【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及心理健康管理，特別是一種基于行為分析的心理危機預警干預系統及方法。
技術介紹
1、隨著社會壓力不斷增加，心理健康問題日益受到關注。心理危機，尤其是導致自傷或自殺風險的危機事件，成為人們亟需解決的社會問題。傳統的心理健康評估方法多依賴于自我報告或專業心理咨詢，但這些方法存在顯著的滯后性和主觀性問題。此外，隨著智能技術的發展，現代心理健康監測逐漸轉向利用智能設備和大數據分析，通過行為監控、情感分析等手段來輔助心理評估和干預。這一領域的研究包括基于可穿戴設備的生理數據采集、基于語音和表情的情感識別技術，以及基于大數據分析的行為模式檢測技術。盡管現有技術在識別和干預心理健康問題方面作出了諸多貢獻，但其仍存在諸多不足，特別是在實時性、個性化及多模態數據融合方面。
2、目前的心理危機預警系統大多依賴單一數據源，如單一的生理指標或情緒識別，缺乏對用戶行為和情感的全面監控。此外，現有的系統通常基于群體平均模型，忽視了個體差異，難以針對不同個體的行為模式和心理狀態制定個性化的預警和干預方案。這導致了系統的敏感性和準確性不足，尤其是對于心理狀態快速波動或具有復雜情感表達的用戶，現有技術無法及時捕捉其行為或情感的細微變化，進而可能錯失干預的最佳時機。更重要的是，現有的心理危機預警系統在處理多模態數據時，缺乏有效的融合機制，導致行為數據和情感數據的時序關聯性未能充分利用，影響了整體的危機預警效果。
技術實現思路
1、鑒于上述現有存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
4、第一方面，本專利技術提供了一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其包括：通過多傳感器采集用戶的行為數據和情感語義數據，生成原始數據集；
5、對原始數據集中的不同數據源進行時間軸對齊，得到結構化的行為特征和情感特征數據集；
6、基于結構化的行為特征和情感特征數據集，構建用戶的個性化行為基線模型和情感語義模型，捕捉用戶的行為模式和情感表達特征；
7、通過多維行為突變網絡，實時監控用戶的行為模式和情感表達，識別出偏離個性化行為基線模型的異常突變點；
8、將行為突變點、用戶歷史行為數據和情感表達的突變幅度相結合，制定個性化干預策略。
9、作為本專利技術所述基于行為分析的心理危機預警干預方法的一種優選方案，其中，所述通過多傳感器采集用戶的行為數據和情感語義數據，生成原始數據集，具體步驟如下：
10、獲取生理數據、語音數據和面部數據；
11、將智能穿戴設備連接到中央數據采集設備，并通過數據采集程序進行數據采集和傳輸；
12、為每個傳感器設定采樣頻率，同時統一時間間隔；
13、對傳感器的數據流打上統一的時間戳和情境標簽，以實時流的形式傳輸到中央服務器；
14、將實時傳輸的數據流進行格式化和統一存儲，并經過質量監控和預處理，生成原始數據集。
15、作為本專利技術所述基于行為分析的心理危機預警干預方法的一種優選方案，其中，所述對原始數據集中的不同數據源進行時間軸對齊，得到結構化的行為特征和情感特征數據集，具體步驟如下：
16、對統一時間戳的數據流，進行時間窗口設定，同時使用插值方法對低頻數據進行補齊；
17、從對齊后的數據中提取生理特征、語音特征和面部特征，形成結構化的行為特征和情感特征；
18、將提取的特征與情境標簽結合，得到結構化的行為特征和情感特征數據集。
19、作為本專利技術所述基于行為分析的心理危機預警干預方法的一種優選方案，其中，所述基于結構化的行為特征和情感特征數據集，構建用戶的個性化行為基線模型和情感語義模型，捕捉用戶的行為模式和情感表達特征，具體步驟如下：
20、從結構化的行為特征和情感特征數據集中提取心率變異性特征，并嵌入到多維的情感特征空間中；
21、基于行為特征和情感特征數據集，通過非線性時序建模來構建個性化行為基線模型，同時引入非線性積分方程捕捉用戶行為的復雜動態變化，表達式為：
22、；
23、其中，表示時間時的行為基線，表示用戶在時間的行為特征，表示行為特征隨時間的非線性變化函數，表示調整加速度項的非線性函數，表示行為特征對時間的二階導數，表示時間窗口長度，表示微積分中的微小時間增量；
24、將不同情感特征源通過多模態情感融合進行統一處理，通過非線性融合方程輸出情感基線，表達式為：
25、；
26、其中，表示用戶在時間時刻的情感基線，表示用戶的第一情感特征隨時間的非線性變化函數，表示用戶的第二情感特征隨時間的一階導數，表示用戶的第二情感特征隨時間的非線性函數。
