[发明专利]一种安全事件发生频率量化方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种安全事件发生频率量化方法，其特征在于，包括：

获取原始数据，所述原始数据包括输入数据和/或事件数据；

根据所述原始数据进行第一计算，得到目标计数数据；并根据所述原始数据中的输入数据进行第二计算，得到先验概率参数；

根据所述目标计数数据和所述先验概率参数计算后验概率参数；

根据所述后验概率参数确定事件发生频率分布；

所述根据所述原始数据进行第一计算，得到目标计数数据，包括：

当不存在所述原始数据的事件数据时，根据所述原始数据的输入数据读取事件计数数据库，并得到所述目标计数数据；

或者，当存在所述原始数据的事件数据时，根据所述原始数据的事件数据，通过滑动窗口方式进行事件计数，得到事件计数数据；将所述事件计数数据写入事件计数数据库；根据所述原始数据的输入数据读取事件计数数据库，并得到所述目标计数数据；

所述根据所述原始数据中的输入数据进行第二计算，得到先验概率参数，包括：

当所述原始数据的输入数据与概率参数库数据匹配时，从概率参数库中读取得到所述先验概率参数；

或者，当所述原始数据的输入数据与概率参数库数据不匹配时，从先验知识数据库获取所述输入数据相关的先验知识数据；根据所述先验知识数据计算得到所述先验概率参数，并将所述先验概率参数写入所述概率参数库，或，根据所述先验概率参数对所述概率参数进行更新；

所述后验概率参数的计算公式为：a＝a₀+a₁,b＝b₀+b₁，

其中，a₀、b₀为所述先验概率参数的第一参数和第二参数，a₁、b₁为所述目标计数数据中的记录时间区域中发生事件的天数和未发生事件的天数；

所述后验概率分布的计算公式为：

其中,P_beta(x；a,b)表示事件发生概率为x的概率，a、b为所述后验概率参数的第一参数和第二参数，Γ(a)为Gamma函数，该公式通过所述后验概率参数描述的beta分布来描述的一个概率分布。

2.根据权利要求1所述的安全事件发生频率量化方法，其特征在于，所述获取原始数据，包括：

通过滑动窗口的方式接收事件的数据信息作为事件数据；

根据用户输入的目标事件，确定所述目标事件的输入数据；其中，所述目标事件为待确定发生概率的事件。

3.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；

所述存储器用于存储程序；

所述处理器执行所述程序实现如权利要求1-2任一项所述的方法。

4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如权利要求1-2任一项所述的方法。