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公开(公告)号:CN113807452A
公开(公告)日:2021-12-17
申请号:CN202111116506.5
申请日:2021-09-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的业务过程异常检测方法,该方法从多个数据源中收集数据组成事件日志;从控制流和数据流视角在业务过程的事件日志中挖掘出控制流和数据流特征,构造过程特征数据集;基于注意力机制构建预测模型;使用过程特征数据集作为输入数据训练预测模型;根据过程实例实际发生的结果和预测的结果进行对比,以此计算异常分数;基于异常比率的梯度,自适应地计算异常评分阈值。使用异常评分与异常评分阈值进行比较,以此判断异常是否发生,并定位异常的来源。该方法可以准确地检测出过程感知信息系统中业务过程运行实例的事件及其属性异常,并可以定位引发异常的具体事件属性,对提高业务过程的运行平稳性有重要作用。
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公开(公告)号:CN115169837A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210710356.9
申请日:2022-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于语义工作流可重用部分的工作流异常检测方法,将语义工作流库中的工作流分解为多个工作流stream;构建工作流stream库用于管理语义工作流库中的可重用资源;构建工作流异常事例库,用于管理工作流异常处理策略;当工作流异常发生时,在工作流异常事例库中检索是否有相似的异常事例;若在异常事例库中有相似的异常事例,则使用异常事例库中的处理方法处理异常;若未检测到,则基于工作流stream的相似性在可重用资源中检索可重用的工作流stream;若有满足重用条件的工作流stream,则进行重用补偿操作处理异常,并将异常处理策略扩充到异常事例库中;若未检索到,则上报业务过程管理人员,人工处理异常。
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公开(公告)号:CN113807452B
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202111116506.5
申请日:2021-09-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的业务过程异常检测方法,该方法从多个数据源中收集数据组成事件日志;从控制流和数据流视角在业务过程的事件日志中挖掘出控制流和数据流特征,构造过程特征数据集;基于注意力机制构建预测模型;使用过程特征数据集作为输入数据训练预测模型;根据过程实例实际发生的结果和预测的结果进行对比,以此计算异常分数;基于异常比率的梯度,自适应地计算异常评分阈值。使用异常评分与异常评分阈值进行比较,以此判断异常是否发生,并定位异常的来源。该方法可以准确地检测出过程感知信息系统中业务过程运行实例的事件及其属性异常,并可以定位引发异常的具体事件属性,对提高业务过程的运行平稳性有重要作用。
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