CN116705342B - 一种呼吸道传染病风险控制决策方法及系统 - Google Patents

一种呼吸道传染病风险控制决策方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种呼吸道传染病风险控制决策方法及系统，该方法包括：采集专家组在统一标准下对传染病的防控措施的正反意见；对正反意见数据集进行特征提取，得到支持程度标签和反对程度标签；根据支持程度标签和反对程度标签构造原始信息融合矩阵；对原始信息融合矩阵进行标准化处理，得到满足约束条件的信息融合矩阵；将所述满足约束条件的信息融合矩阵进行直觉模糊c均值聚类，得到类簇和类簇中心；根据类簇和类簇中心构建传染病防控措施决策库，并根据新出现的传染病的类簇中心和所述传染病防控措施决策库中对应传染病的类簇中心的距离得到传染病应对策略。实施该方法，可实现传染病防控措施快速生成，及时响应。

Description

一种呼吸道传染病风险控制决策方法及系统
技术领域
本发明涉及控制决策领域，尤其涉及一种呼吸道传染病风险控制决策方法及系统。
背景技术
近年来，在疫情防控期间各地区出台了各种各样的疫情防控政策，积累了很多应对突发疫情的防控措施经验，然而面对不同的传染病传播，不能将以前的防控措施直接照搬，需要考虑不同地区的经济环境、传染病严重程度、各专家的意见等因素，为此，在面对突如其来的传染病时，如何快速有效的做出科学决策是目前急需解决的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种呼吸道传染病风险控制决策方法及系统，能够融合各专家对同一决策的正反意见，快速做出科学有效的风险控制决策。
本发明所采用的第一技术方案是：一种呼吸道传染病风险控制决策方法，包括以下步骤：
采集专家组在统一标准下对传染病的防控措施的正反意见，得到正反意见数据集；
对所述正反意见数据集进行特征提取，得到支持程度标签和反对程度标签；
根据所述支持程度标签和反对程度标签构造原始信息融合矩阵；
对所述原始信息融合矩阵进行标准化处理，得到满足约束条件的信息融合矩阵；
根据设定的传染病的特征指标，将所述满足约束条件的信息融合矩阵进行直觉模糊c均值聚类，得到类簇和类簇中心；
根据所述类簇和类簇中心构建传染病防控措施决策库，并根据新出现的传染病的类簇中心和所述传染病防控措施决策库中对应传染病的类簇中心的距离得到传染病应对策略。
在本技术方案中，对同一种传染病的不同防控方案进行正反意见采集，并进行信息融合构建原始信息融合矩阵，接着对原始信息融合矩阵进行标准化处理，在这一过程中保持熵不变，得到满足约束条件的信息融合矩阵，接着对其进行聚类处理得到决策库，对于新出现的传染病，根据其类簇中心与决策库中的类簇中心之间的距离大小选出最佳决策，实现对突发疫情的快速应对。
进一步，所述采集专家组在统一标准下对传染病防控措施的正反意见，得到正反意见数据集这一步骤，具体包括：
根据传染病种类建立传染病集合，并根据传染病建立与其对应的防控模式集合；
专家根据所述统一标准对传染病对应的防控模式进行打分，得到正反意见数据集。
进一步，所述对所述正反意见数据集进行特征提取，得到支持程度标签和反对程度标签这一步骤，其具体包括：
采用加权平均值算法计算传染病对应的防控措施的支持程度和反对程度；
将所述支撑程度和所述反对程度投影至预设区间；
考虑传染病的出现的时间特征，根据投影后的支持程度和反对程度构建所述支持程度标签和所述反对程度标签。
进一步，所述对所述原始信息融合矩阵进行标准化处理，得到满足约束条件的信息融合矩阵这一步骤，其具体包括：
设定所述支持程度标签和所述反对程度标签的约束条件；
