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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利融合结构和行为特征的生产业务流程节点向量表征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：CN116680650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202310604313.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权融合结构和行为特征的生产业务流程节点向量表征方法是由王佳星;卢成梁;范菁;曹斌设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合结构和行为特征的生产业务流程节点向量表征方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合结构和行为特征的生产业务流程节点向量表征方法。该方法包括以下几个步骤：首先使用随机游走算法和Skip‑gram模型提取生产业务流程的结构特征，然后采用Skip‑gram模型提取生产业务流程的行为特征，最后引入深度玻尔兹曼机来融合生产业务流程的结构特征和行为特征，由此自动对生产业务流程的节点进行向量表征，萃取、融合多方面特征来提高节点向量表征的准确率，进而提高后续生产业务流程推荐、优化等任务的准确率。本发明的优点是：融合生产业务流程本身的图结构特征和基于历史执行日志的行为特征，利用深度学习技术强化生产业务流程模型，对单纯依赖历史执行日志的节点向量表征进行了补充和完善，提升节点向量表征的准确性。

本发明授权融合结构和行为特征的生产业务流程节点向量表征方法在权利要求书中公布了：1.一种融合结构和行为特征的生产业务流程节点向量表征方法，其特征在于，包括如下步骤： 1输入Petri网建模的生产业务流程的图结构G＝{P,T,E}，其中P表示库所节点，T为任务节点，E为边，库所是任务节点的状态； 2得到生产业务流程中节点的结构向量； 3输入生产业务流程的历史执行日志L＝{δ1,δ2,...,δ|L|}由多个执行轨迹δi构成，|L|表示历史执行日志包含的执行轨迹数量，一个执行轨迹δ＝＜v1,v2,...,v|δ|＞由多个任务节点组成，|δ|表示执行轨迹的长度； 4使用Skip-gram模型生成生产业务流程节点的行为向量； 5使用深度波尔兹曼机，通过对生产业务流程节点低层的结构特征向量s和行为特征向量b分别通过两个高斯受限玻尔兹曼机来提取中间层隐单元特征，然后通过叠加一层二值隐单元来融合vs和vb，对于生产业务流程节点的结构和行为特征组合vs,vb的概率、可见单元和隐单元的条件激活概率如公式5～公式10所示： 其中，θ表示最优模型参数，表示vs、vb为N维向量空间且向量中的每个分量是实数，K是生产业务流程中任务节点的数量，D是节点表大小，h代表隐单元，h2为第二层隐单元，Wij表示可视单元i与隐单元j之间连接的权重，sigm即为Sigmoid函数，即 6训练深度玻尔兹曼机，使得隐单元的激活概率收敛，进而获得融合结构和行为的节点特征向量。

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