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龍圖騰網(wǎng)恭喜哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海);威海新派信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于流程挖掘的風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115952919B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202310059941.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)基于流程挖掘的風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測(cè)方法是由周學(xué)權(quán);初鈿輝;鄧宇飛;吳吉海;孟凡超;李春山設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-01-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于流程挖掘的風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于流程挖掘的風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測(cè)方法，所述方法包括如下步驟：步驟一、讀取傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理；步驟二、判定實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是否異常及異常等級(jí)；步驟三、判斷異常是否為誤報(bào)警；步驟四、根據(jù)異常類(lèi)型生成流程模型候選集；步驟五、根據(jù)異常分級(jí)篩選候選集中的流程模型；步驟六、計(jì)算篩選后的應(yīng)急管理流程模型適用于當(dāng)前異常的概率；步驟七、對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行排序，發(fā)出預(yù)測(cè)預(yù)警。該方法不僅可以通過(guò)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的異常情況發(fā)出預(yù)警，還能夠通過(guò)使用流程模型庫(kù)和應(yīng)急管理知識(shí)庫(kù)得到未來(lái)可能發(fā)生的事件、險(xiǎn)情、傳感器數(shù)值變化及其發(fā)生的概率，甚至對(duì)具體情況歷史處理方式及其效果，作為決策支持信息輸出。

本發(fā)明授權(quán)基于流程挖掘的風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于流程挖掘的風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述方法包括如下步驟：步驟一、讀取傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理從化工園區(qū)的各傳感器讀取實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)傳感器的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，得到易于處理的標(biāo)準(zhǔn)化、格式化數(shù)據(jù)DTypei,Monitorj，表示監(jiān)控主體傳感器j監(jiān)測(cè)異常類(lèi)型i的數(shù)據(jù)；步驟二、判定實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是否異常及異常等級(jí)查詢(xún)應(yīng)急管理知識(shí)庫(kù)EMKB，檢索異常類(lèi)型為i、傳感器為j的異常數(shù)據(jù)判定知識(shí)，檢索到DTypei,Monitorj∈KTypei,Monitorj,Levelk，則判定當(dāng)前異常為L(zhǎng)evelk程度的異常，如果為L(zhǎng)evel0，則沒(méi)有異常，返回步驟一持續(xù)監(jiān)測(cè)；步驟三、判斷異常是否為誤報(bào)警查詢(xún)應(yīng)急管理知識(shí)庫(kù)EMKB，檢索異常類(lèi)型為i、傳感器為j的報(bào)警性質(zhì)判定知識(shí)KTypei,Monitorj,Monitorelse＝TDTypei,MonitorjDTypei,Monitorelses|t∈[0,5s]，即在5秒鐘之內(nèi)，DTypei,Monitorj和DTypei,Monitorelses中有一個(gè)異常程度值為L(zhǎng)evel0，則KTypei,Monitorj,Monitorelse為假，判斷為誤報(bào)警并返回步驟一持續(xù)監(jiān)測(cè)；否則KTypei,Monitorj,Monitorelse為真；步驟四、根據(jù)異常類(lèi)型生成流程模型候選集根據(jù)Typei、Monitorj訪問(wèn)異常類(lèi)型為i、監(jiān)控主體傳感器為j的應(yīng)急管流程模型EMPM，將這些流程模型加入候選集Si＝{EMPMTypei,Monitorj|EMPM∈PML}；步驟五、根據(jù)異常分級(jí)篩選候選集中的流程模型查詢(xún)應(yīng)急管理知識(shí)庫(kù)EMKB，檢索異常類(lèi)型為i、傳感器為j的異常數(shù)據(jù)判定知識(shí)，檢索到DTypei,Monitorj∈KTypei,Monitorj,Levelk，在候選集Si中保留異常等級(jí)為L(zhǎng)evelk的流程模型，將其他異常等級(jí)的流程模型刪除，得到更新后的候選集Si＝{EMPMTypei,Monitorj,Levelk|EMPM∈PML}；步驟六、計(jì)算篩選后的應(yīng)急管理流程模型適用于當(dāng)前異常的概率根據(jù)候選集Si中的流程實(shí)例的總數(shù)N、各模型的流程實(shí)例數(shù)量nEMPMi，分別計(jì)算應(yīng)急管理模型EMPMi適用于異常數(shù)據(jù)DTypei,Monitorj的情況的概率PEMPMi；步驟七、對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行排序，發(fā)出預(yù)測(cè)預(yù)警根據(jù)最終候選集Si中各流程模型適用的概率PEMPMi由大到小排序，作為結(jié)果發(fā)出預(yù)測(cè)。

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