【摘 要】
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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标准日志.实现相关日志生成工具,利用BPIC2020数据进行实验,与已有工具进行比较,实验结果表明了工具的效率和有效性.
【机 构】
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安徽理工大学数学与大数据学院,安徽淮南232001;安徽科技学院信息与网络工程学院,安徽蚌埠233030;安徽理工大学数学与大数据学院,安徽淮南232001
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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标准日志.实现相关日志生成工具,利用BPIC2020数据进行实验,与已有工具进行比较,实验结果表明了工具的效率和有效性.
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