| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 流程挖掘及相关技术概述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 流程挖掘日志融合相关研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文所做工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 流程挖掘日志融合问题分析 | 第18-30页 |
| 2.1 流程挖掘日志融合相关概念与定义 | 第18-23页 |
| 2.1.1 流程路径 | 第18-20页 |
| 2.1.2 流程实例 | 第20-22页 |
| 2.1.3 事件日志 | 第22-23页 |
| 2.2 日志融合 | 第23-26页 |
| 2.3 流程挖掘日志融合面临的问题挑战 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于混合人工免疫算法的事件日志融合方法框架及其详细设计 | 第30-48页 |
| 3.1 人工免疫系统 | 第30-31页 |
| 3.2 基于混合人工免疫算法的事件日志融合框架及关键步骤 | 第31-33页 |
| 3.2.1 混合人工免疫算法的事件日志融合基本框架 | 第31-33页 |
| 3.2.2 混合人工免疫算法的事件日志融合方法关键步骤 | 第33页 |
| 3.3 事件日志融合关键步骤的分析设计 | 第33-42页 |
| 3.3.1 种群初始化 | 第33-35页 |
| 3.3.2 亲和度函数 | 第35-38页 |
| 3.3.3 克隆选择 | 第38-39页 |
| 3.3.4 变异规则 | 第39-40页 |
| 3.3.5 多样性保持 | 第40-42页 |
| 3.4 事件日志融合算法的系统实现 | 第42-45页 |
| 3.5 算法复杂度分析 | 第45-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第48-56页 |
| 4.1 实验数据及环境 | 第48-49页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第49-55页 |
| 4.2.1 对比实验 | 第49-51页 |
| 4.2.2 多对多等关系实验 | 第51-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附表 | 第65页 |
