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申请/专利权人：西北师范大学
摘要：本发明提供了一种用于精神疾病诊疗的动态q阶序对犹豫模糊决策方法，包括动态加权和动态决策两个步骤，由于复杂的精神疾病的诊疗过程通常需要配合各种诊疗方案，且每个动态时刻的诊疗方案呈动态变化，故本发明采用基于动态模糊权重计算方法和动态模糊偏好关系矩阵计算方法，提供一种动态变化诊疗方案的综合制定方法，不仅考虑到动态模糊诊疗过程症状中患者心理状态与临床表现特征的动态模糊相关性，还保证了患者心理特征与临床表现特征以及诊疗方案的动态变化，以及与动态模糊诊疗评估的历史反馈能力及其二者的结合，因此本发明在精神疾病的模糊诊疗过程中具有较强的动态适应性和灵活的处理模糊信息能力。
主权项：1.一种用于精神疾病诊疗的动态q阶序对犹豫模糊决策方法，其特征在于，包括动态加权和动态决策；其中，所述动态加权包括如下步骤：步骤1、根据多种治疗方案生成备选集，患者临床表现和症状生成属性集，建立t时刻的q阶序对犹豫模糊决策矩阵Dt；步骤2、通过步骤1中决策矩阵Dt计算t时刻的模糊熵矩阵，再通过交叉熵公式计算每两个属性间的交叉熵；步骤3、计算t时刻每个属性的模糊测度及其Banzhaf值；步骤4、计算t时刻属性集静态权重以及t时刻历史属性集权重；步骤5、根据t时刻属性集Ct的静态权重与历史属性集的权重计算得到t时刻属性集的动态权重步骤6、计算t时刻属性集Ct的权重Wt；所述动态决策包括如下步骤：步骤7、计算t时刻每个属性下模糊评估的相对接近度并排序；步骤8、计算t时刻备选集关于属性Cj的静态模糊偏好关系矩阵步骤9、根据步骤6得到的t时刻属性集Ct的权重Wt以及步骤8得到的静态模糊偏好关系矩阵计算t时刻的集成静态模糊偏好关系矩阵步骤10、根据步骤9得到的集成静态模糊偏好关系矩阵计算t时刻动态模糊偏好关系矩阵步骤11、根据步骤10中的t时刻动态模糊偏好关系矩阵构建排序指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北师范大学 一种用于精神疾病诊疗的动态q阶序对犹豫模糊决策方法
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