CN106169111A - 一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法，首先根据某一特定领域相关活动之间的数据流模型，确定活动之间的执行关系，设计出基于CPN的业务流程模型；然后将数据流模型与业务流程模型合并形成反映数据流关系的业务流程模型，将其根据领域的需求和指导转化成可配置业务流程模型；进而根据领域中的个性化需求分析与验证可配置业务流程的数据流约束的正确性；最后，根据验证结果可以调整可配置业务流程模型，使得业务流程在配置过程保持设计时的正确性，本发明的方法提出了可配置业务流程模型的数据流约束分析与验证方法，有效的解决了业务流程可变性管理中的数据流约束关系，避免在业务流程配置过程中产生数据语义的异常行为。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法。
背景技术
在开发多个相似软件系统时，为了获取更多的经济效益，在软件生命周期里提高重用的功能是软件产品线工程(SPLE)里的一个热点研究领域。可配置的流程模型以可控的方式使得不同组织之间共享公共的业务流程成为可能，因此，这种流程模型可以被视为决策模型。它在业务流程模型的设计过程中时通过流程配置限制了业务流程模型可能潜在的异常行为。在可配置业务流程模型中，过程的配置操作有三种：隐藏(hiding)，阻止(blocking)或允许(allowing),因此，可以用这三种配置操作在软件分析师的设计需求或指导下从一个可配置业务流程模型配置出满足特定用户需求的个性化业务流程模型。在这个配置过程中，尽管有分析师提供一定的业务规则方面的指导，但还不足以保证配置出的个性化模型从语法和语义的角度是正确的。事实上，因为隐藏或阻止一些片段和人为的手工干预，配置出的个性化业务流程模型可能会存在行为的异常，如死锁和活锁，所以对可配置业务流程在配置过程中或配置后进行多视角的分析和验证它是一个非常重要的问题。
现已有的研究可配置业务流程模型的验证方法可分为两大部分：(1)控制流的角度，但缺少流程其它重要方面如数据、资源等方面的分析；(2)侧重于流程配置的语法分析，而并未提供统一保证配置流程模型行为即语义正确性的技术，而这些研究也都仅关注于对通用业务流程模型如WF-net进行修改而并非对可配置业务流程模型的。因此，针对已有的业务流程在配置过程中对数据流约束分析方法中存在的不足以及互联网上数据的规模与业务流程之间的异构性，如何进行准确、高效的业务流程在配置过程中对数据流进行有效约束成为业务流程管理领域中一个亟待解决的关键技术问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法。使得分析业务流程时不仅反映流程的控制流，同时也能反映数据流，从而在可配置业务流程配置中可以处理流程中数据流，解决了业务流程可变性管理中的数据流约束关系的问题。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
该种基于数据流约束的可配置业务流程分析新方法，包括以下步骤：
步骤一：在大数据环境下，找出研究领域具体项目的业务活动及其时序关系，利用CPN模型将其表示成业务流程；
步骤二：根据特定领域需求，分析与抽取反映业务流程活动执行时的数据流约束模型及其数据之间的依赖关系，将其映射到步骤(1)中形成的CPN模型；
步骤三：在步骤一)和步骤二)的基础上，将数据流约束的业务流程CPN模型通过配置操作转化为基于数据流的可配置业务流程CPN模型，并将该模型在特定领域下应满足的数据约束属性使用扩展的计算树时序逻辑(ASK-CTL)表示；
步骤四：应用可配置业务流程的CPN模型及相应工具进行分析与验证。
进一步，步骤一)的具体实现步骤为：
(1.1)分析具体项目的业务活动；
(1.2)针对步骤(1.1)的结果，根据所分析的业务活动，提取相应的业务活动规则，将不属于该领域活动的业务规则过滤掉；
(1.3)对步骤(1.2)的业务规则的分析结果确定业务活动的时序关系；
(1.4)在步骤(1.3)的基础上，使用CPN工具将前3步分析的业务活动及其时序关系设计成CPN模式的业务流程。
进一步，步骤二)的具体实现步骤为：
(2.1)在步骤(1)的基础上，分析由业务活动所需要的数据和生成的数据之间的依赖关系；
(2.2)根据业务活动之间的数据依赖关系，抽取其相应的数据流约束模式；
(2.3)将(2.2)得到的数据依赖关系及其约束模式映射到步骤一)所得到的CPN业务流程模型中，形成带数据流约束的CPN业务流程模型；
