基于模糊主成分的老年人語(yǔ)言交流能力綜合評(píng)估算法①

董瑤，張雪琳，楊鵬，趙敏

基于模糊主成分的老年人語(yǔ)言交流能力綜合評(píng)估算法①

董瑤1,2，張雪琳1,2，楊鵬1,2，趙敏1

目的 探討定量綜合評(píng)估老年人語(yǔ)言功能的算法，為養(yǎng)老分級(jí)照顧、護(hù)理提供基礎(chǔ)。方法 2016年3月至2017年5月，來(lái)自養(yǎng)老院及醫(yī)院志愿者50例，通過(guò)語(yǔ)言障礙診治儀提取相關(guān)數(shù)據(jù)，建立模糊綜合與主成分定量分析模型，評(píng)估老年人語(yǔ)言交流能力等級(jí)，與臨床評(píng)估進(jìn)行比較。結(jié)果 共提取到兩個(gè)主成分，方差貢獻(xiàn)率分別為77.53%和14.12%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率91.65%。與臨床評(píng)估結(jié)果的符合率≥80%。結(jié)論 模糊主成分評(píng)估老年人語(yǔ)言交流能力具有可行性。

老年；語(yǔ)言交流能力；主成分分析；模糊綜合評(píng)價(jià)法

語(yǔ)言交流是接受信號(hào)刺激，產(chǎn)生一連串反應(yīng)并正確表達(dá)出來(lái)的完整過(guò)程，是身體功能與身體結(jié)構(gòu)的共同作用；身體功能方面主要有意識(shí)、定向、注意、記憶、理解、知覺(jué)、言語(yǔ)，感覺(jué)中的視、聽(tīng)及發(fā)聲等功能，身體結(jié)構(gòu)方面主要有神經(jīng)、腦、眼、耳、發(fā)聲及言語(yǔ)等結(jié)構(gòu)[1-4]。語(yǔ)言交流過(guò)程需要通過(guò)完整的人體系統(tǒng)機(jī)制完成，關(guān)聯(lián)許多結(jié)構(gòu)和功能，故而老年人語(yǔ)言交流能力的分級(jí)評(píng)估，本質(zhì)上是一個(gè)多指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題。

至2013年，我國(guó)老年人口突破2億，正式進(jìn)入老齡化社會(huì)。如何實(shí)現(xiàn)正確科學(xué)養(yǎng)老已成為現(xiàn)階段亟待解決的問(wèn)題，養(yǎng)老服務(wù)業(yè)也越來(lái)越受到社會(huì)重視[5]。十八大以后，國(guó)務(wù)院出臺(tái)了《關(guān)于加快發(fā)展養(yǎng)老服務(wù)業(yè)的若干意見(jiàn)》和《關(guān)于促進(jìn)健康服務(wù)業(yè)發(fā)展的若干意見(jiàn)》等政策文件，明確建立以居家為基礎(chǔ)、社區(qū)為依托、機(jī)構(gòu)為支撐的社會(huì)養(yǎng)老服務(wù)體系，為我國(guó)養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指明了方向，居家養(yǎng)老的重要作用被以政策性文件的形式指出，體現(xiàn)其在我國(guó)社會(huì)養(yǎng)老服務(wù)體系中的關(guān)鍵作用[6]。

隨著老年人口高齡化，總體健康水平下降，影響老年人日常生活活動(dòng)、精神狀態(tài)、感知覺(jué)與溝通等方面的能力水平，給社會(huì)和家庭帶來(lái)沉重負(fù)擔(dān)[7-8]；而老年人能否準(zhǔn)確表達(dá)自身需求，又是為其提供優(yōu)質(zhì)養(yǎng)老服務(wù)的基礎(chǔ)，表達(dá)能力的關(guān)鍵是語(yǔ)言交流能力。

由暨南大學(xué)開(kāi)發(fā)的基于觸摸屏單片機(jī)的語(yǔ)言障礙診治儀，可用于診斷語(yǔ)言障礙[9]。現(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)外主要采用問(wèn)卷調(diào)查和評(píng)估量表評(píng)估老年人語(yǔ)言交流能力，主觀性強(qiáng)，穩(wěn)定性差[10-14]。針對(duì)多指標(biāo)預(yù)測(cè)分級(jí)方法常用的有層次分析法、熵權(quán)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊綜合評(píng)價(jià)法等[15-17]。老年人語(yǔ)言交流能力評(píng)估，評(píng)價(jià)因素帶有模糊性，而模糊綜合評(píng)估法利用模糊關(guān)系合成原理，在模糊數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上，把影響被評(píng)價(jià)事物無(wú)法量化、邊界模糊的因素量化，并評(píng)估其隸屬等級(jí)狀況，得出分級(jí)評(píng)估結(jié)果。因此，本研究結(jié)合老年人語(yǔ)言交流特點(diǎn)，采用主成分分析與模糊綜合評(píng)價(jià)相結(jié)合的方法，定量評(píng)估老年人語(yǔ)言交流等級(jí)，為科學(xué)養(yǎng)老提供參考。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

