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校准是事件日志中迹与过程模型之间一致性检查的重要手段,可以精确定位偏差出现位置.但已有校准方法一次只能计算一条迹与过程模型之间的校准,若计算m条迹与过程模型之间的校准,需调用m次该方法,做大量重复工作.针对该问题,基于Petri网提出了一种过程模型与m条迹之间的批量校准方法——AoPm（Alignments of Process Model and m Traces）方法,调用A＋或A＋＋算法同时得到多条迹与模型之间的最优校准.以一个给定完备事件日志集和过程模型为例,基于区域的过程发现算法,挖掘事件日志中