(2.4)重复步骤(2.1)、(2.3)和(2.4)，直到特定领域相关的业务流程所涉及的活动中全部包含在步骤一)所形成的业务活动集中，最终形成模型图。
特别地，步骤三)的具体实现步骤为：
(3.1)在步骤二)的基础上，对形成的带数据流约束的CPN模型，进行配置操作，即找出流程模型中的使能性业务操作、隐藏性的业务操作和阻断性的业务操作，通过配置操作函数将业务CPN模型中的相应活动分别配置成允许状态、隐藏状态和阻隔状态；直至将特定领域基于数据流约束的CPN业务流程模型全部转换成基于数据流约束的可配置CPN业务流程模型。
特别地，步骤(4)的具体实现步骤为：
(4.1)在步骤三)的基础上，对形成的基于数据流约束的CPN业务流程模型进行缺失数据模式的分析与验证；
(4.2)在步骤三)的基础上，对形成的基于数据流约束的CPN业务流程模型进行冗余数据模式的分析与验证；
(4.3)在步骤三)的基础上，对形成的基于数据流约束的CPN业务流程模型进行更新丢失数据模式的分析与验证.
特别地，步骤4.1)具体包括以下步骤：
(4.1.1)如果在基于数据流可配置业务流程模型中存在一条路径，其数据模型为D，在这个路径的数据流中存在一个数据元素d(d∈D),其中D指数据元素集,在被某个变迁读之前没有任务一个变迁对它进行写操作，则称产生缺失数据元素d的错误,用扩展的计算树逻辑ASK-CTL表示为：EU[-w(d)∪r(d)]，其中w为写数据，r为读数据；
(4.1.2)缺失数据检测:设是一个基于数据流可配置业务流程，D为数据对象集,假定是模型上的所有完整路径集(包括起始和终止变迁),则在模型中不存在缺失数据错误当且仅当任何一种路径都不存在缺少数据错误，用ASK-CTL公式表示；
特别地，步骤4.2)具体包括以下步骤：
(4.2.1)如果在基于数据流可配置业务流程模型中存在一条路径，其数据模型为D，在这个路径的数据流中存在一个数据元素d(d∈D)在被某个变迁读之前没有任务一个变迁对它进行写操作，则称产生缺失数据元素d的错误,用ASK-CTL表示；
(4.2.2)冗余数据检测:设是一个基于数据流可配置业务流程，D为数据对象集,假定是模型上的所有完整路径集，包括起始和终止变迁，则在模型中不存在缺失数据错误当且仅当任何一种路径都不存在缺少数据错误，用ASK-CTL公式表示；
特别地，步骤4.3)具体包括以下步骤：
(4.3.1)更新丢失数据：如果在基于数据流可配置业务流程中存在一条路径，路径中用一个数据元素d(d∈D)在被某个任务读取之前两次写入，则些数据元素d丢失数据更新，用逻辑ASK-CTL表示；
(4.3.2)更新丢失数据检测:设是一个基于数据流可配置业务流程，D为数据对象集,假定是模型上的所有完整路径集，包括起始和终止变迁，则在模型中不存在缺失数据错误当且仅当任何一种路径都不存在缺少数据错误，用CTL公式表示。
本发明的有益效果是：
本发明主要提供的解决方案是针对当前业务流程在配置时缺少对数据流的约束分析，给出了一种基于数据流约束的分析与验证方法，本发明不仅考虑了业务流程中的控制流时序约束关系，同时考虑了数据依赖关系及其约束模式，从控制流和数据流两方面考虑了业务流程配置管理，从而为用户提供精准的个性化业务流程以供使用，本发明的方法提出了可配置业务流程模型的数据流约束分析与验证方法，有效的解决了业务流程可变性管理中的数据流约束关系的问题，避免在业务流程配置过程中产生数据语义的异常行为。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为基于数据流的可配置业务流程模型分析与验证框架图；
图2为基于数据流的CPN模型图；
图3为基于数据流的可配置CPN模型图；
图4为可配置业务流程的缺失数据模式图；
图5为可配置业务流程的冗余数据模式图；
图6为可配置业务流程的更新丢失数据模式图；
图7所示为物流配送的CPND图；
图8所示为物流配送的可配置CPND图；
图9所示为可配置CPND的配置过程示意图；
图10所示为可配置CPND的完整模型图；
图11所示为可配置CPND的颜色集定义图；
图12所示为可配置CPND的函数定义图；
图13为终止时的模型状态图；
图14为可配置CPND的状态空间统计图；
图15为可配置CPND可达性终止状态验证图；
图16为可配置CPND的数据流约束正确性验证图。
具体实施方式
以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