選取天津桃花源養(yǎng)老機(jī)構(gòu)和河北省優(yōu)撫醫(yī)院65～90歲老年人50例，其中男性27例，女性23例；平均受教育年限(6.2±3.4)年；能力完好21例，輕度失能16例，中度失能8例，重度失能5例；所有受試者均為右利手。

應(yīng)用語(yǔ)言障礙診治儀檢測(cè)提取老年人指標(biāo)數(shù)據(jù)。由于指標(biāo)過(guò)多，僅選取聽(tīng)覺(jué)能力、視覺(jué)能力、注意力、記憶力、理解力、判斷力、表達(dá)力、語(yǔ)音平均能量、平均語(yǔ)速9項(xiàng)。

1.2 方法

1.2.1 基于主成分的模糊綜合評(píng)估模型

針對(duì)人體系統(tǒng)的復(fù)雜性、影響老年人語(yǔ)言交流因素的多源性，及影響因素的模糊性，本文采用模糊綜合評(píng)判對(duì)老年人多項(xiàng)語(yǔ)言指標(biāo)進(jìn)行多元信息融合，定量評(píng)估老年人語(yǔ)言交流能力等級(jí)。采用主成分分析法確定影響因子的多項(xiàng)指標(biāo)，并分別計(jì)算其權(quán)重。以模糊綜合評(píng)估法處理模糊值及不確定因素[18-21]。模糊綜合評(píng)估法要解決的關(guān)鍵技術(shù)包括確定指標(biāo)權(quán)重、選取隸屬度函數(shù)兩個(gè)方面。評(píng)估流程見(jiàn)圖1。

圖1 模糊綜合評(píng)估框架圖

1.2.2 主成分分析法

指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重表征其重要性，權(quán)重表征其對(duì)應(yīng)的參數(shù)對(duì)最終評(píng)估結(jié)果的影響程度。最終評(píng)估結(jié)果的好壞與權(quán)重的選取直接相關(guān)，如果某項(xiàng)參數(shù)的權(quán)重被過(guò)分強(qiáng)調(diào)，那么其他項(xiàng)的重要性必然會(huì)被削弱；如果嚴(yán)重偏離權(quán)重正常值，則評(píng)估模型不可用。確定指標(biāo)參數(shù)權(quán)重的方法很多，主成分分析法由客觀數(shù)據(jù)確定指標(biāo)權(quán)重，是一種量化確定指標(biāo)權(quán)重的方法，具備一定的客觀性和科學(xué)性[22-25]。因此，本文采用主成分分析法確定指標(biāo)權(quán)重。

主成分分析法重新組合p個(gè)有一定關(guān)系的語(yǔ)言指標(biāo)，形成相互獨(dú)立的m個(gè)參數(shù)取代原語(yǔ)音指標(biāo)。主成分分析法將累積貢獻(xiàn)率85%～95%之間、特征值＞1的向量提取出來(lái)，作為主成分。其數(shù)學(xué)模型見(jiàn)式(1)。

其中主成分為F1,...,Fm共m個(gè)，a1,1,...,ap,m為原始數(shù)據(jù)集X=(x1,x2,...,xp)協(xié)方差矩陣cov(X)特征值λ1,...,λm對(duì)應(yīng)的特征向量，x1,x2,...,xp為數(shù)據(jù)集歸一化處理之后的向量。

主成分貢獻(xiàn)率按式(2)計(jì)算。

為了敘述方便，設(shè)第一、二主成分F1、F2對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率為c1、c2，其和c1+c2＞85%，則提取前兩個(gè)主成分描述原有信息。

基于主成分分析法求語(yǔ)言指標(biāo)權(quán)重如式(3)。

1.2.3 模糊綜合評(píng)價(jià)法

模糊綜合評(píng)價(jià)法是一種多因素決策方法，對(duì)影響事物的多個(gè)方面做出有效、全面評(píng)價(jià)。模糊綜合評(píng)判以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，處理不確定性、多因素問(wèn)題。

1.2.3.1 建立因素集和評(píng)語(yǔ)集

影響老年人語(yǔ)言交流的因素包括對(duì)看到、聽(tīng)到的事物或指令的簡(jiǎn)單或復(fù)雜的理解、判斷、表達(dá)、復(fù)述、命名、記憶及注意程度，總結(jié)歸類(lèi)為九大項(xiàng)變量，即U={聽(tīng)覺(jué)能力,視覺(jué)能力,注意力,記憶力,理解力,判斷力,表達(dá)力,語(yǔ)音平均能量,平均語(yǔ)速}。取能力等級(jí)評(píng)語(yǔ)集V={能力完好,輕度失能,中度失能,重度失能}，其能力等級(jí)模糊值設(shè)為V={0.90,0.75,0.55,0.25}。

