[发明专利]一种采集和处理认知信息的系统和方法

权利要求书

1.一种采集和处理认知信息的系统，其特征在于，包括依次连接的信息收集模块（100）、人工智能模块（200）以及第一干预模块（300）；

所述信息收集模块（100）设置为收集用户的表型信息，用户的表型信息包括用户的心理状态信息和与心理状态相关的生理感受参数，心理状态信息通过智能设备（400）上的用户输入收集，用户的生理感受参数通过可穿戴设备（500）收集；

所述人工智能模块（200）设置为在使用前，接收信息收集模块（100）收集且经过人工标注的用户的表型信息作为样本数据集，进行机器学习；并在使用时，根据用户的表型信息进行信息处理以输出干预方案建议；

所述第一干预模块（300）设置为根据人工智能模块（200）输出的干预方案建议，来输出任务清单，提醒用户实施干预方案；

所述干预方案建议包括各个干预目标下的干预方案和干预目标优先级；人工智能模块（200）包括分别用于输出各个干预目标下的干预方案的多个第二干预模块（210）以及用于输出干预目标优先级的隐马尔可夫模型（220），每个干预目标分别对应于一个第二干预模块（210），每个第二干预模块（210）分别具有一个神经网络协同过滤框架以及一系列可行的干预项；所述机器学习对所述人工智能模块（200）的第二干预模块（210）和隐马尔可夫模型（220）进行；

所述神经网络协同过滤框架的机器学习，包括：

步骤A1：获取多个不同类型的用户的表型信息，并获取经过人工标注得到的各个类型的用户所推荐采用的干预手段，作为样本数据集；将用户和干预手段变换为矩阵形式，得到用户-干预项矩阵；

步骤A2：在神经网络协同过滤框架的嵌入层，将用户-干预项矩阵的用户向量和干预项向量分别采用嵌入方法映射成k维向量，然后作为输入参数输入到神经网络协同过滤框架的协同过滤层；

步骤A3：在协同过滤层，通过点积运算计算用户向量和干预项向量乘积的各维度值，Sigmoid函数作为神经网络的激活函数，最终在输出层得到各个用户u选择干预项i的预测评分y’_ui；

步骤A4：利用损失函数来拟合用户-干预项矩阵中用户的干预项，以对所述神经网络协同过滤框架进行训练；

且每个第二干预模块（210）设置为执行如下步骤，来根据用户的表型信息输出经过排序的干预项，作为第二干预模块（210）的干预目标下的干预方案：

根据信息收集模块（100）采集的用户的表型信息，确定样本数据集中的各个用户分别与待推荐用户的表型信息之间的相似度，从样本数据集中的各个用户中找出相似度最高的用户，利用所述神经网络协同过滤框架获取相似度最高的用户所对应的经过排序的干预项并输出；

所述损失函数为基于分类数据的二值交叉熵损失函数；任意两个用户的表型信息之间的相似度为jaccard系数。

2.根据权利要求1所述的采集和处理认知信息的系统，其特征在于，所述信息收集模块（100）设置为在智能设备（400）上显示心理状态参数的信息以供用户选择，以此来通过智能设备（400）上的用户输入收集心理状态参数。

3.根据权利要求2所述的采集和处理认知信息的系统，其特征在于，所述信息收集模块（100）包括情绪模块（110）、行为模块（120）、感受模块（130）、思维模块（140）以及情境模块（150）；情绪模块（110）设置在智能设备（400）上显示情绪信息以供用户选择；行为模块（120）设置为在智能设备（400）上显示行为信息以供用户选择；思维模块（140）设置为在智能设备（400）上显示思维信息以供用户选择；情境模块（150）设置为在智能设备（400）上显示情境信息以供用户选择；感受模块（130）包括主观感受模块（131）和生理感受模块（132），主观感受模块（131）设置为在智能设备（400）上显示主观感受信息以供用户选择；生理感受模块（132）设置为通过可穿戴设备（500）实时收集用户的生理参数。

4.根据权利要求1所述的采集和处理认知信息的系统，其特征在于，所述第二干预模块（210）包括以行为作为干预目标的行为干预模块、以感受作为干预目标的感受干预模块、以情绪作为干预目标的情绪干预模块以及以思维作为干预目标的思维干预模块。