[發明專利]基于態勢變化模型的數據處理方法及裝置

有效

• 申請號: 201711087873.0
• 申請日: 2017-11-07
• 公開（公告）號: CN107832578B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 陳良銀;陳倫躍;張媛媛;魏亮雄;王浩;王偉;郭敏;劉詩佳
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06N3/04
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 王術蘭

本發明實施例提供一種基于態勢變化模型的數據處理方法及裝置。所述基于態勢變化模型的數據處理方法包括：根據服務系統的服務庫及轉移庫建立服務對象在所述服務系統中的各個服務節點態勢變化的態勢變化模型，所述態勢變化模型中包括感知參數，所述感知參數包括表示服務對象在節點間相互遷移的概率的第一感知參數；采集所述服務系統的歷史數據；將所述歷史數據代入所述態勢變化模型通過神經網絡進行訓練，得到所述態勢變化模型的感知參數，確定感知參數后的態勢變化模型形成態勢計算模型；根據所述態勢計算模型分析得到所述服務系統的服務庫以及轉移庫中在指定時刻的服務對象數據。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，具體而言，涉及一種基于態勢變化模型的數據處理方法及裝置。

背景技術

在一個動態的服務系統中，可能有服務對象進入服務系統，也可能有服務對象從所述服務系統中離開的動態變化；但是由于外界條件的不確定性，進入服務系統或離開服務系統都可能受到導致未知因素較多，因此對于動態的服務系統狀態的預估造成了很大的困擾。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提供一種基于態勢變化模型的數據處理方法及裝置。

本發明實施例提供的一種基于態勢變化模型的數據處理方法，所述基于態勢變化模型的數據處理方法包括：

根據服務系統的服務庫及轉移庫建立服務對象在所述服務系統中的各個服務節點態勢變化的態勢變化模型，所述態勢變化模型中包括感知參數，所述感知參數包括表示服務對象在節點間相互遷移的概率的第一感知參數；

采集所述服務系統的歷史數據；

將所述歷史數據代入所述態勢變化模型通過神經網絡進行訓練，得到所述態勢變化模型的感知參數，確定感知參數后的態勢變化模型形成態勢計算模型；

根據所述態勢計算模型分析得到所述服務系統的服務庫以及轉移庫中在指定時刻的服務對象數據。

本發明實施例還提供一種基于態勢變化模型的數據處理裝置，所述基于態勢變化模型的數據處理裝置包括：

建立模塊，用于根據服務系統的服務庫及轉移庫建立服務對象在所述服務系統中的各個服務節點態勢變化的態勢變化模型，所述態勢變化模型中包括感知參數，所述感知參數包括表示服務對象在節點間相互遷移的概率的第一感知參數；

采集模塊，用于采集所述服務系統的歷史數據；

訓練模塊，用于將所述歷史數據代入所述態勢變化模型通過神經網絡進行訓練，得到所述態勢變化模型的感知參數，確定感知參數后的態勢變化模型形成態勢計算模型；

計算模塊，用于根據所述態勢計算模型分析得到所述服務系統的服務庫以及轉移庫中在指定時刻的服務對象數據。

與現有技術相比，本發明實施例提供的基于態勢變化模型的數據處理方法及裝置，在外界環境不變的情況下，可通過態勢計算模型分析得到所述服務系統的服務庫以及轉移庫中在指定時間后的服務對象數據。通過在模型中加設感知參數，可以大大簡化了對外界條件的建模需求，提高對服務系統中的狀態計算的簡便性。

為使本發明的上述目的、特征和優點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例的技術方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，應當理解，以下附圖僅示出了本發明的某些實施例，因此不應被看作是對范圍的限定，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他相關的附圖。

圖1為本發明較佳實施例提供的電子終端的方框示意圖。

圖2為本發明較佳實施例提供的基于態勢變化模型的數據處理方法的流程圖。