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龙图腾网获悉舟谱数据技术南京有限公司申请的专利一种基于机器学习的业务流程异常检测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120031246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510124024.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于机器学习的业务流程异常检测系统及方法是由于昆鹏设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的业务流程异常检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的业务流程异常检测系统及方法，属于业务流程异常检测技术领域。本发明包括：S10：获取目标异常业务参数；S20：对各业务流程节点配置的规则进行优化；S30：采用不同的异常事件检测方法，对业务流程节点中的异常事件进行检测；S40：目标业务系统根据异常事件的检测结果进行预警响应。本发明实现了根据目标业务系统的历史表现和业务流程的业务更新情况，对业务流程的自适应性调整，进一步提高了检测系统的检测精确度和检测效率，同时，本发明在通过边界值对业务流程中的潜在异常事件进行检测的过程中，考虑到业务流程进度对检测结果产生的影响，提高了对潜在异常事件的检测精确度。

本发明授权一种基于机器学习的业务流程异常检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的业务流程异常检测方法，其特征在于：所述方法包括： S10：对目标业务系统的业务流程进行获取，当监测到用户触发业务请求时，实时对用户在业务流程节点提交的业务参数进行获取，结合各业务流程节点配置的规则，判断实时获取的业务参数是否为异常业务参数，基于判断结果，选择性对分析出的业务流程执行路径的偏离情况进行分析，根据分析结果，得到目标异常业务参数； S20：根据目标异常业务参数和业务流程的业务调整信息，对业务流程的决策树模型进行训练，得到目标决策树模型，利用目标决策树模型，对各业务流程节点配置的规则进行优化； S30：对用户提交至业务流程节点的业务参数的数据类型进行分析，数据类型包括边界值、异常值和非边界值，基于分析结果，采用不同的异常事件检测方法，对业务流程节点中的异常事件进行检测，具体方法为： 根据通过各业务流程节点配置的规则的优化结果，确定的各业务流程节点的约束范围，判断用户提交至各业务流程节点的业务参数是否属于边界值，边界值的判断方法为：随机选取一个业务流程节点，设选取业务流程节点的约束范围为[x,y]，记用户提交至选取业务流程节点的业务参数为h，若x≤h≤x*1+w或y*1-w≤h≤y，则认为用户提交至选取业务流程节点的业务参数属于边界值，反之，则认为用户提交至选取业务流程节点的业务参数不属于边界值，其中，w为常数且0＜w≤0.2； Ⅰ.当判断出用户提交至编号为j的业务流程节点的业务参数属于边界值时，对编号为j的业务流程节点的约束范围[xj,yj]，以及用户提交至编号为j的业务流程节点的业务参数hj进行获取； 当xj≤hj≤xj*1+w时，根据Gj={1-[hj-xjxj*w]}*[1-expuj+1-n]对编号为j的业务流程节点存在异常事件的概率值进行预测； 当yj*1-w≤hj≤yj时，根据Gj={1-[hj-yj*1-wyj*w]}*[1-expuj+1-n]对编号为j的业务流程节点存在异常事件的概率值进行预测； 其中，j=1,2,…,n，表示各业务流程节点对应的编号，n表示业务流程中存在的业务流程节点总数，uj表示用户在执行编号为j的业务流程节点时，已经执行完成的业务流程节点总数，exp表示以自然常数e为底的指数函数，e=2.72； 当Gj＞0.7时，表示在编号为j的业务流程节点中能够检测出异常事件，编号为j的业务流程节点检测出的异常事件为用户在编号为j的业务流程节点提交业务参数hj，当Gj≤0.7时，表示在编号为j的业务流程节点中不能够检测出异常事件； Ⅱ.当用户提交至编号为j的业务流程节点的业务参数hj属于异常值时，在编号为j的业务流程节点中能够检测出异常事件，编号为j的业务流程节点检测出的异常事件为用户在编号为j的业务流程节点提交业务参数hj； Ⅲ.当用户提交至编号为j的业务流程节点的业务参数hj属于非边界值时，在编号为j的业务流程节点中不能够检测出异常事件； S40：目标业务系统根据异常事件的检测结果进行预警响应。

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