如图1所示，本发明的基于数据流约束的可配置业务流程分析新方法，包括以下步骤：
步骤一：在大数据环境下，找出研究领域具体项目的业务活动及其时序关系，利用CPN模型将其表示成业务流程；
步骤二：根据特定领域需求，分析与抽取反映业务流程活动执行时的数据流约束模型及其数据之间的依赖关系，将其映射到步骤(1)中形成的CPN模型；如图2所示。
步骤三：在步骤一)和步骤二)的基础上，将数据流约束的业务流程CPN模型通过配置操作转化为基于数据流的可配置业务流程CPN模型，并将该模型在特定领域下应满足的数据约束属性使用扩展的计算树时序逻辑(ASK-CTL)表示；如图3所示。
步骤四：应用可配置业务流程的CPN模型及相应工具进行分析与验证。
其中，步骤一)的具体实现步骤为：
(1.1)分析具体项目的业务活动；
(1.2)针对步骤(1.1)的结果，根据所分析的业务活动，提取相应的业务活动规则，将不属于该领域活动的业务规则过滤掉；
(1.3)对步骤(1.2)的业务规则的分析结果确定业务活动的时序关系；
(1.4)在步骤(1.3)的基础上，使用CPN工具将前3步分析的业务活动及其时序关系设计成CPN模式的业务流程。
步骤二)的具体实现步骤为：
(2.1)在步骤(1)的基础上，分析由业务活动所需要的数据和生成的数据之间的依赖关系；
(2.2)根据业务活动之间的数据依赖关系，抽取其相应的数据流约束模式；
(2.3)将(2.2)得到的数据依赖关系及其约束模式映射到步骤一)所得到的CPN业务流程模型中，形成带数据流约束的CPN业务流程模型；
(2.4)重复步骤(2.1)、(2.3)和(2.4)，直到特定领域相关的业务流程所涉及的活动中全部包含在步骤一)所形成的业务活动集中，最终形成模型图。
步骤三)的具体实现步骤为：
(3.1)在步骤二)的基础上，对形成的带数据流约束的CPN模型，进行配置操作，即找出流程模型中的使能性业务操作、隐藏性的业务操作和阻断性的业务操作，通过配置操作函数将业务CPN模型中的相应活动分别配置成允许状态、隐藏状态和阻隔状态；直至将特定领域基于数据流约束的CPN业务流程模型全部转换成基于数据流约束的可配置CPN业务流程模型。
步骤四)的具体实现步骤为：
(4.1)如图4所示，在步骤三)的基础上，对形成的基于数据流约束的CPN业务流程模型进行缺失数据模式的分析与验证；具体而言，还包括以下步骤：
(4.1.1)如果在基于数据流可配置业务流程模型中存在一条路径，其数据模型为D，在这个路径的数据流中存在一个数据元素d(d∈D),其中D指数据元素集,在被某个变迁读之前没有任务一个变迁对它进行写操作，则称产生缺失数据元素d的错误,用扩展的计算树逻辑ASK-CTL表示为：EU[-w(d)∪r(d)]，其中w为写数据，r为读数据；
(4.1.2)缺失数据检测:设是一个基于数据流可配置业务流程，D为数据对象集,假定是模型上的所有完整路径集(包括起始和终止变迁),则在模型中不存在缺失数据错误当且仅当任何一种路径都不存在缺少数据错误，用ASK-CTL公式表示；
(4.2)如图5所示，在步骤三)的基础上，对形成的基于数据流约束的CPN业务流程模型进行冗余数据模式的分析与验证；具体而言，包括以下步骤：
(4.2.1)如果在基于数据流可配置业务流程模型中存在一条路径，其数据模型为D，在这个路径的数据流中存在一个数据元素d(d∈D)在被某个变迁读之前没有任务一个变迁对它进行写操作，则称产生缺失数据元素d的错误,用ASK-CTL表示，其图形化模型如图6所示；
(4.2.2)冗余数据检测:设是一个基于数据流可配置业务流程，D为数据对象集,假定是模型上的所有完整路径集(包括起始和终止变迁),则在模型中不存在缺失数据错误当且仅当任何一种路径都不存在缺少数据错误，用ASK-CTL公式表示。
(4.3)如图6所示，在步骤三)的基础上，对形成的基于数据流约束的CPN业务流程模型进行更新丢失数据模式的分析与验证，具体而言，包括以下步骤：
(4.3.1)新丢失数据，如果在基于数据流可配置业务流程中存在一条路径，路径中用一个数据元素d(d∈D)在被某个任务读取之前两次写入，则些数据元素d丢失数据更新，用逻辑ASK-CTL表示；
(4.3.2)更新丢失数据检测:设是一个基于数据流可配置业务流程，D为数据对象集,假定是模型上的所有完整路径集(包括起始和终止变迁),则在模型中不存在缺失数据错误当且仅当任何一种路径都不存在缺少数据错误，用ASK-CTL公式表示。
下面将以一个具体的实例来对本发明的方法进行说明。
