[发明专利]数据处理方法、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

一种数据处理方法，包括：基于状态切换霍克斯过程建立数据处理模型，利用模型处理数据；其中，状态切换霍克斯过程中引入了系统状态过程，且状态切换霍克斯过程的参数随系统状态的变化而变化；状态切换霍克斯过程的影响函数为固定数目基函数的加权叠加，且影响函数中实值激励通过逻辑变换函数映射为非负条件强度。

技术领域

本文涉及数据处理技术，尤指一种数据处理方法、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

一些技术中，由于霍克斯过程的条件强度函数存在参数化、线性化、齐次性的三种限制，导致其表达能力受限，应用范围不广，目前尚没有可以同时解决这三个限制的方法。

发明内容

本申请提供了一种数据处理方法、电子设备及计算机可读存储介质，能够提升霍克斯过程模型的表达能力，扩展其应用范围。

第一方面，本申请提供了一种数据处理方法，包括：

基于状态切换霍克斯过程建立数据处理模型，利用所述模型处理数据；

其中，所述状态切换霍克斯过程中引入了系统状态过程，且所述状态切换霍克斯过程的参数随系统状态的变化而变化；所述状态切换霍克斯过程的影响函数为固定数目基函数的加权叠加，且影响函数中实值激励通过逻辑变换函数映射为非负条件强度。

第二方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器用于保存进行数据处理的程序；处理器用于读取进行数据处理的程序，并执行上述的数据处理方法。

第三方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于执行上述的数据处理方法。

第四方面，本申请提供了一种状态切换霍克斯过程，该过程是指引入系统状态过程，且参数随系统状态变化而变化的霍克斯过程；所述状态切换霍克斯过程的影响函数为固定数目基函数的加权叠加，且影响函数中实值激励通过逻辑变换函数映射为非负条件强度。

第五方面，本申请还提供了上述状态切换霍克斯过程的推断算法，所述推断算法包括利用Pólya-Gamma辅助隐变量技术提出的两种贝叶斯推断算法或其中任一种。

本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本申请技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。

图1为本申请实施例中数据处理方法的流程图；

图2a为本申请实施例中进行比较的四种方法在合成数据的训练数据上的对数似然收敛曲线；

图2b为本申请实施例中进行比较的四种方法在合成数据的测试数据上的对数似然收敛曲线；

图3为本申请实施例中进行比较的四种方法在合成数据上的分位数图；

图4a为本申请实施例中进行比较的三种方法在真实数据的地震数据(SCE)上的分位数图；

图4b为本申请实施例中进行比较的三种方法在真实数据的高频金融市场交易数据(INTC)上的分位数图。

具体实施方式