基于限制优势关系的心理危机特征属性自适应约简方法技术

本发明专利技术公开了一种基于限制优势关系的心理危机特征属性自适应约简方法，以数据关联度为一步约简条件，对心理特征集合的部分冗余属性进行消去；以数据类型判断为初始构建，对整个不完备信息系统建立限制模式，采用一致函数，一致矩阵等工具对条件属性集进行二步约简；通过修正粗糙值参数的方法，条件属性集合在限制优势关系的二步约简处理过程中会自发得到最佳阈值和最佳属性约简结果；设计出启发式反馈机制，运用自适应遗传算法动态调整粗糙度，构建出完整的基于限制优势关系的变精度自适应约简算法。本发明专利技术在大大减少决策需要的条件属性维数同时降低决策规则的复杂度，提高了不同条件下的心理危机判断能力。

Adaptive reduction method of psychological crisis attributes based on restricted dominance relation

The invention discloses a relationship based on limited advantage of psychological crisis attribute reduction method with adaptive, data correlation is one step reduction, elimination of some redundant attributes psychological feature set; to determine the type of data for the initial construction, establish the limit model for the entire incomplete information system, using the same function, consistent matrix two step reduction tools such as set of condition attributes; through the method of modified rough parameter values, the condition attributes in the two step reduction process limited dominance relation will spontaneously to obtain the best threshold and best results of attribute reduction; design a heuristic feedback mechanism, using dynamic adaptive genetic algorithm to adjust the roughness, build a complete variable precision limited dominance relation based on adaptive reduced algorithm. The invention reduces the dimension of condition attributes and reduce the complexity of the decision to the decision rules, improve the condition of different psychological crisis judgment ability.

