基于粗糙集理论的幸福指数评价方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于粗糙集理论的幸福指数评价方法，通过建立两级评价指标体系以及评价标准；收集不同人群的评价值，提取条件属性，对数据进行离散化处理构建基于粗糙集理论的幸福指数评价决策体系；确定两级评价体系的权重并获得幸福指数。并公开了采用上述评价方法的系统。本发明将粗糙集理论引入幸福指数及其评价体系研究中，将传统的计算指标的权重问题转换为属性的重要度问题。还可以利用粗糙集理论中信息熵的属性重要度以及知识约简可以进一步简化影响人民幸福指数的指标，以获得相对客观和合理的可测量的指标，反映出各项指标对幸福指数的影响程度。同时利用粗糙集理论补全数据的方法在所获得的数据不完全的情况下处理数据，从而促进幸福指数研究的实用性。
【专利说明】
基于粗糙集理论的幸福指数评价方法及系统
技术领域
[0001] 本发明属于计算机应用技术领域，特别涉及一种基于粗糙集理论的幸福指数评价 方法及系统。
【背景技术】
[0002] 幸福是一个极为抽象的名词，它是人的一种心理感受。它既是对生活的客观条件 和所处状态的一种事实判断，又是对于生活的主观意义和满足程度的一种价值判断。
[0003] 幸福指数则是衡量幸福感具体程度的主观指标数值。它的出现就是为了克服传统 的GDP评价方法不能从本质上反映一个社会的福利水平和人民的幸福程度等生活质量方面 的指标，也没有考虑为了追求经济的增长而付出的环境、资源等方面的代价感这些缺点。它 主要是从主观感受方面来理解生活质量的指标，主要反映的是人们生活态度和满意度等方 面的信息。研究人民幸福指数旨在通过幸福指数为考察人民群众主观生活质量的状况和变 化趋势，进而调整政府取向，促进社会发展和社会良性运转。使未来政府行为评估体系的指 标更为丰富，更能体现"以人为本"的全面、科学的发展理念。
[0004] (1)国外研究现状 国民幸福指数(Gross National Happiness，GNH)最早由不丹国国王吉格梅?辛格? 旺楚克提出。不丹政府尝试从政府善治、经济增长、文化发展和环境保护四个方面，建立了 一套量化国民幸福程度的指标体系，由此成为世界上第一个用GNH替代GDP进行统计和评价 的国家。美国普林斯顿大学心理学教授丹尼尔?卡尼曼和经济学教授艾伦?克鲁格致力于 提出"国民幸福指数"，从微观个体的幸福体验来描述国民幸福。提出了国民幸福指数的测 度方法一一日重现法(DRM)，为福利社会计量体制的发展和社会政策提供有意义的工具。 DRM就是根据一定问题框架，引导被测试者回忆、再现一天来有关快乐与幸福的状态，并对 这种状态进行评估的测评方法。美国密歇根大学罗纳德?英格哈特(Ronald Inglehart)教 授领导的世界价值研究机构(The World Values Survey)公布的指数体系具有较广泛的认 同性。这一体系针对个体对象，采用幸福感与满意度两维问题让被访者直接作出回答。之后 从需求层次的角度，学术界提出了所谓三类指标体系:A类指标涉及认知范畴的生活满意程 度，包括生存状况满意度(如就业、收入、社会保障等），生活质量满意度(如居住状况、医疗 状况、教育状况等类指标针对情感范畴的心态和情绪愉悦程度;C类指标指人际关系以 及个体与社会的和谐程度。
[0005] (2)国内研究现状 在国内，也先后有很多学者介入了幸福指数这项课题的研究。主要是基于核算的视角， 以与GDP体系相隔与对应，实际上是将幸福指数、国民幸福总值及作为发展目标、考评手段 的幸福某地的评价体系模糊化处理，被视为广义上的"幸福指数"。
[0006] 邢占军博士在《幸福指数的指标体系构建与追踪研究》中提出了体验论主观幸福 感测量的观点他是从心理学的角度对主观幸福感的测度，在研究中运用了大量的主观幸福 感测度量表。他认为幸福是人们对现实生活的主观反映，它既同人们生活的客观条件密切 相关，又体现了人们的需求和价值。他提出了由十个次级指标构成的我国民众幸福指数指 标体系，并出炉了调查报告。
[0007] 钟永豪等(2001)提出"国民幸福指数"（NHI)概念，认为GDP从来不是衡量社会经济 福利状况的指标，"幸福"的内涵和见解要丰富得多，并设计了NHI指标体系。
[0008] 2005年全国两会期间，中国科学院院士程国栋提交了一份题为《落实"以人为本"， 核算"国民幸福指数"》的提案，建议从国家层面上构造由政治自由、经济机会、社会机会、安 全保障、文化价值观、环境保护六类构成要素组成的国民幸福核算指标体系。
