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Role of Stochastic Petri Net (SPN) in Process Discovery for Modelling and AnalysisPapel de la red de Petri estocástica (SPN) en el descubrimiento de procesos para modelización y análisis

Resumen

Para la explotacin y extraccin de datos de eventos que contienen informacin vital relacionada con el proceso a partir del registro de eventos, se utiliza la minera de procesos. Hay tres tipos bsicos principales de minera de procesos, como se explica en relacin con la entrada y la salida. Se trata del descubrimiento de procesos, la comprobacin de la conformidad y la mejora. El descubrimiento de procesos es una de las actividades ms difciles de la minera de procesos basada en el registro de eventos. Los procesos empresariales o el rendimiento del sistema desempean un papel vital en el modelado, el anlisis y la prediccin. Recientemente, un modelo sin memoria como la distribucin exponencial de la red estocstica de Petri ha ganado mucha atencin en la investigacin y la industria. En este trabajo se utiliza la perspectiva temporal para la modelizacin y el anlisis y se emplea la red de Petri estocstica para comprobar el rendimiento, la evolucin, la estabilidad y la fiabilidad del modelo. Para evaluar el efecto del retardo temporal en el disparo de la transicin, se utiliza el modelo de red de recompensa estocstica. El modelo tambin puede utilizarse para comprobar la fiabilidad del modelo, mientras que la red de Petri estocstica generalizada se utiliza para evaluar y comprobar el rendimiento del modelo. se utiliza para analizar la probabilidad de transicin de estado y la estabilidad de un estado a otro. Sin embargo, en la minera de procesos, los registros se utilizan vinculando la secuencia de registros con el estado y, de este modo, se puede realizar la modelizacin y establecer su relacin con la estabilidad del modelo.

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