该实施例是在物流领域里，逐步设计一个基于数据流可配置业务流程模型，然后用CPN工具集1去验证相关的属性。图7是一个具体的CPN模型，模型中存在10个活动(在图中用方框表示):GoodsChosing,submitPhoneOrder,submitPaperOrder,submitElectricOrder,InformationRecord,Duplicate Detection,SortbyRegion,SortbyTime,SortbyPriority,OrderStoring和七个库所(在图中用白色的椭圆表示)表示相关的状态:Start,GoodsChosed,RecordInformation,OrderSubmited,OrderConfirmed,Order Stored,End，因此，普通业务流程模型的控制流就可以用这些变迁和库所表达。然而，活动之间的数据依赖关系会约束业务流程模型的行为。在图6中,活动GoodsChosing会产生数据GoodsProperty,然后数据GoodsProperty作为三个提交(Submit)活动的输入数据,这里的所有数据都是用数据库所(在图中用深色椭圆表示)表示以示与常规库所区分，这些库所与变迁相连表示了流程中的数据流，这些数据库所为：GoodsChoose,GoodsProperty,RecordForm,ElectricOrder,DeliveryRegion,DeliveryTimesort,DeliveryBatch,OrderBooked。
在图7中,某些变迁将会在任意一个案例中执行，如TGoodsChosing、TOrderStoring，然而其它变迁会根据具体的用户要求选择是执行(allow)、隐藏(hide)或阻隔(block),换言之，一个案例在执行公共变迁的基础也会选择某些特殊的变迁执行。例如，仅考虑纸质订单流程则客户只需提交纸质订单，此时执行的变迁序列为：TGoodsChosing、TSubmitPaperOrder、TInformationInput、TDuplicateDetection、TSortbyRegion、TSortbyTime、TSortbyPriority和TOrderStoring，而变迁TSubmitPhoneOrder、TSubmitElectircOrder将会被阻隔。如果在设计阶段只考虑整个流程而未对这种个性化的需求提供决策设计的支持，则在流程执行阶段增加对模型的手工调整。而可配置业务流程就支持这种以可控的方式派生个性化流程模型，从而减轻流程设计的劳力和成本等。在CPN模型中，为了支持可配置业务流程模型，只需要将变迁依据是否公共或个性化分为两类：常规变迁和可变变迁，常规变迁与普通业务流程中的变迁无区别，而可变变迁可以根据用户特定需求进行灵活配置，在CPN模型中，用层次化变迁表示可变变迁，如图7所示，TSubmitPhoneOrder、TOrderStoring等为可变变迁。
如图8所示，可以从模型中配置出一个电子订单的业务流程，其电子订单的需求如下：不需要排序和重复检测,则根据这些需求，在具体执行过程中将会阻隔纸质订单和电话订单的业务流程并且变迁TSortbyTime和TDuplicateDetection被隐藏从而跳过执行，则派生出的电子订单流程个性化过程如图9所示。
图10表示的是物流配送领域里基于数据流可配置CPN模型，模型中有分别带有相应托肯的15个库所和10个变迁,这些库所有两类组成：7个控制流库所(常规库所)和8个数据流库所(在图中用蓝色表示)；10个变迁是由5个常规变迁和5个可变变迁组成(在图中，可变变迁是由组合变迁－双层边界方框表示),这里,某些库所有一个托肯，如数据库所GoodsChoose中有一个托肯是：{caseID＝1,goodsID＝1,Dress＝"Wuhan",Time＝7,Priority＝low},在模型的初始标识中，变迁Goods Chosing是使能的。
相关的颜色集和变量如图11所示,如颜色集ConfigDesicion是一个带有三个值的枚举类型：Activated,Hidden and Blocked,而颜色集Goods is是一个记录类型：caseID:INT*goodsID:GOODSID*Dress:DeliveryDress*Time:Delivery Time*Priority:PRIORITY。同时，相关的函数定义如图12所示,例如,函数checkConfig的功能是检测在这个可配置的CPN模型中对某个任务配置的决策，而函数notConfigured的功能是检测某个任务是否未被配置。