根据所述约束条件进行支持程度标签标准化，得到满足约束条件的支持程度标签；
根据所述约束条件进行反对程度标签标准化，得到满足约束条件的反对程度标签；
根据所述满足约束条件的支持程度标签和所述满足约束条件的反对程度标签构建满足约束条件的信息融合矩阵。
进一步，所述根据所述约束条件进行支持程度标签标准化，得到满足约束条件的支持程度标签这一步骤之前，还包括：
计算所述原始信息融合矩阵的熵分量。
进一步，所述根据所述约束条件进行支持程度标签标准化，得到满足约束条件的支持程度标签这一步骤，具体为：
若所述原始信息融合矩阵中存在不满足所述约束条件的数据，则检索传染病的防控策略的支持程度标签的最大值的样本索引；
对所述最大值的样本索引所在列的支持程度标签进行标准化；
计算所有传染病的防控措施的支持程度标签的比例系数；
根据所述比例系数对所有传染病的防控措施的支持程度标签进行标准化，得到满足约束条件的支持程度标签。
进一步，所述根据所述约束条件进行反对程度标签标准化，得到满足约束条件的反对程度标签这一步骤，具体包括：
根据所述满足约束条件的支持程度标签和所述原始信息融合矩阵的熵分量推导出反对程度标签的修正公式；
根据所述反对程度标签的修正公式对所述反对程度标签进行标准化，得到满足约束条件的反对程度标签。
本发明所采用的第二技术方案是：一种呼吸道传染病风险控制决策系统，包括：
采集数据模块，采集专家组在统一标准下对传染病的防控措施的正反意见，得到正反意见数据集；
特征提取模块，对所述正反意见数据集进行特征提取，得到支持程度标签和反对程度标签；
矩阵构造模块，根据所述支持程度标签和反对程度标签构造原始信息融合矩阵；
矩阵标准化模块，对所述原始信息融合矩阵进行标准化处理，得到满足约束条件的信息融合矩阵；
均值聚类模块，根据设定的传染病的特征指标，将所述满足约束条件的信息融合矩阵进行直觉模糊c均值聚类，得到类簇和类簇中心；
决策模块，根据所述类簇和类簇中心构建传染病防控措施决策库，并根据新出现的传染病的类簇中心和所述传染病防控措施决策库中对应传染病的类簇中心的距离得到传染病应对策略。
本发明提供的一种呼吸道传染病风险控制决策方法及系统的有益效果是：本发明采集传染病的各个应对策略的专家组不同意见，并进行特征提取得到支持程度标签和反对程度标签，再根据支持程度标签和反对程度标签构建原始信息融合矩阵，接着对原始信息融合矩阵进行标准化处理，得到满足约束条件的信息融合矩阵，然后对其进行聚类处理得到类簇中心和类簇，在此基础上构建决策库，在面对新传染病时，计算新传染病的类簇中心与决策库中的类簇中心的距离来得到最终的决策，以此来实现面对突发传染病时能够快速科学的作出决策。
附图说明
图1是本发明一种呼吸道传染病风险控制决策方法的步骤流程图；
图2是本发明原始信息融合矩阵示意图；
图3是本发明一种呼吸道传染病风险控制决策系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
如图1所示，本发明提供了一种呼吸道传染病风险控制决策方法，该方法包括以下步骤：
101、采集专家组在统一标准下对传染病的防控措施的正反意见，得到正反意见数据集。
在本实施例中，搜集出现过的传染病种类，构建传染病数据集，表示为X＝{x1,x2,…,xn}，其中xj表示第j种传染病，j＝1、2、…、n。针对每一种传染病收集各个地区采取的应对措施，构建防控模式数据集，表示为其中/>表示第j种传染病在第i个地区采取的防控措施。如表1所示，让多位专家在统一标准的评判表上对某一地区采取的防控措施进行评价，得到针对传染病xj在第i个地区采取的防控措施的支持/反对程度，然后将传染病xj在第i个地区采取的防控措施的专家评分进行汇总，如表2所示，得到传染病xj在第i个地区采取的防控措施的正反意见数据集。
