【摘 要】
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现实中的业务流程在不断发生变化，因此需要对初始的业务流程模型进行修复以更好表示实际业务流程。模型修复的关键步骤是分析现实日志和模型间的偏差，而目前寻找偏差的方法主要采用对齐重演技术，未从行为的角度定量分析抽象的结构。为此，提出一种通过行为轮廓分析日志和模型偏差的方法，在此基础上进一步给出了基于逻辑Petri网的模型修复方法。首先基于行为轮廓计算日志和模型间的服从度以识别偏差迹；然后在偏差迹中依据偏
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61572035）； 安徽省高校优秀人才支持计划项目（gxyqZD2020020）； 安徽省重点研究与开发计划项目（2022a05020005）；
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现实中的业务流程在不断发生变化，因此需要对初始的业务流程模型进行修复以更好表示实际业务流程。模型修复的关键步骤是分析现实日志和模型间的偏差，而目前寻找偏差的方法主要采用对齐重演技术，未从行为的角度定量分析抽象的结构。为此，提出一种通过行为轮廓分析日志和模型偏差的方法，在此基础上进一步给出了基于逻辑Petri网的模型修复方法。首先基于行为轮廓计算日志和模型间的服从度以识别偏差迹；然后在偏差迹中依据偏差三元组集从偏差活动中选择逻辑变迁；最后基于逻辑变迁设置逻辑函数，通过添加新的分支或重构新的结构来修复原模型。对修复模型的适应度和精确度进行了验证，仿真实验结果表明，在尽可能保持修复模型与原始模型相似的基础上，相较于Fahland方法与Goldratt方法，所提修复方法在适应度都为1的情况下，得到的修复模型具有更好的精确度。
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