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慢性心力衰竭患者社会衰弱现状及其影响因素可解释性分析研究被引量：1: 2025年; 背景心力衰竭(简称心衰)合并衰弱的综合管理对衰弱评估提出了多维需求,然而作为心衰患者不良健康结局的增量预测因子,衰弱的社会维度尚未得到充分关注。目的分析慢性心衰患者社会衰弱现状及其影响因素。方法采用便利抽样法,选取2022年9月—2023年7月在南京医科大学第一附属医院心血管内科住院治疗的慢性心衰患者作为调查对象。采用一般资料调查表、社会衰弱量表(HALFT量表,评估社会衰弱)、中文简化版孤独感量表(评估孤独感)、简化版双向社会支持量表(评估社会支持)、个人掌控感量表(PMS,评估个人掌控感)、患者健康问卷(PHQ-9,评估抑郁情况)进行调查。采用单因素分析、支持向量机-特征递归消除进行特征筛选,构建支持向量机分类模型,引入SHAP值进行影响因素分析。结果本研究筛选患者228例,其中8例拒绝填写,共计发放问卷220份,回收有效问卷213份,有效问卷回收率为96.81%。慢性心衰患者中社会衰弱前期及社会衰弱人数占比分别为46.0%(98/213)、17.8%(38/213)。不同社会衰弱情况的慢性心衰患者文化程度、居住地、工作状态、疾病经济负担、个人月收入、病程、运动习惯、就医满意度、交通出行、孤独感量表得分、简化版双向社会支持量表得分、PMS得分、PHQ-9得分比较,差异有统计学意义(P<0.05)。支持向量机-特征递归消除模型性能最佳时,采用最优特征子集(以3∶7拆分样本作为测试集和训练集)构建分类模型后进行SHAP值可解释性分析,模型预测准确率在训练集和测试集中分别为0.73和0.63,此时特征重要性排序及影响方向从高到低为无运动习惯(+)、个人掌控感(-)、疾病经济负担重(+)、双向社会支持(-)、抑郁(+)、孤独感(+)、无业(+)。结论慢性心衰患者中社会衰弱占60%以上,医护人员应对患者的社会功能予以重视,关注患者缺失的社会资源属性及其上�; 卢静孙国珍王洁高敏于甜栖孙姝怡王琴温高芹; 关键词：慢性心力衰竭支持向量机

聚焦可解释性:知识追踪模型综述与展望被引量：2: 2024年; 模型的可解释性是评估其实用性和实际应用价值的重要指标,但目前基于深度学习的知识追踪模型普遍存在可解释性差的问题,导致教学决策过程不透明。对此,文章首先介绍了知识追踪的流程,分析了知识追踪模型的可解释性,并根据可解释性方法在模型训练过程中作用的时间,将可解释知识追踪模型分为事前可解释的知识追踪模型和事后可解释的知识追踪模型。随后,文章分别对这两种模型进行再分类,并从优点、缺点两个维度,对不同类型的事前、事后可解释知识追踪模型进行了对比。最后,文章从模型可视化、融入教育规律、多模态数据融合、解释方法探索、可解释性评估等方面,对未来可解释知识追踪模型的教学应用进行了展望。文章的研究有助于提升知识追踪模型在教学中的实用性,推动教育数字化的进程。; 杨文阳杨益慧; 关键词：可解释性智慧教育

基于可变形原型树的可解释性图像识别方法及系统: 本发明公开了一种基于可变形原型树的可解释性图像识别方法及系统。本发明将数据集分割为训练集和测试集，再对训练集进行数据增强处理，以提高系统的泛化能力。针对现有深度学习图像识别方法难以解释的问题，在二叉决策树中加入可变形原型...; 王冬丽杨珊任晓

