摘要：为了实现音乐情感识别的舞台灯光自动控制,需对音乐文件进行情感标记;针对人工情感标记效率低、速度慢的问题,开展了基于音乐情感识别的舞台灯光控制方法研究,提出了一种基于支持向量机和粒子群优化的音乐情感特征提取、分类和识别算法;首先以231首MIDI音乐文件为例,对平均音高、平均音强、旋律的方向等7种音乐基本特征进行提取并进行标准化处理;之后组成音乐情感特征向量输入支持向量机(SVM)多分类器,并利用改进的粒子群算法(PSO)优化分类器参数,建立标准音乐分类模型;最后设计灯光动作模型,将新的音乐文件通过离散情感模型与灯光动作相匹配,生成舞台灯光控制方法;实验结果表明了情感识别模型的有效性,与传统SVM多分类模型相比,明显提高了音乐情感的识别率,减少了测试时间,从而为舞台灯光设计人员提供合理参考。

摘要：目的:详细介绍内蒙古精神卫生调查(立项名称为“内蒙古自治区居民心理健康状况调查”)的抽样方案、权重计算、现场执行以及质量控制方案。方法:调查以计算机辅助个人访谈为主,采取分层多阶段不等概率的抽样方法抽取在当地社区居住6个月及以上的18岁及以上居民入户进行面对面访谈。调查分两个阶段开展。心境障碍、焦虑障碍、物质使用障碍、进食障碍和冲动控制障碍的诊断采用一步法设计完成,而精神分裂症及其他精神病性障碍以及老年期痴呆的诊断采用二步法设计完成。结果:实际调查在41个区县旗246个村居的14130名调查对象中开展,完成第一阶段调查人数12360人,应答率为87.5%。第二阶段调查抽取了5263人,实际完成4448人,应答率84.5%。根据抽样结果,分别计算了抽样设计权数、无回答调整权数、事后分层权数,并进行了极值调整。共有314名调查员和51名精神科医生接受培训,合格后开展入户调查。两个阶段调查均进行了及时的数据核查、电话核查以及录音核查的措施,核查结果显示所有样本没有出现质量问题或仅出现轻微质量问题。结论:本调查获得了内蒙古自治区有代表性的精神障碍、精神卫生服务以及危险因素的相关信息。未来学者可以利用这个数据库开展相关分析,从而增加对精神健康的理解和认知。

摘要：内蒙古精神卫生调查(又称“内蒙古自治区居民心理健康状况调查”)是内蒙古自治区首次具有全区代表性的精神障碍流行病学调查。调查主要目标是获得全区各类精神障碍患病率、卫生服务利用的信息和相关影响因素。调查采用两阶段调查法。充分考虑调查工具的一致性和可比性、调查内容的全面性和创新性,第一阶段调查的主要工具为复合型国际诊断交谈表3.0,可获得心境障碍、焦虑障碍、酒精药物使用障碍、间歇爆发性障碍、进食障碍的疾病诊断;第二阶段主要工具为定式临床访谈诊断表、10/66痴呆诊断工具,可获得精神分裂症及其他精神病性障碍和老年期痴呆的疾病诊断。该调查将为自治区卫生政策制定、医疗资源配置提供参考依据和理论基础。