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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于多智能体协作的归纳式流程挖掘优化方法及系统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：CN121436623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202512005803.7，技术领域涉及：G06Q10/0633；该发明授权基于多智能体协作的归纳式流程挖掘优化方法及系统是由俞东进;张枨;孙笑笑;程玉莹设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体协作的归纳式流程挖掘优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能体协作的归纳式流程挖掘优化方法及系统。本发明首先对事件日志中执行低频轨迹变体去噪与频率统计，利用归纳式挖掘算法挖掘流程树模型，以业务流程背景检索外部知识库，构建结构化信息输入。其次，引入一种“生成‑评审‑优化”的多智能体组协作机制，其中初始模型生成组根据结构化信息输入，生成初始流程模型；专家评审组从流程树运算符、模型结构健壮性和活动事件完备性三个维度对初始流程模型进行评审；模型优化组基于专家评审，对模型进行最终精炼与结构优化。该方法可以有效处理具有高复杂性、噪声干扰及大量低频行为变体的事件日志，理解业务流程上下文信息，并生成结构合理且行为精确的流程模型。

本发明授权基于多智能体协作的归纳式流程挖掘优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体协作的归纳式流程挖掘优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建外部知识库； S2、收集业务流程事件日志与业务流程背景描述，基于所述外部知识库对事件日志进行预处理； S3、将预处理后的信息封装于结构化信息输入语义标签内，构建得到结构化信息输入，所述结构化信息输入语义标签具体包括流程背景标签、流程规则标签、事件日志信息标签、输出示例标签与任务指令标签； S4、将结构化信息输入作为初始模型生成组的提示词，初始模型生成组由若干个智能体组成，每个智能体独立生成若干个候选的流程树序列作为候选集，并通过模型评估器对候选集进行评估，依据最高的F-measure从候选集中选出初始流程模型； S5、构建专家评审组，所述专家评审组由三组扮演不同专家角色的智能体团队构成，每组包含若干个智能体，三组分别从流程树运算符逻辑正确性、模型结构健壮性和活动事件完备性三个维度对初始流程模型进行评审和提出修订意见； S6、根据专家评审组提供的修订意见及初始流程模型构建模型优化组的提示词，模型优化组由若干智能体组成，每个智能体独立优化初始流程模型潜在的缺陷并生成多个候选的流程树序列作为候选模型，并通过模型评估器对候选模型进行评估，依据最高的F-measure从候选模型中选出最终流程模型； S7、计算最终流程模型的评估指标，若评估指标达到预设的质量阈值要求，则输出最终流程模型；否则，重复步骤S4~S7。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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