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过程模型描述的行为与事件日志记录的行为之间存在很多偏差,为了使模型可以重演日志中记录的行为,需要对现有模型进行修正。对于存在循环并发结构的模型,现有修正方法得到的模型结构比较复杂,且不能正确地描述活动之间的关系,导致模型精确度较低。因此,针对循环并发结构,提出一种基于逻辑Petri网的动态模型修正方法。基于过程树,提出并发变迁集概念,通过连续日志动作的标识库所集与相应变迁前集之间的关系,进行偏差定位,并根据逻辑Petri网对模型进行动态修正。最后,通过实例验证了所提修正方法的正确性和有效性。