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公开(公告)号：CN114816926A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210478229.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明实施例提供一种流程监控方法和预测点筛选方法、装置、设备和存储介质，涉及流程监控技术领域。其中，这种预测点筛选方法包含步骤S1至S5。S1获取待监控流程的原始数据集和Petri网模型。S2对原始数据集进行全局特征编码，获取特征向量集。S3获取预测目标，并根据预测目标和特征向量集，通过XGBoost模型计算得到各个事件属性的重要性。S4根据各个事件属性的重要性，获取Petri网模型中各个活动点的重要性。S5获取阈值，并根据阈值筛选Petri网模型中各个活动点的重要性筛选Petri网模型中的预测点。本发明通过每个活动点所具有的事件属性对预测结果的重要性来筛选重要的预测点，从而剔除贡献度小的预测点，减少了整个流程监控系统的计算量，大大节约了系统资源。
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公开(公告)号：CN114816926B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210478229.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明实施例提供一种流程监控方法和预测点筛选方法、装置、设备和存储介质，涉及流程监控技术领域。其中，这种预测点筛选方法包含步骤S1至S5。S1获取待监控流程的原始数据集和Petri网模型。S2对原始数据集进行全局特征编码，获取特征向量集。S3获取预测目标，并根据预测目标和特征向量集，通过XGBoost模型计算得到各个事件属性的重要性。S4根据各个事件属性的重要性，获取Petri网模型中各个活动点的重要性。S5获取阈值，并根据阈值筛选Petri网模型中各个活动点的重要性筛选Petri网模型中的预测点。本发明通过每个活动点所具有的事件属性对预测结果的重要性来筛选重要的预测点，从而剔除贡献度小的预测点，减少了整个流程监控系统的计算量，大大节约了系统资源。
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