表1传染病xj是否解除封控专家评判表
表2传染病xj专家意见汇总表
102、对所述正反意见数据集进行特征提取，得到支持程度标签和反对程度标签。
对上一步骤得到的所述正反意见数据集求平均，得到针对传染病xj在第i个地区采取的防控措施的支持程度和反对程度。具体来说，对每一个所述正反意见数据集的支持评分求算数平均数，得到专家对传染病xj在第i个地区采取的防控措施的支持程度，用表示；对每一个所述正反意见数据集中的支持评分求算数平均数，得到专家对传染病xj的在第i个地区采取的防控措施的反对程度，用/>表示，然后将传染病xj在各个地区采取的防控措施的所述支持程度和所述反对程度投影至[0，1]区间，然后引入传染病发生的时期特征，构建支持程度标签和反对程度标签，具体表示如下：
其中，表示tk时期下，专家对传染病xj在i地区采取的防控措施的支持程度标签，/>表示tk时期下专家对传染病xj在i地区采取的防控措施的反对程度标签。
然后将所述支持程度标签和反对程度标签/>分别记为/>和
103、根据所述支持程度标签和反对程度标签构造原始信息融合矩阵。
将上一步骤得到的所述支持程度标签和所述反对程度标签进行融合，得到融合防控专家意见集，具体表示为其中x∈X，简写为/>由于专家在做出对某一传染病在某个地区采取的防控措施的支持/反对意见时，不会考虑由此得到的所述支持程度标签和所述反对程度标签之间的关系，所以得到的所述融合防控专家意见集可能存在/>的情况，导致无法进行聚类，因此接下来需要构造原始信息融合矩阵/>如图2所示，并对其进行标准化处理。
104、对所述原始信息融合矩阵进行标准化处理，得到满足约束条件的信息融合矩阵。
在本实施例中，所述约束条件包括强约束条件、弱约束条件和无约束条件，具体表示如表3所示。在此基础上，对所述原始信息融合矩阵进行标准化处理，具体而言包括对专家支持程度标签和专家反对程度标签进行标准化。
在对专家支持程度标签标准化过程中，先计算所述原始信息融合矩阵的熵分量，在本实施例中，选用直觉模糊集熵值函数进行计算，计算公式具体表示为：
每个样本的熵分量表示为：
其中，Eij(tk)表示tk时期的原始信息融合矩阵的熵分量，tk表示传染病发生的时间特征，c表示地区数量，n表示传染病的种类数量，表示专家对tk时期传染病xj在i地区采取的防控措施的支持程度，/>指tk时期下专家对传染病xj在i地区采取的防控措施的反对程度标签。
在计算熵分量之后，检索所述原始信息融合矩阵中/>最大值的样本索引/>具体而言，若存在/>不满足约束条件(1)，则通过下列公式检索所述原始信息融合矩阵中/>最大值所在的样本索引/>为索引/>对应的样本，所述下列公式表示为：
接着计算所有列第i行与第/>列的第i行的比例系数/>具体的计算公式为：
特别的，当时，有
接着对第列进行标准化处理，具体来说，对第/>列的/>进行标准化，表达式为：
需要说明的是，上述公式采用的是赋值思想。
然后将所有列的专家支持程度j＝1，2，…，n，根据所述比例系数/>进行标准化处理，具体计算公式为：
按照上述步骤重复处理，直至将所有样本xj均满足所述强约束条件(1)，得到最终的专家支持程度标签标准化后的矩阵
表3约束条件与定义表达
对专家反对程度标签标准化首先根据标准化后的专家支持程度标签和原始信息融合矩阵的每个样本的熵分量推导出对反对程度标签进行标准化的公式：
值得注意的是，在经过原始信息融合矩阵标准化之后，得到的满足约束条件的信息融合矩阵的熵不变，并且保留了专家评判之间的关系信息。
105、根据设定的传染病的特征指标，将所述满足约束条件的信息融合矩阵进行直觉模糊c均值聚类，得到类簇和类簇中心。