[0009] 国家统计局率先提出了构建幸福指数指标体系这一构思。北京已经开展幸福指数 的研究，推出一套幸福指标体系，并将其纳入和谐社会指标评价体系中，将"幸福感"作为衡 量北京社会和谐与否的一个重要指标。
[0010] (3)粗糙集理论在评价系统中的应用研究 粗糙集理论对于处理大型复杂系统问题具有明显的优势，因此引起了众多学者的关 注，他们大多将其运用在对大型复杂研究对象的评价中，而且重点利用粗糙集理论选取指 标、计算权重的优势。一般情况下，粗糙集理论主要是对问题进行风险分析、预警分析、冲突 分析等，对于研究模型识别、DSS和人工智能等方面有很大贡献。
【发明内容】
[0011] 本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种基于粗糙集理论的幸福指数评价 方法及系统。
[0012] 为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案:一种基于粗糙集理论的幸福指数 评价方法，包括以下步骤： (1) 从主观和客观两个方面选取指标，建立两级评价指标体系以及评价标准； (2) 收集不同人群的评价值； (3) 对数据进行离散化处理，构建基于粗糙集理论的幸福指数评价决策体系； (4) 通过粗糙集理论进行分析，剔除不重要的指标属性，确定两级评价体系的指标权重 并获得幸福指数。
[0013] 所述步骤1中所述一级评价指标为客观和主观，二级评价指标中归属于主观的包 括：自我评价、对未来的信心、情绪的愉悦程度、有无成就感和人生经历的评价;归属于客观 的包括:衣、食、住、行、社会环境、家庭、人际、收入、职业和教育。
[0014] 所述步骤4中幸福指数H采用下式确定： H=PX50%+QX50% (1) 其中:P为主观评价指标，Q为客观评价指标。
[0015] 所述主观评价指标P采用下式确定： P= (PlMl+P2M2^-----1-P4M4+P5M5) (2) 其中：？1，？2，？3，？4，？5分别为各个客观二级指标的样本平均值屬屬屬1爲分别为各 个客观二级指标的权重值。
[0016] 所述客观评价指标Q采用下式确定： Q= (QiNi+Q2N2+- ? -+QioNio) (3) 其中：Qi，Q2，Q3，Q4，Q5，Q6，Q7，Qs，Q9，Qi。分别为各主观二级指标的样本平均值，沁，N 2，N3， N4，N5，N6，N7，Ns，N9，N1()分别为各主观二级指标的权重值。
[0017]所述二级指标的权重值Mi或Ni采用下式确定：
其中：P (Xi)为当前等价类Xi占对象全体U的概率，调查的对象全体称为U，U中的每一个 对象就是一个调查对象;A为所选取的影响幸福指数指标属性的集合，A = {ai，a2，a3,…， an}，则对象全体U根据指标属性集合A所划分的等价类为U/A^X^XsA，…，X m};H(A)表示 指标属性集合A对幸福指数提供的信息量的大小为影响幸福指数指标&1对幸福指 数影响程度的大小；为每一个指标ai的权重。
[0018] 一种基于粗糙集理论的幸福指数评价系统，包括:评价指标设置模块、评价模块、 基础数据采集模块、预处理模块和分析模块： 其中所述评价指标设置模块通过从主观和客观两个方面选取合适的指标，设置两级评 价指标体系中各级指标及评价标准； 所述评价模块用于构建基于粗糙集理论的幸福指数评价决策体系； 所述基础数据采集模块设置问卷调查表，选取合适的群体采集数据； 所述预处理模块用于将采集的数据进行离散化处理，并构建基于粗糙集理论的决策 表;所述分析模块通过粗糙集理论进行分析，剔除不重要的指标属性，确定两级评价体系的 指标权重并获得幸福指数。
[0019] 粗糙集理论(Roughset，RS)是波兰数学家z.Pawlak于1982年提出的一种处理模糊 和不确定信息的新型数据分析工具，能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等不完备 信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律，属性约简是该理论的一大核心，可以剔除 知识库中的冗余知识，简化判断规则。主要是利用粗糙集理论可运算的优势，将测评模型中 指标权重问题转化成为计算属性重要度的问题。[0020]本发明将通过构建模型的可测变量 指标以及实地调研得到的原始数据，运用粗糙集属性重要度来获得各指标的权重以及对指 标进行约减，剔除不重要的指标。
