基于小波卷积和KAN网络的业务流程缺失活动修复方法
来源：计算机集成制造系统杂志2026年第3期北京时间：
作者：张睿哲, 田银花, 杨瑞敏, 刘雯, 韩咚, 杜玉越
单位：1.山东科技大学智能装备学院2.山东科技大学人文社科处3.山东科技大学计算机科学与工程学院
摘要：业务流程管理系统中的事件日志记录了活动执行情况,但常因活动缺失导致日志不完整,影响后续分析与挖掘。为解决此问题,提出一种融合小波卷积神经网络(WTconv)与Kolmogorov-Arnold网络(KAN)的WT-KAN模型,用于修复事件日志缺失活动。首先,将日志序列数据转换为活动关系矩阵;其次,将该矩阵输入WT-KAN模型以预测缺失活动。WT-KAN结合了WTconv的特征提取与降噪优势及KAN的非线性特征映射能力,提高了日志修复的准确性与完整性。在真实和人工事件日志数据集上进行实验,结果表明,该方法的修复准确率在不同缺失比例下达80%~98%,优于CNN、transformer、BERT等现有方法,适用于复杂业务流程日志修复。
关键词：日志修复,活动关系矩阵,小波卷积,Kolmogorov-Arnold网络
基金资助：国家自然科学基金资助项目(72101137);山东省自然科学基金资助项目(ZR2021MF117,ZR2022QF020);教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(21YJCZH150,20YJCZH159);山东省重点研发计划(软科学)资助项目(2022RKY02009);山东省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心山东科技大学山东数字经济研究基地资助项目(SDSZJD202314)。