在得到标准化后的信息融合矩阵之后，对每个传染病xj设置特征指标，在本实施例中，设置3个特征指标，表示为wj＝{wj1，wj2，wj3}，其中wj1表示新增确诊病例数，wj2表示基本再生数，wj3表示有效再生数，按照三个特征指标对标准化后的信息融合矩阵进行普通集合直觉模糊c均值聚类，得到c个类簇clusterj(tk)，j＝1，2，...，c和类簇中心vi(tk)，i＝1，2，...，c，vi(tk)反应了与第i个地区关联度高的多个传染病的特征指标的中心情况。再计算时期tk，k＝1，2，...，K下，类簇clusterj(tk)的决策方案y(vi(tk))，i＝1，2，...，c，其代表了时期tk下第i个地区对多个传染病采取的总体历史决策，进而得到传染病防控决策库，如表4所示。计算公式具体为：
其中，y(xj(tk)))表示时期tk下，传染病xj的历史决策，M表示检索众数操作。
表4传染病防控措施决策库
106、根据所述类簇和类簇中心构建传染病防控措施决策库，并根据新出现的传染病的类簇中心和所述传染病防控措施决策库中对应传染病的类簇中心的距离得到传染病应对策略。
当在新时期tK+1下，出现了新的传染病xn+1，将tK+1时期下，采集到的关于所有传染病的专家意见转化为原始信息融合矩阵，随后进行标准化处理，得到强约束矩阵对/>做相同直觉模糊c均值聚类，得到c个类簇中心vi(tK+1)，i＝1，2，…，c，传染病xn+1所在类簇的中心为v-1，计算v-1与“传染病防控措施决策库”类簇中心vi(tk)，(i＝1，2，...，c)，(k＝1，2，...，K)之间的欧式距离d-1i(tk)，计算公式为：
d-1i(tk)＝||v-1-vi(tk)||，(i＝1，2，…，c)，(k＝1，2，…，K)
将距离d-1i(tk)最小的决策作为该传染病xn+1的决策方案y(vi(tK+1))，以此快速得到对应的处理方式，为决策者提供科学可靠的支撑。其中，timi为dik，k＝1，2，...，K中最小值所对应的时期索引，具体表示为：
如图3所示，一种呼吸道传染病风险控制决策系统，包括：
采集数据模块，采集专家组在统一标准下对传染病的防控措施的正反意见，得到正反意见数据集；
特征提取模块，对所述正反意见数据集进行特征提取，得到支持程度标签和反对程度标签；
矩阵构造模块，根据所述支持程度标签和反对程度标签构造原始信息融合矩阵；
矩阵标准化模块，对所述原始信息融合矩阵进行标准化处理，得到满足约束条件的信息融合矩阵；
均值聚类模块，根据设定的传染病的特征指标，将所述满足约束条件的信息融合矩阵进行直觉模糊c均值聚类，得到类簇和类簇中心；
决策模块，根据所述类簇和类簇中心构建传染病防控措施决策库，并根据新出现的传染病的类簇中心和所述传染病防控措施决策库中对应传染病的类簇中心的距离得到传染病应对策略。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (7)

1.一种呼吸道传染病风险控制决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集专家组在统一标准下对传染病的防控措施的正反意见，得到正反意见数据集；
对所述正反意见数据集进行特征提取，得到支持程度标签和反对程度标签；
根据所述支持程度标签和反对程度标签构造原始信息融合矩阵；
对所述原始信息融合矩阵进行标准化处理，得到满足约束条件的信息融合矩阵；
根据设定的传染病的特征指标，将所述满足约束条件的信息融合矩阵进行直觉模糊c均值聚类，得到类簇和类簇中心；
根据所述类簇和类簇中心构建传染病防控措施决策库，并根据新出现的传染病的类簇中心和所述传染病防控措施决策库中对应传染病的类簇中心的距离得到传染病应对策略；
