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龍圖騰網獲悉舟譜數據技術南京有限公司申請的專利一種基于機器學習的業務流程異常檢測系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120031246B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510124024.6，技術領域涉及：G06Q10/063；該發明授權一種基于機器學習的業務流程異常檢測系統及方法是由于昆鵬設計研發完成，并于2025-01-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的業務流程異常檢測系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習的業務流程異常檢測系統及方法，屬于業務流程異常檢測技術領域。本發明包括：S10：獲取目標異常業務參數；S20：對各業務流程節點配置的規則進行優化；S30：采用不同的異常事件檢測方法，對業務流程節點中的異常事件進行檢測；S40：目標業務系統根據異常事件的檢測結果進行預警響應。本發明實現了根據目標業務系統的歷史表現和業務流程的業務更新情況，對業務流程的自適應性調整，進一步提高了檢測系統的檢測精確度和檢測效率，同時，本發明在通過邊界值對業務流程中的潛在異常事件進行檢測的過程中，考慮到業務流程進度對檢測結果產生的影響，提高了對潛在異常事件的檢測精確度。

本發明授權一種基于機器學習的業務流程異常檢測系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的業務流程異常檢測方法，其特征在于：所述方法包括： S10：對目標業務系統的業務流程進行獲取，當監測到用戶觸發業務請求時，實時對用戶在業務流程節點提交的業務參數進行獲取，結合各業務流程節點配置的規則，判斷實時獲取的業務參數是否為異常業務參數，基于判斷結果，選擇性對分析出的業務流程執行路徑的偏離情況進行分析，根據分析結果，得到目標異常業務參數； S20：根據目標異常業務參數和業務流程的業務調整信息，對業務流程的決策樹模型進行訓練，得到目標決策樹模型，利用目標決策樹模型，對各業務流程節點配置的規則進行優化； S30：對用戶提交至業務流程節點的業務參數的數據類型進行分析，數據類型包括邊界值、異常值和非邊界值，基于分析結果，采用不同的異常事件檢測方法，對業務流程節點中的異常事件進行檢測，具體方法為： 根據通過各業務流程節點配置的規則的優化結果，確定的各業務流程節點的約束范圍，判斷用戶提交至各業務流程節點的業務參數是否屬于邊界值，邊界值的判斷方法為：隨機選取一個業務流程節點，設選取業務流程節點的約束范圍為[x,y]，記用戶提交至選取業務流程節點的業務參數為h，若x≤h≤x*1+w或y*1-w≤h≤y，則認為用戶提交至選取業務流程節點的業務參數屬于邊界值，反之，則認為用戶提交至選取業務流程節點的業務參數不屬于邊界值，其中，w為常數且0＜w≤0.2； Ⅰ.當判斷出用戶提交至編號為j的業務流程節點的業務參數屬于邊界值時，對編號為j的業務流程節點的約束范圍[xj,yj]，以及用戶提交至編號為j的業務流程節點的業務參數hj進行獲取； 當xj≤hj≤xj*1+w時，根據Gj={1-[hj-xjxj*w]}*[1-expuj+1-n]對編號為j的業務流程節點存在異常事件的概率值進行預測； 當yj*1-w≤hj≤yj時，根據Gj={1-[hj-yj*1-wyj*w]}*[1-expuj+1-n]對編號為j的業務流程節點存在異常事件的概率值進行預測； 其中，j=1,2,…,n，表示各業務流程節點對應的編號，n表示業務流程中存在的業務流程節點總數，uj表示用戶在執行編號為j的業務流程節點時，已經執行完成的業務流程節點總數，exp表示以自然常數e為底的指數函數，e=2.72； 當Gj＞0.7時，表示在編號為j的業務流程節點中能夠檢測出異常事件，編號為j的業務流程節點檢測出的異常事件為用戶在編號為j的業務流程節點提交業務參數hj，當Gj≤0.7時，表示在編號為j的業務流程節點中不能夠檢測出異常事件； Ⅱ.當用戶提交至編號為j的業務流程節點的業務參數hj屬于異常值時，在編號為j的業務流程節點中能夠檢測出異常事件，編號為j的業務流程節點檢測出的異常事件為用戶在編號為j的業務流程節點提交業務參數hj； Ⅲ.當用戶提交至編號為j的業務流程節點的業務參數hj屬于非邊界值時，在編號為j的業務流程節點中不能夠檢測出異常事件； S40：目標業務系統根據異常事件的檢測結果進行預警響應。

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