[0021] 本发明将粗糙集理论引入幸福指数及其评价体系研究中，目的就是希望利用粗糙 集能解决不确定问题的特性，将传统的计算指标的权重问题转换为属性的重要度问题。还 可以利用粗糙集理论中信息熵的属性重要度以及知识约简可以进一步简化影响人民幸福 指数的指标，以获得相对客观和合理的可测量的指标，反映出各项指标对幸福指数的影响 程度。同时利用粗糙集理论补全数据的方法在所获得的数据不完全的情况下处理数据，从 而促进幸福指数研究的实用性。
【附图说明】
[0022] 图1是本发明基于粗糙集理论的幸福指数评价方法的流程图。
【具体实施方式】
[0023] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的说明。
[0024] 本发明基于粗糙集理论的幸福指数评价方法的流程图见图1。
[0025]在已有文献的基础上，结合我国的实际现状以及结合粗糙集理论在综合评价中的 优势和可行性。重点突出以人为本的思想。借鉴马斯洛的需要层次理论来筛选指标。主要分 为两个层次，根据影响人民幸福感的主客观条件分为主观和客观1级指标，再根据马斯洛理 论将主观指标分为5个2级指标，客观指标细分为10个2级指标(表1)。
[0026] 表1:指标体系表
借鉴市场调查中关于顾客满意度中对于顾客态度的度量方法来对幸福指数指标体系 中的具体指标进行测度。它的本质就是一个量化分析的过程，即用数字去度量人们的主观 幸福感，首先要对测评指标进行量化，在本体系中有关影响幸福的指标都转化成为一种凭 自己的主观就可以去准确判断的一些描述。本文选用10分量表来度量可测变量指标的幸福 程度，获得的原始数据为连续型的数据。
[0027] 我们选取一个班的学生作为调查对象，从中发放10份问卷，调查这个班的学生的 幸福指数。表2和表3是收集的主观和客观评价值。
[0028] 衷2:主观指标评测衷
将每个学生作为对象，每个测评指标作为条件属性，条件属性值为指标下的分数，建立 信息系统表。
[0029]由于粗糙集理论方法只能处理离散化的数据，因此，对于搜集到的初始测评数据 要按照粗糙集处理离散数据的原则进行离散化处理。我们采用离散归一化方法把每个分数 分成3段(排序后从高到低按30%、30%、40%分别用3、2、1表示，得到表4，表5。
[0030] 表4:主观指标信息系统表
表5:客观指标信息系统表
我们将原始的知识系统转化为粗糙集方法中的信息系统表，对表4，定义S=(U，A，V， 〇，1]为评测对象的集合，1]={1，2,3,4,5,6,7,8,9，10}4是评测的主观指标属性4={^1， rs2，rs3，rs4，rs5} ;V为在指标属性下的值。对表5,定义S=(U，B，V，f)，U为评测对象的集 合，11={1，2,3,4,5,6,7,8,9，10} ;13是评测的客观指标属性，13={>8厶^813^8(：^8〇，-"， rsj} ;V为在指标属性下的值。
[0031] 1 ?一级指标权重确定： 一级指标的赋值我们采用均等赋值法，幸福指数(H)评价指标体系由主观评价指标P (50 % )和客观评价指标Q( 50 % )两部分组成，其幸福指数的数学表达式为： H=PX50%+QX50% 2.主观指标权重确定： 主观评价指标P由5个二级指标组成，各二级指标的样本平均值分别表示为PhP^Ps， P4，P5， 表6 :主观指标样本平均值
各二级指标各自所占的权重用施，M2，M3，M4，M5表示，权重值则根据下式计算:
其中：P (Xi)为当前等价类Xi占对象全体U的概率，调查的对象全体称为U，U中的每一个 对象就是一个调查对象;A为所选取的影响幸福指数指标属性的集合，A = {ai，a2，a3,…， an}，则对象全体U根据指标属性集合A所划分的等价类为U/A^X^XsA，…，X m};H(A)表示 指标属性集合A对幸福指数提供的信息量的大小;SGF(A_iaiU为影响幸福指数指标 &1对幸福指 数影响程度的大小;为每一个指标&1的权重。