27、作為本專利技術所述基于行為分析的心理危機預警干預方法的一種優選方案，其中，所述通過多維行為突變網絡，實時監控用戶的行為模式和情感表達，識別出偏離個性化行為基線模型的異常突變點，具體步驟如下：
28、從用戶的行為基線和情感基線中提取實時的行為特征和情感特征作為輸入；
29、通過注意力機制將行為特征、加速度項以及情感特征、進行信息融合；
30、基于融合后的信息，使用雙向長短期記憶網絡對行為特征和情感特征的時間序列進行建模；
31、進一步地在雙向長短期記憶網絡中引入孤立森林算法，實時檢測異常突變點；
32、將實時數據與用戶的行為基線和情感基線進行對比，計算當前行為與基線的偏離程度；
33、實時行為特征與基線行為突變幅度，表達式為：
34、；
35、其中，表示在時間的實時行為，表示在時間的個性化行為；
36、實時情感特征與基線情感突變幅度，表達式為：
37、；
38、其中，表示在時間的情感特征，表示在時間的情感基線；
39、通過對和進行分析，識別出顯著偏離個性化基線的突變點；
40、設定異常突變點檢測閾值，如果或二者任意一個超過異常突變點檢測閾值，則判定為異常突變點。
41、作為本專利技術所述基于行為分析的心理危機預警干預方法的一種優選方案，其中，所述使用雙向長短期記憶網絡對行為特征和情感特征的時間序列進行建模，具體步驟如下：
42、通過前向lstm網絡和后向lstm網絡處理，分別捕捉行為特征和情感特征的歷史信息和未來信息；
43、將捕捉到的歷史信息和未來信息連接起來，生成綜合的時間序列隱含表示；
44、使用均方誤差作為損失函數，同時使用adam優化器來更新模型參數；
45、模型訓練完成后，雙向lstm將對輸入的時間序列進行預測，并輸出連續的時間序列隱含表示。
46、作為本專利技術所述基于行為分析的心理危機預警干本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其特征在于，所述通過多傳感器采集用戶的行為數據和情感語義數據，生成原始數據集，具體步驟如下：
3.如權利要求2所述的一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其特征在于，所述對原始數據集中的不同數據源進行時間軸對齊，得到結構化的行為特征和情感特征數據集，具體步驟如下：
4.如權利要求3所述的一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其特征在于，所述基于結構化的行為特征和情感特征數據集，構建用戶的個性化行為基線模型和情感語義模型，捕捉用戶的行為模式和情感表達特征，具體步驟如下：
5.如權利要求4所述的一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其特征在于，所述通過多維行為突變網絡，實時監控用戶的行為模式和情感表達，識別出偏離個性化行為基線模型的異常突變點，具體步驟如下：
6.如權利要求5所述的一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其特征在于，所述使用雙向長短期記憶網絡對行為特征和情感特征的時間序列進行建模
7.如權利要求6所述的一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其特征在于，所述將行為突變點、用戶歷史行為數據和情感表達的突變幅度相結合，制定個性化干預策略，具體步驟如下：
8.一種基于行為分析的心理危機預警干預系統，基于權利要求1~7任一所述的一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其特征在于，包括：數據采集模塊、時間軸對齊模塊、模型構建模塊、監控模塊和策略制定模塊；
...【技術特征摘要】
1.一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其特征在于，所述通過多傳感器采集用戶的行為數據和情感語義數據，生成原始數據集，具體步驟如下：
3.如權利要求2所述的一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其特征在于，所述對原始數據集中的不同數據源進行時間軸對齊，得到結構化的行為特征和情感特征數據集，具體步驟如下：
4.如權利要求3所述的一種基于行為分析的心理危機預警干預方法，其特征在于，所述基于結構化的行為特征和情感特征數據集，構建用戶的個性化行為基線模型和情感語義模型，捕捉用戶的行為模式和情感表達特征，具體步驟如下：
5.如權利要求4所述的一種基于行為分析的心理危機預警...
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