1.2.3.2 確定因素能力度值

影響老年人語(yǔ)言交流等級(jí)的因素難以用精確的數(shù)學(xué)模型描述，因此采用模糊數(shù)學(xué)的方法估算因素能力度值。估算因素能力度值的方法有多種，為了簡(jiǎn)化計(jì)算的復(fù)雜度，本文采用線性函數(shù)方法對(duì)影響能力等級(jí)的因素進(jìn)行模糊量化，某一影響因素的能力度r計(jì)算如式(4)。

其中H代表該因素的最大值，M代表該因素的中間值，cur_val代表該因素的當(dāng)前測(cè)定值。H、M與模糊能力等級(jí)值1、0.5對(duì)應(yīng)。

1.2.3.3 確定各影響因素對(duì)于模糊評(píng)語(yǔ)集的隸屬度函數(shù)

為了計(jì)算方便，采用k次方拋物線型函數(shù)作為評(píng)估評(píng)語(yǔ)集的隸屬度函數(shù)，以能力等級(jí)模糊值作為分段函數(shù)分界點(diǎn)，并且將k設(shè)為1.2。v1～v4對(duì)應(yīng)的模糊成員函數(shù)如式(5)～(8)。

v1模糊成員函數(shù)

1.2.3.4 確定模糊關(guān)系矩陣

模糊等級(jí)關(guān)系確定后，將樣本數(shù)據(jù)的各影響因素值按照式(4)計(jì)算，得到因素能力度模糊值，依據(jù)模糊隸屬度函數(shù)，將影響因素Ui(i=1,2,...,m)量化，進(jìn)而得到模糊關(guān)系矩陣R。

1.2.3.5 合成模糊綜合評(píng)估結(jié)果

計(jì)算過(guò)程如式(10)。

1.2.3.6 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

由于最大隸屬原則M=max{s1,s2,...,sm}方法損失信息過(guò)多，過(guò)于勉強(qiáng)得出的結(jié)果可能是錯(cuò)誤的。本文采用加權(quán)平均原則求隸屬等級(jí)，將各個(gè)等級(jí)求得的隸屬度作為權(quán)重，對(duì)所有的等級(jí)值進(jìn)行規(guī)范化的加權(quán)求和，最終綜合評(píng)分u*采取最鄰近值原則獲得老年人的語(yǔ)言交流等級(jí)。

2 結(jié)果

由于數(shù)據(jù)計(jì)算所占篇幅較大，本文列出6例具體數(shù)據(jù)，展示應(yīng)用模型過(guò)程，如表1。其中前7項(xiàng)指標(biāo)均是百分率數(shù)據(jù)，標(biāo)簽1、2、3、4分別表示能力完好、輕度失能、中度失能、重度失能。

表1 老年人語(yǔ)言交流能力指標(biāo)數(shù)據(jù)表(%)

用SPSS 22.0軟件因子分析法處理，數(shù)據(jù)采用Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)，選取特征值＞1的因子，得到2個(gè)主成分和因子載荷矩陣。見(jiàn)表2、表3。

表2 分解主成分提取分析表

表3 因子載荷矩陣

由于SPSS運(yùn)行因子分析得出的因子評(píng)分矩陣系數(shù)不能直接用于主成分分析的評(píng)分矩陣系數(shù)，需要利用主成分評(píng)分公式另外求得，但SPSS得出的因子載荷矩陣與主成分因子載荷矩陣是相同的，可直接應(yīng)用[26]。主成分評(píng)分系數(shù)矩陣即為主成分模型系數(shù)，取累積貢獻(xiàn)率大于85%，且特征值＞1的前兩個(gè)參數(shù)作為主成分，代替原來(lái)9個(gè)具有一定相關(guān)性的參數(shù)，得主成分模型公式如下：

其中，x1,…,x9為原始指標(biāo)變量標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)。

由上述公式并按照主成分分析求權(quán)重的方法求每項(xiàng)參數(shù)的權(quán)重，得權(quán)重向量A。

樣本1依照本文提出的模型進(jìn)行等級(jí)評(píng)估，由公式(9)得到模糊值，再依據(jù)模糊評(píng)語(yǔ)集的隸屬度函數(shù)得樣本序號(hào)1的模糊關(guān)系矩陣

由權(quán)重向量和模糊關(guān)系矩陣進(jìn)行模糊綜合評(píng)估，得模糊評(píng)價(jià)值

由加權(quán)平均原則計(jì)算得出隸屬等級(jí)