[0032]我们可以计算： U/IND(A) = {{1}，{2}，{3}，{4}，{5}，{6}，{7}，{8}，{9}，{10}}， U/IND(A-{rsl}) = {{l，6,9}，{2}，{3}，{4}，{5}，{7}，{8}，{10}}， U/IND(A-{rs2}) = {{l}，{2,7,8}，{3}，{4}，{5}，{6}，{9}，{10}}， U/IND(A-{rs3}) = {{l}，{2}，{3,4，10}，{5}，{6}，{7}，{8}，{9}}， U/IND(A-{rS4})={{l}，{2}，{3}，{4}，{5}，{6}，{7}，{8}，{9}，{10}}， U/IND(A-{rs5}) = {{l，5}，{2}，{3,9}，{4}，{6}，{7}，{8}，{10}}，
SGF(a-{rsi}) = H(A)-H(A_{rsl} )=0.5， SGF(a-{rs2}) = H(A)-H(A_{rs2}) = 0? 5， SGF(a-{rs3}) = H(A)-H(A_{rs3}) = 0? 5， SGF(a-{rs4}) = H(A)-H(A_{rs4} )=0， SGF(a-{rs5}) = H(A)-H(A_{rs5}) = 0.4， 得到主观权重见表7: 表7:主观指标权重值
因此我们可以计算出: P = ( PiMi+P2M2+- ? ? +P4M4+P5M5) = 6.1211, 3.客观指标权重确定： 客观评价指标Q由10个二级指标组成，各二级指标的样本平均值分别表示Qi，Q2,…， Qio，表8是客观指标样本平均值。
[0033] 表8:客观指标样本平均值
1]/1_) = {{1}，{2}，{3}，{4}，{5}，{6}，{7}，{8}，{9}，{10}}， U/IND(B-{rSA})={{l}，{2}，{3}，{4}，{5}，{6}，{7}，{8}，{9}，{10}}， U/IND(B-{rSB})={{l，10}，{2}，{3}，{4}，{5}，{6}，{7}，{8}，{9}}， U/IND(B-{rSC})={{l}，{2,8}，{3}，{4}，{5}，{6}，{7}，{9}，{10}}， U/IND(B-{rsD})={{l}，{2}，{3,4}，{5}，{6}，{7}，{8}，{9}，{10}}， U/IND(B-{rsE})={{l}，{2}，{3}，{4}，{5}，{6,9}，{7}，{8}，{10}}， U/IND(B-{rsF})={{l，3}，{2}，{4}，{5}，{6}，{7}，{8}，{9}，{10}}， U/IND(B-{rsG})={{l}，{2}，{3}，{4}，{5}，{6}，{7}，{8,9}，{10}}， U/IND(B-{rsH})={{l}，{2}，{3}，{4}，{5}，{6}，{7}，{8}，{9}，{10}}， U/IND(B-{rSI})={{l}，{2}，{3}，{4}，{5}，{6}，{7}，{8}，{9}，{10}}， U/IND(B-{rsJ}) = {{l}，{2}，{3}，{4}，{5,7，10}，{6}，{8}，{9}}， 根据公式计算：
SGF(b-{rsA}) = H(B)-H(B-{rsA} )=0， SGF(B-{rsB}) = H(B)-H(B-{rsB})=0.25, SGF(B-{rsC}) = H(B)-H(B-{rsC})=0.25, SGF(B-{rsD}) = H(B)-H(B-{rsD})=0.25, SGF(B-{rsE}) = H(B)-H(B-{rsE})=0.25, SGF(B-{rsF}) = H(B)-H(B-{rsF})=0.25, SGF(B-{rsG}) = H(B)-H(B-{rsG})=0.25, SGF(B-{rsH}) = H(B)-H(B-{rsH}) =0, SGF(B-{rsi}) = H(B)-H(B-{rsI})=0, SGF(B-{rsj}) = H(B)-H(B-{rsJ})=0.5, 根据计算，我们得到各客观指标的权重值，具体见表9:
所以我们可以计算出： Q= (QiNi+Q2N2+---+QioNio) = 5.45, 根据上述计算方法，一个地区或一个区域的居民幸福指数(H): H=PX50%+QX50 = 5.6。
[0034]根据计算结果可以看出，这个班的学生的幸福指数处于中等水平，其中在主观指 标中，有无成就感这一指标的权重为〇,学生阶段的主要任务是学习，所以学生对成就感这 一指标并没有什么深的感受，实验数据与实际情况相符。在客观指标中，教育这一指标所占 权重最高，说明在学生中教育对幸福感的影响是最大的；而衣，职业，收入指标的权重为0， 学生并没有稳定的职业和收入来源，所以并不是影响幸福指数的关键因素，这也与实际情 况相符合。经过试验分析，说明基于粗糙集的幸福指数及其评价体系具有一定的可行性。
