1.一种基于模糊逻辑Petri网的业务流程分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：提出模糊逻辑Petri网理论，给出相关形式化定义、图形化表示、动态性质；

步骤2：利用模糊逻辑Petri网理论，对商家处理订单的流程进行建模；

步骤3：根据可达图生成算法，做出基于模糊逻辑Petri网的订单处理模型的可达标识图；

步骤4：通过前向推理算法，推理得出基于模糊逻辑Petri网的订单处理模型的每一步决策的可信度，得出商家为订单发货的可能性，进而得出商家处理订单的最优决策。

2.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑Petri网的业务流程分析方法，其特征在于：在步骤1中，模糊逻辑Petri网理论如下：定义6 模糊逻辑Petri网

一个模糊逻辑Petri网FLPN为一个十一元组∑＝(P,T；F,I,O,D,ɑ,λ,C,W,M),其中(1)P＝{P1,P2,...,Pn}是有限个库所的集合；

(2)F＝(P×T)∪(T×P)包含了输入函数和输出函数，也称流关系；

(3)T＝{TC∪TI∪To}， 其中：

①T表示普通的变迁集合，TC＝{t1∪t2∪...∪tn}，t1,t2...tn代表普通变迁；

②TI表示T的逻辑输入变迁集，且 的所有输入库所受一个逻辑输入表达式fI的限制；

③ pi1表示模糊逻辑变迁Ti的后集库所中序号较小的库所，pi2则表示另一个库所即变迁Ti后集库所中序号较大的库所；

④TO表示T的逻辑输出变迁集，且 tOi的每个输出库所受一个逻辑输出表达式fO的限制；TI＝{tI1∪tI2∪...∪tIn}表示逻辑输入变迁；TO＝{tO1∪tO2∪...∪tOn}表示逻辑输入变迁；

(4)库所pi中包含着j个托肯，每个托肯与命题集合中的一个命题相对应；命题集合di中包含着j个命题；

(5)ɑ(pi)＝di，ɑ表示库所与命题集合之间的映射，即库所pi与命题集合di对应；

(6)C表示命题的置信度集合，C＝{c1(pi),c2(pi)...cn(pi)}，cj(pi)表示库所pi中第j个托肯所对应的命题的置信度，且cj(pi)→(0,1]；

(7)I为逻辑限制输入函数，使对 I(tIi)＝fI是一个逻辑输入表达式；

(8)O为逻辑限制输出函数，使对 O(toi)＝fO是一个逻辑输出表达式集合，fO＝{fO1∪fO2∪...∪fOn}表示n个逻辑输出表达式；对 fO1,fO2...fOn表示逻辑输出变迁集合To到库所集合P的映射；

(9)λ:TI,To→(0,1]为变迁到阈值范围的映射，λi＝{λi1,λi2,...λin}表示模糊逻辑变迁TI的阈值，λi→(0,1]；

(10)W表示库所中托肯的权值，W＝{w1(pi),w2(pi)...wn(pi)}，wj(pi)表示库所pi中第j个托肯表示的属性对变迁发生的影响程度，wj(pi)→[0,1]；

定义7 模糊逻辑变迁集T

在模糊逻辑Petri网FLPN中，T＝{TC∪TI∪To}，其中，(1)TC表示普通的变迁集合，TC＝{t1∪t2∪...∪tn},t1,t2...tn代表普通变迁；

(2)TI表示T的逻辑输入变迁集，且 的所有输入库所受一个逻辑输入表达式fI的限制；

(3) pi1表示模糊逻辑变迁Ti的后集库所中序号较小的库所，pi2则表示另一个库所即变迁Ti后集库所中序号较大的库所；

(4)TO表示T的逻辑输出变迁集，且 tOi的每个输出库所受一个逻辑输出表达式fO的限制；TI＝{tI1∪tI2∪...∪tIn}表示逻辑输入变迁；TO＝{tO1∪tO2∪...∪tOn}表示逻辑输入变迁；