在图10中，在执行变迁GoodsChosing后,则订单预订流程将会依据用户的具体需求选择其中相关的可变变迁执行，然后执行业务流程达到期望结果的终止状态。图13是电话订单处理的业务流程终止状态的两个具体托肯情形，其中在托肯{caseID＝1,methods＝"DressMethods",Comflag＝true}中,当成员Comflag值为真时表示订单处理正确完成，而在托肯{CaseID＝1,OrderType＝Phone,Configurations＝{Transimition＝"DuplicateDetection",Configuration＝Activated},{Transimition＝"submitPhoneOrder",Configuration＝Activated},{Transimition＝"sub mitElectricOrder",Configuration＝Blocked},{Transimition＝"submitPaperOrder",Co nfiguration＝Blocked}}中,成员Configurations表示可配置变迁的配置,如变迁Duplicate Detection值为“Activated”表示这个变迁在流程的执行过程应该已经配置成enabled变迁submitElectricOrder的值为“Blocked”表示这个变迁已经被blocked。
应用CPN对基于数据流可配置业务流程的相关属性验证结果如下：
1、基本属性验证
(1)模型状态空间
图14表示这个基于数据流可配置CPN模型生成状态空间的分析标准结果报告
标准检测结果分成五部分：状态空间统计，有界性，家态，活性和公平性，从结果中可以看出这个模型无家态和活变迁实例且没有出现无限序列。
(2)终止状态的可达性验证
图15为模型的终止状态的可达性验证，首先，定义一个用户期望的终止状态DesiredTerminal,然后使用由CPN提供的基本函数去验证所定义的终止状态是否可达,由CPN中的ML模块去验证终止状态可达函数ReachablePred DesiredTerminal,可以看出验证结果为真(true)。
2、数据流的正确性验证
由前面数据流的相关正确性表示是由ASK-CTL描述的，因此，首先要将CPN中的ASK-CTL模块要装载进来，其装载过程如下：
use(ogpath^"ASKCTL/BitArray.sml")；
use(ogpath^"ASKCTL/ASKCTL.sml")；
open ASK-CTL；
因篇幅原因，只验证前面讨论的缺失数据错误的正确性，其结果如图16所示，在验证结果图中，定义两个结点函数Node1和Node2分别表示两个期望的数据状态:“ChosingGoods”和“Order is created”,分别使用A1和A2标记这两个状态,最后,定义一个ASK-CTL公式myASKCTLformula表示保证无缺失数据信息的正确性属性,根据myASKCTLformula判断模型是否满足无缺失数据信息，从验证结果中可以看出其myASKCTLformula InitNode为真,所以这个模型中无缺失数据信息的错误。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (8)
1.一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：在大数据环境下，找出研究领域具体项目的业务活动及其时序关系，利用CPN模型将其表示成业务流程；
步骤二：根据特定领域需求，分析与抽取反映业务流程活动执行时的数据流约束模型及其数据之间的依赖关系，将其映射到步骤(1)中形成的CPN模型；
步骤三：在步骤一)和步骤二)的基础上，将数据流约束的业务流程CPN模型通过配置操作转化为基于数据流的可配置业务流程CPN模型，并将该模型在特定领域下应满足的数据约束属性使用扩展的计算树时序逻辑(ASK-CTL)表示；
步骤四：应用可配置业务流程的CPN模型及相应工具进行分析与验证。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法，其特征在于：所述步骤一)的具体实现步骤为：
(1.1)分析具体项目的业务活动；
(1.2)针对步骤(1.1)的结果，根据所分析的业务活动，提取相应的业务活动规则，将不属于该领域活动的业务规则过滤掉；