包括为通过多层处理数据提供AI可解释性的技术的AI增强审计平台: 提供了用于为通过多层处理数据提供可解释性的系统和方法。输入层被配置为接收证据数据集，所述证据数据集包括多个证据项目，将证据处理模型应用于证据数据集以生成证据理解数据，以及生成输入层可解释性数据，其中输入层可解释性数据表示...; 李中生W·程M·J·弗拉维尔L·M·霍尔马克N·A·利佐特K·M·梁K·M·欧洛尔克R·M·希尔T·德利莱M·J·P·拉米瑞兹T·V·吉亚库姆希

人工智能可解释性工具的困境及其消解: 2024年; 可解释性是人工智能技术发展过程中越来越重要的伦理要求之一。现有的研究从围绕指导决策的人工智能可解释性原则开始转向开发人工智能可解释性工具,以帮助用户理解人工智能系统。然而,从批判建构主义的视角来看,这些可解释性工具只关注实质可解释性,不仅忽视了概念自身的争议性,还完全忽略了形式可解释性。可解释性工具在实现实质可解释性的同时,会掩盖形式不可解释性问题,并且实质可解释性概念在本质上具有争议性,这些共同造成了可解释性工具的困境,因此可以通过采取混合式的可解释性定义方式、赋予用户定义权等途径消解当前可解释性工具的困境。; 孙晓宇夏保华; 关键词：人工智能悖论

小波核编码的脉冲卷积神经网络在可解释性智能诊断中的应用研究被引量：1: 2024年; 近年来,人工神经网络在可解释性机械故障智能诊断研究中已经取得一些成果。然而人工神经网络本身不是模拟生物神经网络的学习机制,缺乏生物可解释性。脉冲神经网络能够很好地模拟生物信号在神经网络中的传播,具有较强的生物可解释性,但当前的脉冲编码方式缺乏物理可解释性。提出一种兼具物理可解释性和生物可解释性的小波核编码的脉冲卷积神经网络,用于轴承端到端的可解释性智能诊断。首先,设计一种小波核编码器,利用小波核卷积从轴承振动信号中提取多尺度物理特征,进而采用脉冲神经元将其编码为脉冲编码信息;其次,构建多层脉冲卷积特征提取器,从脉冲编码信息中提取深层状态特征;最后,建立脉冲分类器,通过输出层脉冲神经元的放电概率预测轴承的健康状态。采用两组轴承健康状态数据集验证所提模型的可解释性和有效性。试验结果表明:脉冲编码信息能够清晰反映轴承不同健康状态,具有物理可解释性;所提方法能够实现端到端的模型训练,故障诊断准确率与传统卷积神经网络相当,而模型收敛的稳定性更优。; 王俊杨轶青刘金朝沈长青黄伟国朱忠奎; 关键词：智能诊断脉冲神经网络小波变换

协同过滤异常检测可解释性: 增强了网络安全异常可解释性，特别关注基于协同过滤器的异常检测。一种经增强的系统获得从经训练的协同过滤器得到的用户行为向量，基于用户行为向量之间的距离以及相似性阈值来计算用户行为的相似性测度，以及自动产生对检测到的网络安全...; I·亨R·莱文

基于部分引导提高医学图像深度学习网络可解释性的方法: 本发明公开一种基于部分引导提高医学图像深度学习网络可解释性的方法。方法包括：医学图像数据预处理，对原始医学图像进行灰度归一化和尺寸归一化；深度分类网络模型结构搭建，首先搭建基于卷积结构的特征提取模块，接着在特征提取模块后...; 刘惠张傲然王晓旭

可解释性分析方法、装置、设备和介质: 本公开提供了一种可解释性分析方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理和深度学习等技术领域。该方法包括：将目标文本进行分词，得到分词序列，分词序列包括多个分词；将分词序列输入深度学习模型，以得到第...; 刘金伟

大模型可解释性的分析方法及装置: 本说明书实施例披露一种大模型可解释性的分析方法及装置。该方法包括：首先，通过对范例样本集进行m次采样，获得m个样本子集，其中各个范例样本包括对应用户的用户特征和用户行为标签，所述用户行为标签指示用户是否做出预定行为；接着...; 吴若凡金小蓉刘腾飞张天翼王维强

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