所述对所述正反意见数据集进行特征提取，得到支持程度标签和反对程度标签这一步骤，其具体包括：
采用加权平均值算法计算传染病对应的防控措施的支持程度和反对程度；
将所述支持程度和所述反对程度投影至预设区间；
考虑传染病的出现的时间特征，根据投影后的支持程度和反对程度构建所述支持程度标签和所述反对程度标签。
2.根据权利要求1所述一种呼吸道传染病风险控制决策方法，其特征在于，所述采集专家组在统一标准下对传染病的防控措施的正反意见，得到正反意见数据集这一步骤，具体包括：
根据传染病种类建立传染病集合，并根据传染病建立与其对应的防控模式集合；
专家根据所述统一标准对传染病对应的防控模式进行打分，得到正反意见数据集。
3.根据权利要求2所述一种呼吸道传染病风险控制决策方法，其特征在于，所述对所述原始信息融合矩阵进行标准化处理，得到满足约束条件的信息融合矩阵这一步骤，其具体包括：
设定所述支持程度标签和所述反对程度标签的约束条件；
根据所述约束条件进行支持程度标签标准化，得到满足约束条件的支持程度标签；
根据所述约束条件进行反对程度标签标准化，得到满足约束条件的反对程度标签；
根据所述满足约束条件的支持程度标签和所述满足约束条件的反对程度标签构建满足约束条件的信息融合矩阵。
4.根据权利要求3所述一种呼吸道传染病风险控制决策方法，其特征在于，所述根据所述约束条件进行支持程度标签标准化，得到满足约束条件的支持程度标签这一步骤之前，还包括：
计算所述原始信息融合矩阵的熵分量。
5.根据权利要求4所述一种呼吸道传染病风险控制决策方法，其特征在于，所述根据所述约束条件进行支持程度标签标准化，得到满足约束条件的支持程度标签这一步骤，具体包括：
若所述原始信息融合矩阵中存在不满足所述约束条件的数据，则检索传染病的防控策略的支持程度标签的最大值的样本索引；
对所述最大值的样本索引所在列的支持程度标签进行标准化；
计算所有传染病的防控措施的支持程度标签的比例系数；
根据所述比例系数对所有传染病的防控措施的支持程度标签进行标准化，得到满足约束条件的支持程度标签。
6.根据权利要求5所述一种呼吸道传染病风险控制决策方法，其特征在于，所述根据所述约束条件进行反对程度标签标准化，得到满足约束条件的反对程度标签这一步骤，具体包括：
根据所述满足约束条件的支持程度标签和所述原始信息融合矩阵的熵分量推导出反对程度标签的修正公式；
根据所述反对程度标签的修正公式对所述反对程度标签进行标准化，得到满足约束条件的反对程度标签。
7.一种呼吸道传染病风险控制决策系统，其特征在于，包括：
采集数据模块，采集专家组在统一标准下对传染病的防控措施的正反意见，得到正反意见数据集；
特征提取模块，对所述正反意见数据集进行特征提取，得到支持程度标签和反对程度标签；
矩阵构造模块，根据所述支持程度标签和反对程度标签构造原始信息融合矩阵；
矩阵标准化模块，对所述原始信息融合矩阵进行标准化处理，得到满足约束条件的信息融合矩阵；
均值聚类模块，根据设定的传染病的特征指标，将所述满足约束条件的信息融合矩阵进行直觉模糊c均值聚类，得到类簇和类簇中心；
决策模块，根据所述类簇和类簇中心构建传染病防控措施决策库，并根据新出现的传染病的类簇中心和所述传染病防控措施决策库中对应传染病的类簇中心的距离得到传染病应对策略；
所述对所述正反意见数据集进行特征提取，得到支持程度标签和反对程度标签，其具体包括：采用加权平均值算法计算传染病对应的防控措施的支持程度和反对程度；将所述支持程度和所述反对程度投影至预设区间；考虑传染病的出现的时间特征，根据投影后的支持程度和反对程度构建所述支持程度标签和所述反对程度标签。
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