定义8 逻辑函数I和O

在模糊逻辑Petri网FLPN中，逻辑函数的定义如下：(1)I为逻辑限制输入函数，对 I(tIi)＝fI是一个逻辑输入表达式；

(2)O为逻辑限制输出函数，对 O(toi)＝fO是一个逻辑输出表达式集合，fO＝{fO1∪fO2∪...∪fOn}表示n个逻辑输出表达式；对 fO1,fO2...fOn表示逻辑输出变迁集合To到库所集合P的映射；

定义9 阈值函数λ

在模糊逻辑Petri网FLPN中，λ:TI,To→(0,1]为变迁到阈值范围的映射，λi＝{λi1,λi2,...λin}表示模糊逻辑变迁TI的阈值，λi→(0,1]；

定义10 命题集合D

(1)在模糊逻辑Petri网FLPN中，D表示所有命题的集合，D＝{d1∪d2∪...∪dn}表示命题集合的有限并集，d1,d2...dn表示n个命题集合；

定义11 命题的置信度集合C

C表示命题的置信度集合，C＝{c1(pi),c2(pi)...cn(pi)}，cj(pi)表示库所pi中第j个托肯所对应的命题的置信度，且cj(pi)→(0,1]；

定义12 FLPN中的权值集合W

在模糊逻辑Petri网FLPN中，W表示库所中托肯的权值，W＝{w1(pi),w2(pi)...wn(pi)}，wj(pi)表示库所pi中第j个托肯表示的属性对变迁发生的影响程度，wj(pi)→[0,1]；

定义13 记录变迁集合Told

Told表示已经发生过的变迁集合，初始状态下Told为空集；变迁TI或者To发生后，Told＝Told+{TI/To}Told集合既能够防止模糊逻辑变迁的重复发生，又能够记录由FLPN建模的系统的推理过程，变迁TI/To发生后，其前集库所中的托肯不发生变化；

定义14 置信度计算规则

(1) P∈·tIi，且pi满足tIi上的模糊逻辑变迁表达式fI；

那么变迁tIi具有发生权，变迁tIi发生后，后集库所pi1中产生新的托肯，库所pi1中每个新的托肯对应命题的置信度为前集库所pi中托肯的对应命题的可信度与其对应权值的乘积之和：ci(pi1)＝c1(pi)*w11+c2(pi)*w12+...+cn(pi)*w1n；

(2) P∈·tIi，且pj不满足tIi上的模糊逻辑变迁表达式fI，那么变迁tIi具有发生权，变迁tIi发生后，后集库所pi2中产生新的托肯，库所pi2中每个新的托肯对应命题的置信度为前集库所pj中托肯的对应命题的可信度与其对应权值的乘积之和，即cj(pi2)＝c1(pj)*w11+c2(pj)*w12+...+cn(pj)*w1n；

定义15 模糊逻辑Petri网的输入变迁引发规则在模糊逻辑Petri网FLPN中，模糊逻辑输入变迁发生规则是多对二的推理模式：(1)模糊逻辑输入变迁引发规则模式

对 TI＝{T1,T2...,Tn},I(tIi)＝fI；模糊逻辑变迁表达式fI由命题集合的可信度c(pi)、权值w(pi)和阈值λi组成；

模糊逻辑输入变迁的引发规则：在状态标识M下，对于变迁tIi∈TI且 如果则认为变迁tIi在标识M有发生权，即M[tIi>；

(2)如果M[tIi>，在标识M下， 满足模糊逻辑变迁表达式fI，变迁tIi能够发生；变迁tIi发生后，状态标识M到达一个新的状态M′，对(3)在标识M下， 且M(pj)>0,pj∈·tIi不满足模糊逻辑变迁表达式fI，变迁tIi能够发生，从状态标识M发生变迁tIi达到一个新的状态M′，对·

(4)在状态标识M下， 且M(pj)>0，pj∈ tIi不满足模糊逻辑变迁表达式fI，|PN|＝n； pk∈·tIi满足模糊逻辑变迁表达式fI，|PY|＝m，变迁tIi能够发生，那么在新的状态标识M′下，托肯的个数M′(p)的变化如下：定义16 模糊逻辑Petri网的输出变迁引发规则在模糊逻辑Petri网FLPN中，模糊逻辑变迁的输出模式是一对多的推理模式；

