[發(fā)明專利]基于數(shù)據(jù)的知識(shí)庫(kù)心理沙盤分析方法、系統(tǒng)和設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110794790.5
• 申請(qǐng)日: 2021-07-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113488164B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-01-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃凱奇;康運(yùn)鋒;陳曉棠;鄭若琳;張巖;姜宇;高天一
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所
• 主分類號(hào): G16H50/20
• 分類號(hào): G16H50/20;G06K9/62;G06N5/02;G06N3/04;A61B5/16
• 代理公司: 北京市恒有知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩;尹文會(huì)

1.一種基于數(shù)據(jù)的知識(shí)庫(kù)心理沙盤分析方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟S100，通過(guò)電子沙盤設(shè)備獲取被試的沙盤數(shù)據(jù)；

步驟S200，通過(guò)調(diào)試好的心理知識(shí)庫(kù)分類模型分析所述被試的沙盤數(shù)據(jù)，獲得被試的電子沙盤分析結(jié)果；

所述心理知識(shí)庫(kù)分類模型，其獲得方法包括：

步驟B100，構(gòu)建心理知識(shí)庫(kù)分類初始模型；

所述心理知識(shí)庫(kù)分類初始模型為：

其中，y表示分類結(jié)果，x_i表示第i個(gè)心理特征，維度總數(shù)為N，w_i表示第i個(gè)心理特征的權(quán)重；

其中，f_i為將心理特征映射為心理狀態(tài)得分的函數(shù)：

其中，θ、為特征值與該特征閾值的比較函數(shù)，t_i表示特征維度的閾值，h、g為預(yù)設(shè)的將心理特征映射為心理狀態(tài)得分的函數(shù)；

F為將心理狀態(tài)得分映射為心理分類結(jié)果的分類函數(shù)：

其中，τ為心理狀態(tài)得分與分類閾值的比較函數(shù)，T表示分類閾值；

步驟B200，針對(duì)典型個(gè)體通過(guò)電子沙盤設(shè)備進(jìn)行沙盤數(shù)據(jù)采集，獲得調(diào)試數(shù)據(jù)集，并通過(guò)人工核驗(yàn)獲得真實(shí)標(biāo)簽l；

步驟B300，基于所述調(diào)試數(shù)據(jù)，通過(guò)所述心理知識(shí)庫(kù)分類初始模型進(jìn)行特征提取，獲得心理沙盤特征；

步驟B400，基于所述心理沙盤特征獲得電子沙盤分析結(jié)果；

步驟B500，基于所述心理沙盤特征、電子沙盤分析結(jié)果和真實(shí)標(biāo)簽調(diào)整所述心理知識(shí)庫(kù)分類初始模型的參數(shù)，獲得調(diào)試好的心理知識(shí)庫(kù)分類模型；

步驟B600，重復(fù)步驟B300-步驟B500的方法輸入調(diào)試數(shù)據(jù)和真實(shí)標(biāo)簽，直至模型效果提升至任務(wù)要求的水平，獲得調(diào)試好的心理知識(shí)庫(kù)分類模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)的知識(shí)庫(kù)心理沙盤分析方法，其特征在于，所述步驟B100，具體為：

根據(jù)測(cè)評(píng)目標(biāo)的診斷要素和癥狀，預(yù)設(shè)每個(gè)診斷要素和癥狀對(duì)應(yīng)的沙盤要素，將沙盤要素轉(zhuǎn)化為心理特征維度，建立心理知識(shí)庫(kù)分類初始模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)的知識(shí)庫(kù)心理沙盤分析方法，其特征在于，所述心理知識(shí)庫(kù)分類初始模型為多層知識(shí)庫(kù)分類初始模型：

所述多層知識(shí)庫(kù)分類初始模型表示將心理特征劃分為M個(gè)類別，對(duì)每個(gè)類別中的N_j個(gè)心理特征通過(guò)權(quán)重w_ij計(jì)算加權(quán)和后，再對(duì)M個(gè)類別添加類別權(quán)重W_j后求和；w_j表示w_1j，…，w_ij，…，w_Nj總共N_j個(gè)權(quán)重，W表示W(wǎng)₁，…，W_j，…，W_M總共M個(gè)類別權(quán)重。