依據(jù)最鄰近值原則，0.6331在評(píng)估評(píng)語(yǔ)集中處于中度(0.55)附近，因此該對(duì)象語(yǔ)言交流能力為中度失能，這與該病例的實(shí)際情況3(中度)是一致的。

同法，算得樣本2～6的隸屬等級(jí)u*分別為0.747、0.623、0.830、0.816、0.343，在評(píng)語(yǔ)集中分別鄰近0.75(輕度)、0.55(中度)、0.9(完好)、0.75(輕度)、0.25(重度)，除樣本3外，其余均與已知結(jié)果相符。全部研究對(duì)象模型評(píng)估與醫(yī)生評(píng)估結(jié)果對(duì)比見(jiàn)表4。

表4 不同能力等級(jí)評(píng)估結(jié)果比較(n=50)

可以看出模型評(píng)估的準(zhǔn)確度較高，四個(gè)分類(lèi)的準(zhǔn)確率都在80%或以上，基本滿(mǎn)足要求。根據(jù)本文提出的基于主成分模糊綜合評(píng)估模型，可用于老年人語(yǔ)言能力定量評(píng)估，能夠參考等級(jí)評(píng)估結(jié)果給予不同能力的老年人不同的護(hù)理。

3 討論

在世界人口老齡化的大背景下，養(yǎng)老服務(wù)業(yè)備受社會(huì)重視。現(xiàn)階段我國(guó)養(yǎng)老服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的分級(jí)，除醫(yī)學(xué)給出的一些病態(tài)指標(biāo)外，多以問(wèn)卷調(diào)查形式評(píng)估，評(píng)估結(jié)果易受評(píng)估員自身因素的影響，具有主觀性，準(zhǔn)確性低。本文綜合考慮老年人各項(xiàng)生理指標(biāo)，依據(jù)ICF和醫(yī)學(xué)指標(biāo)，提出主成分模糊綜合老年人語(yǔ)言交流能力定量評(píng)估方法，希望解決測(cè)試中因評(píng)估員主觀因素造成評(píng)估結(jié)果不同的問(wèn)題，這一方法準(zhǔn)確率可以接受，具有參考價(jià)值。

本研究還存在一些不足。由于實(shí)驗(yàn)時(shí)間短，評(píng)估結(jié)果與醫(yī)學(xué)檢測(cè)結(jié)果還未達(dá)到完全符合，主要指標(biāo)還需要更科學(xué)、合理的選取，有待今后進(jìn)一步研究。

總之，主成分模糊綜合老年人語(yǔ)言能力評(píng)估具有良好的實(shí)用性，為養(yǎng)老機(jī)構(gòu)等護(hù)理服務(wù)事業(yè)提供客觀、量化的評(píng)估方法。

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Evaluation of Verbal Communication Ability in Old People:An Algorithm Based on Fuzzy Principal Component Analysis

DONG Yao1,2,ZHANG Xue-lin1,2,YANG Peng1,2,ZHAO Min1
1.Hebei University of Technology,Tianjin 300130,China;2.Engineering Research Center of Rehabilition Device and Detection Technology,Ministry of Education,Tianjin 300130,China

ZHANG Xue-lin.E-mail:1196018886@qq.com

Objective To quantify the results of the assessment of verbal communication ability in old people,to establish a graded nursing service for the senior.Methods From March,2016 to May,2017,50 old volunteers in the nursing home and hospital were assessed the verbal communication ability with language barrier diagnosis and treatment apparatus ZM2.1.The indexes were analyzed with a fuzzy comprehensive and principal component quantitative analysis model,to grade the verbal communicative ability.The results were compared with that of the clinic.Results Two principal components were extracted,with the variance contribution rates of 77.53%and 14.12%,and was cumulative to 91.65%.The consistency was not less than 80%from the results of the clinical assessment.Conclusion It is feasible to quantify the verbal communication ability in the old people with fuzzy principal component analysis.

aged;verbal communication ability;principal component analysis;fuzzy comprehensive evaluation

10.3969/j.issn.1006-9771.2017.11.022

R496

A

1006-9771(2017)11-1346-05

[本文著錄格式] 董瑤，張雪琳，楊鵬，等.基于模糊主成分的老年人語(yǔ)言交流能力綜合評(píng)估算法[J].中國(guó)康復(fù)理論與實(shí)踐,2017,23(11):1346-1350.

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國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題(No.2015BAI06B03)。

1.河北工業(yè)大學(xué)，天津市300130；2.智能康復(fù)裝置與檢測(cè)技術(shù)教育部工程研究中心，天津市300130。作者簡(jiǎn)介：董瑤(1982-)，女，漢族，河北石家莊市人，博士研究生，實(shí)驗(yàn)師，主要研究方向：人工智能、老年人能力評(píng)估。通訊作者：張雪琳。E-mail:1196018886@qq.com。

2017-06-06

2017-08-14)