[发明专利]一种流程对象原始数据时序发现与调整方法

权利要求书

1.一种流程对象原始数据时序发现与调整方法，其特征在于包括如下步骤：

数据取样步骤，对流程对象各环节测点在时间T内采集到的原始数据集进行抽样，抽取单位时间段内变化量最大的数据片段作为样本数据；

时序发现步骤，以任意环节测点为基测点，计算其与其他环节测点间的延迟时间，从而获得包含所有环节测点时间顺序的时间序列L；

时序调整步骤，根据时间序列L对各环节测点原始数据进行时序调整。

2.根据权利要求1所述的一种流程对象原始数据时序发现与调整方法，其特征在于：所述数据取样步骤采用基于差分的数据取样方法进行抽样，将时间T划分为若干时间段，计算每个时间段内各个环节测点数据变化量，抽取各个环节测点数据变化量之和最大的时间段内采集的数据片段作为样本数据。

3.根据权利要求2所述的一种流程对象原始数据时序发现与调整方法，其特征在于：所述基于差分的数据取样方法包括：

设流程对象共含有n个环节，其任意环节X_i在t_j时刻的测量数据为x_i(t_j)；若将时间T＝{t₁，t₂，…，t_m}均分成w片段，每段长度为h，则w×h＝m，设其中任意时间段1≤y≤w，所有环节测点在T_y上的数据变化量为则

因此在时间T＝{t₁，t₂，…，t_m}内，使得成立，则为流程对象在时间T内数据变化量最大的时间段，选择原始数据集中T_M时间段内的数据片段作为样本数据。

4.根据权利要求1所述的一种流程对象原始数据时序发现与调整方法，其特征在于：所述时序发现步骤根据数据的差分选取所有环节测点的极值点数据，通过极值点数据计算各环节测点之间的延迟时间，并将所述延迟时间作为各环节测点之间的时间距，进而求出时间序列L。

5.根据权利要求1或4所述的一种流程对象原始数据时序发现与调整方法，其特征在于：设任意环节测点且使得x_i(t_o)＞x_i(t_j)或x_i(t_o)＜x_i(t_j)，t_j∈[t_l，t_o)∪(t_o，t_m]，则x_i(t_o)为X_i在时间段[t_l，t_p]内的极值点数据；

其中表示流程对象，流程对象共含有n个环节，i∈[1，2…n]其任意环节X_i在t_j时刻的测量数据为x_i(t_j)；T_M表示包含变化量最大数据片段的单位时间段。