障诊断仅依赖于现场作业人员经验,诊断效率相对较低。为了实现列控车载设备故障自动诊断并提高诊断效率,提出了BERT+CNN_BiLSTM故障诊断模型... 列控车载设备作为列车运行控制系统核心设备,在高速列车运行过程中发挥着重要作用。目前,其故障诊断仅依赖于现场作业人员经验,诊断效率相对较低。为了实现列控车载设备故障自动诊断并提高诊断效率,提出了BERT+CNN_BiLSTM故障诊断模型。首先,使用来自变换器的双向编码器表征量(Bidirectional encoder representations from transformers,BERT)模型将应用事件日志(Application event log,AElog)转换为计算机能够识别的可以挖掘语义信息的文本向量表示。其次,分别利用卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和双向长短时记忆网络(Bidirectional long short-term memory,BiLSTM)提取故障特征并进行组合,从而增强空间和时序能力。最后,利用Softmax实现列控车载设备的故障分类与诊断。实验中,选取一列实际运行的列车为研究对象,以运行过程中产生的AElog日志作为实验数据来验证BERT+CNN_BiLSTM模型的性能。与传统机器学习算法、BERT+BiLSTM模型和BERT+CNN模型相比,BERT+CNN_BiLSTM模型的准确率、召回率和F1分别为92.27%、91.03%和91.64%,表明该模型在高速列车控制系统故障诊断中性能优良。 展开更多
关键词 车载设备 故障诊断 来自变换器的双向编码器表征量 应用事件日志 双向长短时记忆网络 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
基于活动次序决策树的业务过程合规性检查方法 被引量:2
19
作者 杨立飞 田银花 +2 位作者 刘子豪 韩咚 杜玉越 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2872-2883,共12页
针对现有方法判断轨迹合规情况效率较低的问题,提出了一种基于活动次序决策树检查业务过程合规性的方法,并对该树进行剪枝处理以提高检测效率。首先,访问事件日志中完全拟合的轨迹,按照活动次序分别记录下每个活动的可取值,构建一棵以... 针对现有方法判断轨迹合规情况效率较低的问题,提出了一种基于活动次序决策树检查业务过程合规性的方法,并对该树进行剪枝处理以提高检测效率。首先,访问事件日志中完全拟合的轨迹,按照活动次序分别记录下每个活动的可取值,构建一棵以活动次序为属性的决策树;然后,为了减小决策树的结构规模提高判断效率,在尽量保证准确率的同时,对决策树进行剪枝,并对测试集中轨迹的拟合情况进行判断;最后,分别以地震应急流程及真实事件案例为数据集进行仿真实验。相较基于字符串距离度量方法和经典对齐方法,该算法显著提高了业务过程合规性检查效率,基于真实事件案例实验结果,进一步说明了该方法在进行业务过程合规性检查时的可行性和优越性。 展开更多
关键词 合规性检查 地震应急流程 决策树 事件日志 剪枝
在线阅读 下载PDF
基于事件日志的业务过程控制流异常检测算法:现状与评测 被引量:1
20
作者 付建平 赵海燕 +1 位作者 曹健 陈庆奎 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2631-2643,共13页
在业务过程的执行过程中,各个视角都可能出现异常,如控制流异常、时间异常、数据流异常等。控制流是业务过程的主干,控制流的异常通常也隐含其他视角发生了异常,因此控制流异常的检测对于业务过程的正确执行具有关键性作用。近年来,越... 在业务过程的执行过程中,各个视角都可能出现异常,如控制流异常、时间异常、数据流异常等。控制流是业务过程的主干,控制流的异常通常也隐含其他视角发生了异常,因此控制流异常的检测对于业务过程的正确执行具有关键性作用。近年来,越来越多的研究基于业务过程的事件日志检测控制流异常,针对这些检测方法,进行了分类和总结。此外,对典型的控制流检测方法进行实验,并分析实验结果,总结各种检测方法的优缺点及其适用场景,以帮助业务过程分析人员根据特定的场景选择合适的检测方法。 展开更多
关键词 业务过程 事件日志 控制流 异常检测
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 8 下一页 到第
使用帮助 返回顶部