TO＝{tO1,tO2...tOm}；

M(p)>0且 则逻辑输出变迁tOi能够发生；若变迁tOi使能，则它能够引发演变到新的标识M′；

(1)标识M′下标识个数的变化：

(2) P＝{p1,p2...pn}，在M′满足逻辑输出变迁表达式fO1,fO2,...fOn，fO1,fO2,...fOn是由库所中的托肯以及托肯所对应命题的的置信度组成；

(3)模糊逻辑变迁tOi发生后，系统到达新的状态标识M′，在新的状态标识M′下，后集库所中托肯的个数M′(p)以及属性满足其弧上的变迁表达式fO1,fO2,...fOn，并且后集库所中托肯对应命题的置信度不发生变化。

3.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑Petri网的业务流程分析方法，其特征在于：在步骤2中，商家处理订单的流程具体包括如下步骤：输入：∑＝(P,T；F,I,O,D,ɑ,λ,C,W,M)；

步骤1：确定系统的初始状态：客户A和客户B同时提交订单；

命题集合包含客户提交订单号、客户交易成功、客户按时归还贷款、库存量满足订单商品要求、商品是畅销款、商品生产日期符合要求、订单商品的合格率以及运输商品的费用；

步骤2：检查客户的信誉度，若客户交易成功或者客户按时归还贷款的可信度符合标准，则转到步骤3；

步骤3：检查订单，若订单商品的合格率以及生产日期达到标准，则转到步骤4；若不满足，则转到步骤7；

步骤4：验货，检查库存是否满足订单的数量，核查订单商品是否为热销款；若检查合格，则转入步骤5；

步骤5：商家进行成本核算，若满足盈利要求，则变迁发生，然后转到步骤6；若不满足，则转到步骤7；

步骤6：得出商家为订单发货的概率，准备发货；

步骤7：得出商家为订单发货的概率，取消订单；

输出：商家对订单的处理结果。

4.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑Petri网的业务流程分析方法，其特征在于：在步骤3中，其中，可达标识图的具体定义如下：定义17 模糊逻辑Petri网的可达标识图

设∑＝FLPN(P,T；F,I,O,D,ɑ,λ,C,W,M)为一个有界Petri网，则∑的可达标志图定义为一个三元组RG(∑)＝(R(M0),E,P)；其中：E＝{(Mi,Mj)|Mi,Mj∈R(M0)， P:E→T，P(Mi.Mj)＝ti；

当且仅当Mi[ti>Mj，R(M0)为RG(∑)的弧集；若p(Mi,Mj)＝ti，则ti为弧(Mi,Mj)的旁标；

定义18 可达图生成算法

输入：FLPN＝(P,T；F,I,O,D,ɑ,λ,C,W,M)；

输出：FLPN的可达图RG(FLPN)；

Step 0：M0作为可达图RG(FLPN)的根节点，并标之以“新”；

Step 1：如果存在标注为“新”的节点，则任选一个标注为“新”节点，并标记为M，令集合Told＝φ；

Step 2：如果从Mo到M的有向路上有一个节点的标识等于M，则将M的标注改为“旧”，返回Step 1；

Step 3：如果 则将M的标注改为“端点”，返回Step 1；

Step 4：对 并且M[tIi>，M[tOi>对每个tIi/tOi，根据变迁引发规则，得到M'，令Told＝Told+{tIi/tOi}，并在RG(FLPN)中将其标注为“新”，从M到M'画一条有向弧，并将此弧旁标以t，并标注出新状态标识M'下各个库所的托肯的个数，然后删除节点M的“新”标注，返回Step 1。

5.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑Petri网的业务流程分析方法，其特征在于：在步骤4中，具体包括如下步骤：步骤4.1：根据前向推理算法和初始条件，检查客户的信誉度，得出客户信誉的达标的可信度；

步骤4.2：检查订单，若订单商品的合格率以及生产日期达到标准、库存是否重组、订单商品是否为热销款，由前向推理算法得出订单满足要求的概率；

步骤4.3：商家进行成本核算，最后推理得出商家为订单发货的可信度。