基于多维符号动力学的因果强度检测方法和检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于多维符号动力学的因果强度检测方法和检测装置。其中，因果强度检测方法包括，首先根据时间序列构建相空间中的吸引子，然后针对吸引子中的每个元素点，基于曼哈顿距离计算方法计算元素点的最近邻点，计算每个最近邻点对应的第一模式，对每个元素点的所有最近邻点的第一模式进行平均处理，得到每个元素点的平均模式，根据平均模式得到每个元素点的真实平均模式和预测平均模式，根据真实平均模式和预测平均模式计算因果强度值。依据本发明专利技术的因果强度检测方法可以提高因果强度值的检测效率。检测方法可以提高因果强度值的检测效率。检测方法可以提高因果强度值的检测效率。

【技术实现步骤摘要】
基于多维符号动力学的因果强度检测方法和检测装置


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于多维符号动力学的因果强度检测方法和检测装置。

技术介绍

[0002]现有技术中包括多种检测变量间的因果关系的方法，主要可分为定性过程模型和数据驱动模型。基于有向图的模型等定性过程方法通常需要结合专家的领域知识来表示因果关系，然而，知识的获取和因果关系判断非常困难且耗时。因此，数据驱动的方法被广泛应用。
[0003]现有技术中的格兰杰因果关系检验被认为是最早的数据驱动因果关系检测方法之一。在格兰杰因果关系检验中，如果一个变量的预测准确率可以通过结合另一个变量的信息来改进，则两个变量之间存在因果关系。然而，兰杰因果关系检验通常基于线性回归模型进行因果关系检测，要求检测的变量相互独立。因此，它在具有耦合变量的复杂非线性系统中无法发挥作用，因此适用性较差。
[0004]现有技术中另一种检测方法为基于信息熵的概念提出的传递熵因果关系检测方法，这种方法通过检测一个变量减少另一个变量的不确定度来表征两个变量之间的因果关系。该方法适用于线性和非线性系统，但是对参数变化敏感，当参数超出一定范围时无法正常检测。此外，传递熵因果关系检测方法在实现中具有非常高的计算复杂度和大量时间消耗，因此检测效果较低。
[0005]现有技术中另一种因果关系检测方法为收敛交叉映射算法，该方法可以检测具有耦合的复杂非线性系统中的因果关系，在各个领域被广泛应用。然而收敛交叉映射算法智能对因果关系是否存在进行检测，无法检验因果类型和因果强度。
[0006]可以看出，现有技术中的检测方法都存在一定的技术缺陷，还有较大的改进空间。