【技术实现步骤摘要】
基于限制优势关系的心理危机特征属性自适应约简方法
本专利技术涉及心理信息系统决策领域，具体是一种基于限制优势关系的心理危机特征属性自适应约简方法。
技术介绍
对于评定大学生心理危机，目前主要采用主观测评方法，即从心理与社会等指标构建对对象的心理危机预警指标体系，通过调查问卷和量表评测来主观地对心理危机进行识别。然而主观评定的方法缺少统一的评定标准，并存在指标不明确，数据采集难度高，容易受到主观因素影响等问题。当前学术界对大学生心理危机评估指标还没有公认的标准，而已有的针对大学生心理危机评估指标体系大多都是从经验和理论上建构的。顾广玲(2006)等认为高校学生心理危机预警指标体系应包括情绪指标、学习指标、人际交往指标、生理指标和家庭背景指标。陈香(2007)等提出负性情绪指标、躯体症状指标、应激源指标、个体发展状态指标、社会环境指标等。程靖(2011)从环境背景、个体状态、人格特征、认知应对、生活事件刺激、情绪状况、生理状况七个维度来构建了高校学生心理危机四级预警指标体系。但以往学者的预警指标实证研究很少，因此其科学性，应用性和针对性及信效度就值得怀疑；其次，评估指标只是一个大概的指标体系，指标同时存在大量冗余和相关性，普及性不强，难以被高校充分有效利用。粗糙集理论是波兰科学家Pawlak于1982年提出的，用于数据表达和分析的数学工具。针对心理危机主观评定缺少统一的评定标准，指标不明确和信息遗漏等问题，粗糙集提出了新的解决方法。哈斯巴干等(2004)采用容差粗糙集方法对训练数据做分类预处理，杨习贝(2008))等以具有丢失型未知属性值的不完备信息系统为研究对象，，根据非对称相似关系，讨论了知识约简问题。刘健(2010)等利用优势关系构建对象优势矩阵将对象排序，并借鉴博弈决策中的极大极小算法，提出用属性值的优势关系确定属性权重，并利用优势关系对决策对象进行排序并择优，然而其偏好属性关系却未考虑。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于限制优势关系的心理危机特征属性自适应约简方法，降低了心理危机预测难度，以解决现有技术存在的问题。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案为：一种基于限制优势关系的心理危机特征属性自适应约简方法，其特征在于包括以下步骤：(1)对于大学生心理危机预测，设定对应于大学生心理危机的脆弱性模糊知识系统，具体设定如下：设S＝<U,C∪D,V,f>为一不完备偏序大学生心理状况模糊知识系统，其中U＝{x1,x2,…,xn}是论域，对应大学生群体，x1,x2,...,xn表示n个学生；C＝{a1,a2,…,ap}是条件属性集，对应大学生心理危机脆弱性要素的集合；D＝{d1,d2,…,dn}是决策属性集，对于各种具有危害性的心理危机事件；f为U×(C∪D)→V的映射，为论域对象的属性唯一指定值；设定最小约简指标G，粗糙度初始值β1和β2；(2)基于数据关联度的约简方法，具体步骤如下：2a)计算不同集合属性均值：对于大学生心理危机脆弱性要素属性系统S＝<U,C∪D,V,f>，针对判定存在心理危机事件的对象集Z＝{z1,z2,z3,…,zk},Z∈U，对其脆弱性要素属性进行行统计分析；其中f(xi,am)是对象xi在am上的属性值，是论域U在am上的属性值均值；其中f(zi,am)是对象zi在am上的属性值，是危机对象集Z在am上的属性值均值；2b)计算不同集合数据关联度：利用求得的不同集合内的属性均值计算得到不同脆弱性要素对于心理危机的数据关联度特性，写为2c)利用阈值约简：由公式计算脆弱性要素属性集中各个属性的数据关联度LK，并对比初始设定的粗糙度阈值β1，低于阈值的条件属性对象将被剔除，得到约简条件集R；(3)基于限制优势关系的约简方法，具体步骤如下：3a)计算限制优势集：对于经过数据关联度约简之后的大学生心理危机脆弱性要素属性系统S＝<U,R∪D,V,f>，构建限制优势集；其中P∈R，关于P的限制优势关系定义为：其中，p为优势概率设定的阈值概率，pl(xi,xj)为属性al上xj优于xi的概率；这种情况下，称“xj多重限制优势于xi”，简记为对比初始设定的粗糙度阈值β2，获取针对脆弱性要素属性集的限制优势集；3b)一致约简：结合限制优势集可以计算得到每个对象在条件属性集R下的部分一致函数和部分一致辨识矩阵；构建区分函数，使用分配率、吸收律对部分一致辨识公式进行极小析取范式的化简，最终获取该阈值概率下决策表的全部部分一致约简；(4)自适应阈值优化，具体步骤如下：对应初始输入的粗糙度初始值β1和β2，得到约简方法下的约简数目；对比最小约简指标G，在没有达到约简指标的情况下，采用遗传优化算法选取新的粗糙度阈值β1和β2重新约简，重复以上步骤并直到达到最小约简指标G。本专利技术与现有技术相比具有如下优点：1)本专利技术针对指标不明确和主观因素对于心理危机预测的影响，能够有效去除由外界因素带来的误差干扰；2)本专利技术相较于传统心理危机要素约简方法，针对信息中存在的遗漏型未知属性值和偏好关系属性等问题，通过粗糙集的阀值设定对未知属性值进行处理，约简能力和效果有明显提升，3)本专利技术具备自适应和变精度两种特性，有利于监测不同群体的危机状态和行为活动并进行决策分析，对不同领域的危机模式识别和要素分析具有重要的理论借鉴意义。附图说明图1是单次约简结果变化柱状图。图2是不同阈值的约简结果柱状图。图3为本专利技术的流程图。具体实施方式基于限制优势关系的心理危机特征属性自适应约简方法，步骤简述如下：步骤一：基于数据关联度的约简，计算不同心理特征属性在危机群体和正常群体的属性均值；评定不同心理特征属性和心理危机的关联度，根据预设阈值去除影响较小因素；步骤二：基于限制优势关系的约简，根据预设阈值计算不同对象的限制优势集，并根据公式得到部分一致函数和部分一致矩阵，然后构建区分函数，使用分配率、吸收律对部分一致辨识公式进行极小析取范式的化简，最终获取该阈值概率下决策表的全部部分一致约简；步骤三：自适应阈值优化，对比约简结果和最大约简指标，在没有达到约简指标的情况下，采用遗传优化算法选取新的阈值，并重复以上约简步骤。如图3所示，基于限制优势关系的心理危机特征属性自适应约简方法，具体步骤如下：(1)对于大学生心理危机预测，设定对应于大学生心理危机的脆弱性模糊知识系统，具体设定如下：设S＝<U,C∪D,V,f>为一不完备偏序大学生心理状况模糊知识系统，其中U＝{x1,x2,…,xn}是论域，对应大学生群体，x1,x2,...,xn表示n个学生；C＝{a1,a2,…,ap}是条件属性集，对应大学生心理危机脆弱性要素的集合；D＝{d1,d2,…,dn}是决策属性集，对于各种具有危害性的心理危机事件；f为U×(C∪D)→V的映射，为论域对象的属性唯一指定值；设定最小约简指标G，粗糙度初始值β1和β2；(2)基于数据关联度的约简方法，具体步骤如下：2a)计算不同集合属性均值：对于大学生心理危机脆弱性要素属性系统S＝<U,C∪D,V,f>，针对判定存在心理危机事件的对象集Z＝{z1,z2,z3,…,zk},Z∈U，对其脆弱性要素属性进行行统计分析；其中f(xi,am)是对象xi在am上本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于限制优势关系的心理危机特征属性自适应约简方法，其特征在于包括以下步骤：(1)对于大学生心理危机预测，设定对应于大学生心理危机的脆弱性模糊知识系统，具体设定如下：设S＝<U,C∪D,V,f>为一不完备偏序大学生心理状况模糊知识系统，其中U＝{x1,x2,…,xn}是论域，对应大学生群体，x1,x2,...,xn表示n个学生；C＝{a1,a2,…,ap}是条件属性集，对应大学生心理危机脆弱性要素的集合；D＝{d1,d2,…,dn}是决策属性集，对于各种具有危害性的心理危机事件；f为U×(C∪D)→V的映射，为论域对象的属性唯一指定值；设定最小约简指标G，粗糙度初始值β1和β2；(2)基于数据关联度的约简方法，具体步骤如下：2a)计算不同集合属性均值：对于大学生心理危机脆弱性要素属性系统S＝<U,C∪D,V,f>，针对判定存在心理危机事件的对象集Z＝{z1,z2,z3,…,zk},Z∈U，对其脆弱性要素属性进行行统计分析；