[0035] 基于粗糙集理论的幸福指数评价系统，其特征在于包括:评价指标设置模块、评价 模块、基础数据采集模块、预处理模块和分析模块。其中评价指标设置模块用于设置两级评 价指标体系中各级指标及评价标准;评价模块用于提取条件属性，构建基于粗糙集理论的 幸福指数评价决策体系;基础数据采集模块用于采集数据;预处理模块用于将采集的数据 进行离散化处理;分析模块用于确定两级评价体系的权重并获得幸福指数。
[0036] 以上所述仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明做任何形式的限制。凡是 依据本发明的技术和方法实质对以上实施例所作的任何简单修改和等同变化与修饰，均仍 属于本发明的技术和方法方案的范围内。
【主权项】
1. 一种基于粗糙集理论的幸福指数评价方法，其特征在于包括以下步骤： 从主观和客观两个方面选取指标，建立两级评价指标体系以及评价标准； 收集不同人群的评价值； 对数据进行离散化处理，构建基于粗糙集理论的幸福指数评价决策体系； 通过粗糙集理论进行分析，剔除不重要的指标属性，确定两级评价体系的指标权重并 获得幸福指数。2. 根据权利要求1所述的基于粗糙集理论的幸福指数评价方法，其特征在于:所述步骤 1中所述一级评价指标为客观和主观，二级评价指标中归属于主观的包括：自我评价、对未 来的信心、情绪的愉悦程度、有无成就感和人生经历的评价;归属于客观的包括:衣、食、住、 行、社会环境、家庭、人际、收入、职业和教育。3. 根据权利要求2所述的基于粗糙集理论的幸福指数评价方法，其特征在于：步骤4中 幸福指数H采用下式确定： H=PX50%+QX50% (1) 其中:P为主观评价指标，Q为客观评价指标。4. 根据权利要求3所述的基于粗糙集理论的幸福指数评价方法，其特征在于:所述主观 评价指标P采用下式确定： P= (PlMl+P2M2^ 1-P4M4+P5M5) (2) 其中：？1，？2，？3，？4，？5分别为各客观二级指标的样本平均值，11，12，1 3，1415分别为各客 观二级指标的权重值。5. 根据权利要求3所述的基于粗糙集理论的幸福指数评价方法，其特征在于:所述客观 评价指标Q采用下式确定： Q= (Q1N1+Q2N2+· · -+QioNio) (3) 其中：91，92,〇3,〇4,〇5,〇6,〇7,〇8,〇9,〇10分别为各主观二级指标的样本平均值具，吣小3， N4，N5，N6，N7，N8，N9，N 1Q分别为各主观二级指标的权重值。6. 根据权利要求4或5所述的基于粗糙集理论的幸福指数评价方法，其特征在于:所述 二级指标的权重值Mi或Ni采用下式确定：其中：P (Xi)为当前等价类Xi占对象全体U的概率，调查的对象全体称为U，U中的每一个 对象就是一个调查对象;A为所选取的影响幸福指数指标属性的集合，A = {ai，a2，a3,…， an}，则对象全体U根据指标属性集合A所划分的等价类为1]/^={心，心33，···^};!^)表示 指标属性集合A对幸福指数提供的信息量的大小;SGF (A.|a|M为影响幸福指数指标&1对幸福指 数影响程度的大小;为每一个指标 &1的权重。7. -种基于粗糙集理论的幸福指数评价系统，其特征在于包括:评价指标设置模块、评 价模块、基础数据采集模块、预处理模块和分析模块： 其中所述评价指标设置模块通过从主观和客观两个方面选取合适的指标，设置两级评 价指标体系中各级指标及评价标准； 所述评价模块用于构建基于粗糙集理论的幸福指数评价决策体系； 所述基础数据采集模块设置问卷调查表，选取合适的群体采集数据； 所述预处理模块用于将采集的数据进行离散化处理，并构建基于粗糙集理论的决策 表； 所述分析模块通过粗糙集理论进行分析，剔除不重要的指标属性，确定两级评价体系 的指标权重并获得幸福指数。
【文档编号】G06F19/00GK105893748SQ201610192585
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2016年3月29日
【发明人】姚晟, 汪杰, 徐风
【申请人】安徽大学