技术实现思路

[0007]本专利技术提供一种基于多维符号动力学的因果强度检测方法和检测装置，用以克服现有技术中检测方法检测效率低的技术问题。
[0008]本专利技术提供一种基于多维符号动力学的因果强度检测方法，包括：
[0009]根据时间序列构建相空间中的吸引子；
[0010]针对所述吸引子中的每个元素点，基于曼哈顿距离计算方法计算所述元素点的最近邻点，计算每个所述最近邻点对应的第一模式，对每个元素点的所有最近邻点的第一模式进行平均处理，得到每个所述元素点的平均模式，根据所述平均模式得到每个元素点的真实平均模式和预测平均模式；
[0011]根据所述真实平均模式和预测平均模式计算因果强度值。
[0012]根据本专利技术提供的一种基于多维符号动力学的因果强度检测方法，在得到所述因果强度值之后还包括：
[0013]将所述因果强度值填充到多维模式矩阵中，得到因果强度分布图。
[0014]根据本专利技术提供的一种基于多维符号动力学的因果强度检测方法，在根据时间序列构建相空间中的吸引子之前还包括：将影响因果关系的环境信息量化为所述时间序列。
[0015]根据本专利技术提供的一种基于多维符号动力学的因果强度检测方法，所述根据时间序列构建相空间中的吸引子包括：
[0016]通过所述时间序列和时延构建相空间中沿着所述相空间的三个坐标轴方向的吸引子。
[0017]根据本专利技术提供的一种基于多维符号动力学的因果强度检测方法，还包括：根据所述因果强度值确定因果类型，所述因果类型包括正因果、负因果和暗因果。
[0018]本专利技术还提供一种基于多维符号动力学的因果强度检测装置，包括：
[0019]第一处理单元，用于根据时间序列构建相空间中的吸引子；
[0020]第二处理单元，用于针对所述吸引子中的每个元素点，基于曼哈顿距离计算方法计算所述元素点的最近邻点，计算每个所述最近邻点对应的第一模式，对每个元素点的所有最近邻点的第一模式进行平均处理，得到每个所述元素点的平均模式，根据所述平均模式得到每个元素点的真实平均模式和预测平均模式；
[0021]第三处理单元，用于根据所述真实平均模式和预测平均模式计算因果强度值。
[0022]根据本专利技术提供的一种基于多维符号动力学的因果强度检测装置，还包括：
[0023]第四处理单元，用于在得到所述因果强度值之后，将所述因果强度值填充到多维模式矩阵中，得到因果强度分布图。
[0024]根据本专利技术提供的一种基于多维符号动力学的因果强度检测装置，还包括：
[0025]量化单元，用于在根据时间序列构建相空间中的吸引子之前，将影响因果关系的环境信息量化为所述时间序列。
[0026]根据本专利技术提供的一种基于多维符号动力学的因果强度检测装置，还包括：
[0027]第五处理单元，用于根据所述因果强度值确定因果类型，所述因果类型包括暗因果和明因果。
[0028]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述基于多维符号动力学的因果强度检测方法。
[0029]本专利技术提供的基于多维符号动力学的因果强度检测方法，首先根据时间序列构建相空间中的吸引子，然后针对吸引子中的每个元素点，基于曼哈顿距离计算方法计算元素点的最近邻点，计算每个最近邻点对应的第一模式，对每个元素点的所有最近邻点的第一模式进行平均处理，得到每个元素点的平均模式，根据平均模式得到每个元素点的真实平均模式和预测平均模式，根据真实平均模式和预测平均模式计算因果强度值。依据本专利技术的因果强度检测方法可以提高因果强度值的检测效率。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031]图1为本专利技术实施例提供的基于多维符号动力学的因果强度检测方法的流程示意图之一；
[0032]图2为本专利技术实施例提供的基于多维符号动力学的因果强度检测方法的流程示意图之二；
[0033]图3为本专利技术实施例提供的多维模式矩阵示意图；
[0034]图4为本专利技术实施例提供的基于多维符号动力学的因果强度检测装置的结构示意图；
[0035]图5为本专利技术实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
[0036]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0037]本申请中将符号动力学应用于因果强度检测，基于传统的相空间重构提供一套分离和计算复杂系统不同因果模式的方法，该方法定义了三种因果模式：正因果、负因果、暗因果，正因果表示一个变量对另一个变量的促进关系，负因果表示抑制关系，暗因果表示模糊的因果关系。模式因果检测方法可以检测两个变量因果关系的类型及强度。
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多维符号动力学的因果强度检测方法，其特征在于，包括：根据时间序列构建相空间中的吸引子；针对所述吸引子中的每个元素点，基于曼哈顿距离计算方法计算所述元素点的最近邻点，计算每个所述最近邻点对应的第一模式，对每个元素点的所有最近邻点的第一模式进行平均处理，得到每个所述元素点的平均模式，根据所述平均模式得到每个元素点的真实平均模式和预测平均模式；根据所述真实平均模式和预测平均模式计算因果强度值。2.根据权利要求1所述的基于多维符号动力学的因果强度检测方法，其特征在于，在得到所述因果强度值之后还包括：将所述因果强度值填充到多维模式矩阵中，得到因果强度分布图。3.根据权利要求1所述的基于多维符号动力学的因果强度检测方法，其特征在于，在根据时间序列构建相空间中的吸引子之前还包括：将影响因果关系的环境信息量化为所述时间序列。4.根据权利要求1所述的基于多维符号动力学的因果强度检测方法，其特征在于，所述根据时间序列构建相空间中的吸引子包括：通过所述时间序列和时延构建相空间中沿着所述相空间的三个坐标轴方向的吸引子。5.根据权利要求3所述的基于多维符号动力学的因果强度检测方法，其特征在于，还包括：根据所述因果强度值确定因果类型，所述因果类型包括正因果、负因果和暗因果。6.一种基于多维符号动力学的因果强...

【专利技术属性】
技术研发人员：何赛克，张培杰，张玮光，张立业，闫硕，曾大军，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：