(1.3)对步骤(1.2)的业务规则的分析结果确定业务活动的时序关系；
(1.4)在步骤(1.3)的基础上，使用CPN工具将前3步分析的业务活动及其时序关系设计成CPN模式的业务流程。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法，其特征在于：按上述方案，所述的步骤二)的具体实现步骤为：
(2.1)在步骤(1)的基础上，分析由业务活动所需要的数据和生成的数据之间的依赖关系；
(2.2)根据业务活动之间的数据依赖关系，抽取其相应的数据流约束模式；
(2.3)将(2.2)得到的数据依赖关系及其约束模式映射到步骤一)所得到的CPN业务流程模型中，形成带数据流约束的CPN业务流程模型；
(2.4)重复步骤(2.1)、(2.3)和(2.4)，直到特定领域相关的业务流程所涉及的活动中全部包含在步骤一)所形成的业务活动集中，最终形成模型图。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法，其特征在于：按上述方案，所述的步骤三)的具体实现步骤为：
(3.1)在步骤二)的基础上，对形成的带数据流约束的CPN模型，进行配置操作，即找出流程模型中的使能性业务操作、隐藏性的业务操作和阻断性的业务操作，通过配置操作函数将业务CPN模型中的相应活动分别配置成允许状态、隐藏状态和阻隔状态；直至将特定领域基于数据流约束的CPN业务流程模型全部转换成基于数据流约束的可配置CPN业务流程模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法，其特征在于：按上述方案，所述的步骤(4)的具体实现步骤为：
(4.1)在步骤三)的基础上，对形成的基于数据流约束的CPN业务流程模型进行缺失数据模式的分析与验证；
(4.2)在步骤三)的基础上，对形成的基于数据流约束的CPN业务流程模型进行冗余数据模式的分析与验证；
(4.3)在步骤三)的基础上，对形成的基于数据流约束的CPN业务流程模型进行更新丢失数据模式的分析与验证。
6.根据权利要求5所述的一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法，其特征在于：所述步骤4.1)具体包括以下步骤：
(4.1.1)如果在基于数据流可配置业务流程模型中存在一条路径，其数据模型为D，在这个路径的数据流中存在一个数据元素d(d∈D),其中D指数据元素集,在被某个变迁读之前没有任务一个变迁对它进行写操作，则称产生缺失数据元素d的错误,用扩展的计算树逻辑ASK-CTL表示为：其中w为写数据，r为读数据；
(4.1.2)缺失数据检测:设是一个基于数据流可配置业务流程，D为数据对象集,假定是模型上的所有完整路径集(包括起始和终止变迁),则在模型中不存在缺失数据错误当且仅当任何一种路径都不存在缺少数据错误，用ASK-CTL公式表示。
7.根据权利要求5所述的一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法，其特征在于：所述步骤4.2)具体包括以下步骤：
(4.2.1)如果在基于数据流可配置业务流程模型中存在一条路径，其数据模型为D，在这个路径的数据流中存在一个数据元素d(d∈D)在被某个变迁读之前没有任务一个变迁对它进行写操作，则称产生缺失数据元素d的错误,用ASK-CTL表示；
(4.2.2)冗余数据检测:设是一个基于数据流可配置业务流程，D为数据对象集,假定是模型上的所有完整路径集，包括起始和终止变迁,则在模型中不存在缺失数据错误当且仅当任何一种路径都不存在缺少数据错误，用ASK-CTL公式表示。
8.根据权利要求5所述的一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法，其特征在于：所述步骤4.3)具体包括以下步骤：
(4.3.1)更新丢失数据，如果在基于数据流可配置业务流程中存在一条路径，路径中用一个数据元素d(d∈D)在被某个任务读取之前两次写入，则些数据元素d丢失数据更新，用ASK-CTL表示；
(4.3.2)更新丢失数据检测:设是一个基于数据流可配置业务流程，D为数据对象集,假定是模型上的所有完整路径集，包括起始和终止变迁，则在模型中不存在缺失数据错误当且仅当任何一种路径都不存在缺少数据错误，用ASK-CTL公式表示。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107220548A (zh) * | 2017-05-03 | 2017-09-29 | 同济大学 | 一种基于数据切片一致性的系统检测方法及系统 |
