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复杂网络安全事件、物联网世系追溯等新型应用为复杂事件的世系研究提出许多挑战。由于模糊时间以及状态不确定性转移等因素的存在,追溯复杂事件的世系时往往出现时间推导不精确以及无法有效逆向推导等问题,因此无法高效地追踪及查询复杂事件的形成世系。针对此类问题,结合起源语义提出了一种基于扩展的模糊时间Petri网的逆向推理模型(BREFTN),并根据时间自动机理论利用此模型设计了逆向推理算法。在给定目标库所以及相关条件的情况下,它不仅可以得到所有演变路径信息并分析其可能性分布,还可以对复杂事件的各个状态及变迁的模糊时