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老年人生活自理能力量化計(jì)算方法與流程

文檔序號(hào):11952508閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

1.一種老年人生活自理能力量化計(jì)算方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:

步驟1,分析并篩選生活自理能力基本因素,獲取清理后待分析數(shù)據(jù)構(gòu)成數(shù)據(jù)集,計(jì)算生活自理能力基線量化值,并標(biāo)定生活自理狀態(tài);

步驟2,對(duì)步驟1獲得數(shù)據(jù)集Sl,應(yīng)用boruta算法,計(jì)算每維影響屬性對(duì)生活自理能力的影響程度,基于該量化作用程度結(jié)合屬性采集難度和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)選擇生活自理能力關(guān)鍵影響因素;

步驟3,基于生活自理能力關(guān)鍵影響因素,構(gòu)建邏輯回歸模型,計(jì)算個(gè)體生活自理概率,計(jì)算歸一化自理概率并構(gòu)建生活自理能力狀態(tài)量化值;

步驟4,應(yīng)用加權(quán)融合的方法,綜合生活自理能力基線量化值和生活自理狀態(tài)量化值,計(jì)算獲得生活自理能力量化值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述生活自理能力關(guān)鍵影響因素提取的步驟具體包括:

步驟2.1,步驟2.1,設(shè)定參數(shù),針對(duì)數(shù)據(jù)集Sl,克隆隨機(jī)p組屬性作為副本屬性,并對(duì)其進(jìn)行重排,以消除其與對(duì)應(yīng)屬性的相關(guān)性。重組數(shù)據(jù)集Sl′;

步驟2.2,基于數(shù)據(jù)集Sl′,構(gòu)建隨機(jī)森林訓(xùn)練,根據(jù)設(shè)定參數(shù),訓(xùn)練構(gòu)建一棵分類(lèi)回歸樹(shù),計(jì)算獲得每棵樹(shù)對(duì)應(yīng)的帶外數(shù)據(jù)的均方殘差,記為:MSEn,其中n∈1,2,...num,由此對(duì)于n棵樹(shù)可以獲得原始帶外數(shù)據(jù)均方殘差向量[MSE1,MSE2,...MSEnum]:

步驟2.3,基于步驟2.2得到的殘差[MSE1,MSE2,...MSEnum]與對(duì)應(yīng)的屬性計(jì)算相應(yīng)的Z值,確定Z值最大的副本屬性,同時(shí)標(biāo)記比其值大的屬性,作為重要屬性,而對(duì)應(yīng)比其Z值小的屬性則標(biāo)記為非重要屬性并從數(shù)據(jù)集中刪除。最后刪除所有副本屬性;

步驟2.4,重復(fù)以上步驟2.1至步驟2.3,直至達(dá)到設(shè)定的終止條件;

步驟2.5,基于屬性重要性排序靠前的屬性,參考專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)刪除冗余屬性,考慮屬性采集難度刪除部分屬性,獲得生活自理能力關(guān)鍵影響因素。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述生活自理能力狀態(tài)量化值計(jì)算的步驟具體包括:

步驟3.1,對(duì)生活自理能力關(guān)鍵影響因素的屬性值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,計(jì)算方法為:其中是第i個(gè)樣本第l維關(guān)鍵影響因素原始值,是第i個(gè)樣本第l維關(guān)鍵影響因素的標(biāo)準(zhǔn)化值,mean(xl)和sd(xl)則分別為樣本的第l維關(guān)鍵影響因素的均值和標(biāo)準(zhǔn)差;

步驟3.2,構(gòu)建邏輯回歸模型,基于訓(xùn)練獲得的邏輯回歸模型,以個(gè)體標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),計(jì)算個(gè)體生活自理概率Pi;

步驟3.3,基于個(gè)體的自理概率,計(jì)算生活自理能力狀態(tài)量化值,計(jì)算方法為:

<mrow> <msub> <mi>St</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mi>min</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>P</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>max</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>P</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mi>min</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>P</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>*</mo> <mn>100</mn> </mrow>

其中,Sti即為生活自理狀態(tài)量化值,min(P)和max(P)則分別為自理概率的最小值和最大值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述生活自理能力量化值綜合計(jì)算的步驟具體包括:

步驟4.1,以生活自理能力基線量化值Sb和生活自理狀態(tài)量化值St分別計(jì)算均方差,計(jì)算方法:

<mrow> <mi>V</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>b</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>N</mi> </mfrac> <mi>&Sigma;</mi> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>b</mi> <mo>-</mo> <mi>m</mi> <mi>e</mi> <mi>a</mi> <mi>n</mi> <mo>(</mo> <mrow> <mi>S</mi> <mi>b</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow>

<mrow> <mi>V</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>N</mi> </mfrac> <mi>&Sigma;</mi> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mi>m</mi> <mi>e</mi> <mi>a</mi> <mi>n</mi> <mo>(</mo> <mrow> <mi>S</mi> <mi>t</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow>

其中mean(Sb)及mean(St)分別對(duì)應(yīng)生活自理能力基線量化值和生活自理能力狀態(tài)量化值的均值,N為樣本數(shù)量;

步驟4.2,基于步驟4.1獲得的均方差,計(jì)算生活自理能力基線量化值和生活自理能力狀態(tài)的相對(duì)信息量λ1,λ2,計(jì)算方法為:

<mrow> <msub> <mi>&lambda;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>V</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>b</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>V</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>b</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>V</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> </mrow>

<mrow> <msub> <mi>&lambda;</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>V</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>V</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>b</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>V</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> </mrow>

步驟4.3,基于相對(duì)信息量,作為生活自理能力基線量化值和生活自理能力狀態(tài)量化值的權(quán)重,加權(quán)融合獲得生活自理能力量化值Sf,百分化計(jì)算方法為:

Sf=λ1*Sb+λ2*St。

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