[发明专利]基于改进遗传算法的心理压力评测分级方法有效
申请号: | 202010054621.3 | 申请日: | 2020-01-17 |
公开(公告)号: | CN111150411B | 公开(公告)日: | 2022-11-11 |
发明(设计)人: | 张泽旭;乔衍迪;迟旭 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学;苏州点石仿真科技有限公司 |
主分类号: | A61B5/16 | 分类号: | A61B5/16;A61B5/318;A61B5/355;A61B5/353;A61B5/366;A61B5/352;A61B5/0531 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人: | 张利明 |
地址: | 150001 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 改进 遗传 算法 心理压力 评测 分级 方法 | ||
1.一种基于改进遗传算法的心理压力评测分级方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:采集受试者的心电信号和皮肤电阻信号,对心电信号进行去噪滤波后获得待识别心电信号,再进行特征提取获得心电参数特征;同时对皮肤电阻信号进行去噪滤波后获得待识别皮肤电阻信号,再进行特征提取获得皮肤参数特征;
步骤二:对心电参数特征和皮肤参数特征进行选择,获得压力评测特征;
步骤三:基于改进遗传算法对压力评测特征进行权重分配,并与PSTR压力表进行映射,实现对受试者受压状态的压力分级;
所述步骤三中,基于改进遗传算法对压力评测特征进行权重分配包括:
1)选择待评估的压力分级模型的压力评测特征参数;
2)对每个压力评测特征参数设定取值范围;
3)对每个压力评测特征参数在设定的取值范围内,产生N个均匀分布的独立随机数;
4)将N个独立随机数作为生理参数形成生理参数集,分别运行所述压力分级模型,并计算目标函数值;
5)比较目标函数值和给定指标值,将N个独立随机数区分为可接受值和不可接受值;
6)对每个压力评测特征参数,比较可接受值和不可接受值的分布,计算累积频率,并绘制累积频率曲线图,所述累积频率曲线图用于表示每个压力评测特征参数的敏感度大小;
所述目标函数值f(x)采用生理参数加权值与压力分级级数的误差平方和表示:
式中ps(x)是生理参数加权值,pc(x)是压力分级级数;
若目标函数值f(x)小于相应给定指标值,则对应的生理参数值为可接受值,否则为不可接受值;
所述心电信号和皮肤电阻信号的去噪滤波包括:首先进行基线漂移矫正,采用LOWESS方法进行平滑滤波,对信号中每一个数据点的一个邻域内各点的数据,用一元七次多项式进行拟合,实现去除基线漂移;再利用陷波滤波器,滤除信号中的50Hz工频干扰;
所述改进遗传算法包括:
1)产生初始化种群,每个染色体被编码为一个浮点数字向量,长度和待估计重要模型参数的个数一致;以[x1 x2...xi...xN]表示一个染色体,使用下式进行个体数为M的种群初始化:
式中和分别是生理参数的上限和下限,εi是范围在[0,1]内的服从均匀分布的随机数,重复N次进而产生向量[x1 x2...xi...xN];
重复上述过程M次,得到搜索空间中服从均匀分布的M个初始可行解;
2)设计适应度函数:设各生理参数加权值Ri与心理压力分级级数Yi之间的误差为ei:所述Ri等于同ps(x),Yi等同于pc(x);
ei=Ri-Yi,
均方误差ε定义为:
式中Z是训练的样本数;
通过训练使得各心理参数加权值Ri尽可能地接近心理压力分级级数Yi的均方误差ε,收敛于0;
3)根据适应度函数训练得到的各生理参数特征值Ri,设计交叉概率pc和变异概率pm进行调节,强化心理压力级数与各生理参数特征之间的固连关系:
式中,fmax是最大适应值,fmin是最小适应值,fc是交叉个体的适应值,fm是变异个体的适应值,fave是平均适应值,且(fmax-fmin)用于反映种群稳定性;
其中ci,i=1,2,3,4,表示任意常值的权重,满足以下条件:
4)权系数设计:将压力分级模型的压力分为5级;根据各压力级数的子目标函数fi(x),(i=1,2,...,m)赋予不同的权系数wi,(i=1,2,...,m),0≤wi≤1,i=1,2,...,m且wi的大小代表相应子目标函数fi(x)在多目标优化问题中的重要程度,从而将多目标优化问题转化为了单目标优化问题:
压力分组模型函数u(f(x))为:
5)模型分析:计算各生理参数的分离程度SD,SD值越接近1,表示参数此时的权重分配越不合理,反之参数权重分配是合理的;
分离程度SD为:
式中Yi是参数可接受值,是参数不可接受值;是参数可接受值的平均值。
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