【技术特征摘要】
1.一种基于限制优势关系的心理危机特征属性自适应约简方法，其特征在于包括以下步骤：(1)对于大学生心理危机预测，设定对应于大学生心理危机的脆弱性模糊知识系统，具体设定如下：设S＝<U,C∪D,V,f>为一不完备偏序大学生心理状况模糊知识系统，其中U＝{x1,x2,…,xn}是论域，对应大学生群体，x1,x2,...,xn表示n个学生；C＝{a1,a2,…,ap}是条件属性集，对应大学生心理危机脆弱性要素的集合；D＝{d1,d2,…,dn}是决策属性集，对于各种具有危害性的心理危机事件；f为U×(C∪D)→V的映射，为论域对象的属性唯一指定值；设定最小约简指标G，粗糙度初始值β1和β2；(2)基于数据关联度的约简方法，具体步骤如下：2a)计算不同集合属性均值：对于大学生心理危机脆弱性要素属性系统S＝<U,C∪D,V,f>，针对判定存在心理危机事件的对象集Z＝{z1,z2,z3,…,zk},Z∈U，对其脆弱性要素属性进行行统计分析；其中f(xi,am)是对象xi在am上的属性值，是论域U在am上的属性值均值；其中f(zi,am)是对象zi在am上的属性值，是危机对象集Z在a...

【专利技术属性】
技术研发人员：张勇，赵立欣，夏晶凡，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34