隐变迁是指一些存在于过程模型中,但没有出现在日志序列中的变迁。这样的变迁会大量存在于现实的模型中。从事件日志中寻找挖掘隐变迁的方法是过程挖掘技术的一个重要的难题。目前针对自由选择网有一些解决办法,但是对于复杂的过程模型有一定的局限性。本文提出了基于Petri网行为轮廓寻找隐变迁的方法。首先根据发生频率最高日志序列得出源模型,再根据剩余的日志序列一步步优化源模型从而找到隐变迁,最后通过评价指标来判定模型的合理性。