| CN108108879A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-06-01 | 安徽科创智慧知识产权服务有限公司 | 用于机场业务流程的集成方法 |
| CN108876205A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-11-23 | 中国光大银行股份有限公司 | 业务数据的构建方法及装置、业务的实现方法 |
| CN109271375A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-01-25 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种投影方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110348817A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-18 | 桂林电子科技大学 | 一种语义工作流并行化重构方法 |
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2016
- 2016-04-21 CN CN201610254716.3A patent/CN106169111A/zh active Pending
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107220548A (zh) * | 2017-05-03 | 2017-09-29 | 同济大学 | 一种基于数据切片一致性的系统检测方法及系统 |
| CN107220548B (zh) * | 2017-05-03 | 2020-04-28 | 同济大学 | 一种基于数据切片一致性的系统检测方法及系统 |
| CN108108879A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-06-01 | 安徽科创智慧知识产权服务有限公司 | 用于机场业务流程的集成方法 |
| CN108876205A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-11-23 | 中国光大银行股份有限公司 | 业务数据的构建方法及装置、业务的实现方法 |
| CN108876205B (zh) * | 2018-07-26 | 2022-04-15 | 中国光大银行股份有限公司 | 业务数据的构建方法及装置、业务的实现方法 |
| CN109271375A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-01-25 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种投影方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109271375B (zh) * | 2018-11-28 | 2022-04-19 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种投影方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110348817A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-18 | 桂林电子科技大学 | 一种语义工作流并行化重构方法 |
| CN110348817B (zh) * | 2019-07-17 | 2021-06-18 | 桂林电子科技大学 | 一种语义工作流并行化重构方法 |
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| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20161130 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |