[發(fā)明專利]基于因果模型的主效應(yīng)因素分析方法及設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110546818.3
• 申請(qǐng)日: 2021-05-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113392579A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-09-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 仝小敏;吉祥;李國(guó)棟;劉娜;洪偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)電子科技集團(tuán)公司電子科學(xué)研究院
• 主分類號(hào): G06F30/27
• 分類號(hào): G06F30/27;G06N7/00;G06F111/08
• 代理公司: 工業(yè)和信息化部電子專利中心 11010
• 代理人: 羅丹

1.一種基于因果模型的主效應(yīng)因素分析方法，其特征在于，包括：

構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，并獲取結(jié)果節(jié)點(diǎn)的直接影響因素；

獲取每個(gè)所述直接影響因素對(duì)所述結(jié)果節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生影響的影響路徑集合；

當(dāng)所述影響路徑集合包括間接影響路徑，基于節(jié)點(diǎn)交互效應(yīng)聯(lián)合分析直接影響因素對(duì)結(jié)果節(jié)點(diǎn)的影響度，否則，采用獨(dú)立影響度分析方法直接計(jì)算直接影響因素對(duì)結(jié)果節(jié)點(diǎn)的影響度；

從所有影響度中選擇最大值對(duì)應(yīng)的直接影響因素作為主效應(yīng)因素。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于節(jié)點(diǎn)交互效應(yīng)聯(lián)合分析直接影響因素對(duì)結(jié)果節(jié)點(diǎn)的影響度，包括：

基于所述影響路徑集合，確定影響節(jié)點(diǎn)集合，所述影響節(jié)點(diǎn)集合包括直接影響因素節(jié)點(diǎn)、間接影響節(jié)點(diǎn)、結(jié)果節(jié)點(diǎn)；

計(jì)算所述直接影響因素節(jié)點(diǎn)對(duì)各個(gè)所述間接影響節(jié)點(diǎn)的影響，以篩選與所述直接影響因素節(jié)點(diǎn)有交互效應(yīng)的交互效應(yīng)節(jié)點(diǎn)；

基于所述直接影響因素節(jié)點(diǎn)和所述交互效應(yīng)節(jié)點(diǎn)，聯(lián)合分析所述直接影響因素對(duì)結(jié)果節(jié)點(diǎn)的影響度。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述計(jì)算所述直接影響因素節(jié)點(diǎn)對(duì)各個(gè)所述間接影響節(jié)點(diǎn)的影響，以篩選與所述直接影響因素節(jié)點(diǎn)有交互效應(yīng)的交互效應(yīng)節(jié)點(diǎn)，包括：

將待分析數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，以獲得標(biāo)準(zhǔn)化的待分析數(shù)據(jù)；

將所述標(biāo)準(zhǔn)化的待分析數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)于所述間接影響節(jié)點(diǎn)和結(jié)果節(jié)點(diǎn)的特質(zhì)值設(shè)為待定后輸入所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，計(jì)算各個(gè)所述間接影響節(jié)點(diǎn)的特征值不變的概率；

隨機(jī)改變所述直接影響因素節(jié)點(diǎn)的特征值，計(jì)算各個(gè)所述間接影響節(jié)點(diǎn)的特征值不變的概率；

篩選出兩次概率的差值大于交互效應(yīng)判定閾值的所有間接影響節(jié)點(diǎn)，作為交互效應(yīng)節(jié)點(diǎn)。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述交互效應(yīng)判定閾值大于等于0且小于等于1。

5.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述直接影響因素節(jié)點(diǎn)和所述交互效應(yīng)節(jié)點(diǎn)，聯(lián)合分析所述直接影響因素對(duì)結(jié)果節(jié)點(diǎn)的影響度，包括：

將所述標(biāo)準(zhǔn)化的待分析數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)于所述交互效應(yīng)節(jié)點(diǎn)和所述結(jié)果節(jié)點(diǎn)的特征值設(shè)為待定后輸入所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，計(jì)算所述結(jié)果節(jié)點(diǎn)的特征值不變的概率；

隨機(jī)改變所述直接影響因素節(jié)點(diǎn)的特征值，計(jì)算所述結(jié)果節(jié)點(diǎn)的特征值不變的概率；

計(jì)算兩次概率的差值作為所述直接影響因素對(duì)結(jié)果節(jié)點(diǎn)的影響度。

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，包括：

基于標(biāo)準(zhǔn)化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用BIC評(píng)分結(jié)合爬山法構(gòu)建所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

7.一種基于因果模型的主效應(yīng)因素分析設(shè)備，其特征在于，包括：

分析模塊，用于構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，并獲取結(jié)果節(jié)點(diǎn)的直接影響因素；獲取每個(gè)所述直接影響因素對(duì)所述結(jié)果節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生影響的影響路徑集合；

計(jì)算模塊，用于當(dāng)所述影響路徑集合包括間接影響路徑，基于節(jié)點(diǎn)交互效應(yīng)聯(lián)合分析直接影響因素對(duì)結(jié)果節(jié)點(diǎn)的影響度，否則，采用獨(dú)立影響度分析方法直接計(jì)算直接影響因素對(duì)結(jié)果節(jié)點(diǎn)的影響度；從所有影響度中選擇最大值對(duì)應(yīng)的直接影響因素作為主效應(yīng)因素。

8.如權(quán)利要求7所述的設(shè)備，其特征在于，所述計(jì)算模塊，用于：

基于所述影響路徑集合，確定影響節(jié)點(diǎn)集合，所述影響節(jié)點(diǎn)集合包括直接影響因素節(jié)點(diǎn)、間接影響節(jié)點(diǎn)、結(jié)果節(jié)點(diǎn)；

計(jì)算所述直接影響因素節(jié)點(diǎn)對(duì)各個(gè)所述間接影響節(jié)點(diǎn)的影響，以篩選與所述直接影響因素節(jié)點(diǎn)有交互效應(yīng)的交互效應(yīng)節(jié)點(diǎn)；

基于所述直接影響因素節(jié)點(diǎn)和所述交互效應(yīng)節(jié)點(diǎn)，聯(lián)合分析所述直接影響因素對(duì)結(jié)果節(jié)點(diǎn)的影響度。