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基于数据降维和SVM的大学生心理健康状态评价
被引量:
2
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作者
李馥利
金敏
王雨佳
《微型电脑应用》
2021年第5期79-81,共3页
针对传统的大学生心理健康状态评价方法存在计算复杂和准确率低的缺点,提出了一种基于数据降维和支持向量机的大学生心理健康状态评价方法。选择精神病性、偏执、敌对、恐怖、焦虑、抑郁、强迫症状、人际关系敏感和躯体化等9个维度的指...
针对传统的大学生心理健康状态评价方法存在计算复杂和准确率低的缺点,提出了一种基于数据降维和支持向量机的大学生心理健康状态评价方法。选择精神病性、偏执、敌对、恐怖、焦虑、抑郁、强迫症状、人际关系敏感和躯体化等9个维度的指标作为LLE-SVM模型的大学生心理健康状态评价模型的输入,将大学生心理健康状态作为LLE-SVM模型的输出,建立LLE-SVM的大学生心理健康状态评价模型。与SVM、BPNN和DT相比较,LLE-SVM能够有效提高大学生心理健康状态评价准确率。
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关键词
支持向量机
心理健康状态评价
神经网络
局部线性嵌入算法
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题名
基于数据降维和SVM的大学生心理健康状态评价
被引量:
2
1
作者
李馥利
金敏
王雨佳
机构
商洛学院化学工程与现代材料学院
商洛学院健康管理学院
中航工业西安航空计算技术研究所
出处
《微型电脑应用》
2021年第5期79-81,共3页
基金
商洛学院2020年学生工作研究课题(XSGZ2009)
2017年商洛学院教育教学改革研究项目(17jyjx129)。
文摘
针对传统的大学生心理健康状态评价方法存在计算复杂和准确率低的缺点,提出了一种基于数据降维和支持向量机的大学生心理健康状态评价方法。选择精神病性、偏执、敌对、恐怖、焦虑、抑郁、强迫症状、人际关系敏感和躯体化等9个维度的指标作为LLE-SVM模型的大学生心理健康状态评价模型的输入,将大学生心理健康状态作为LLE-SVM模型的输出,建立LLE-SVM的大学生心理健康状态评价模型。与SVM、BPNN和DT相比较,LLE-SVM能够有效提高大学生心理健康状态评价准确率。
关键词
支持向量机
心理健康状态评价
神经网络
局部线性嵌入算法
Keywords
support vector machine
mental health status assessment
neural network
local linear embedding algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R395.1 [医药卫生—医学心理学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于数据降维和SVM的大学生心理健康状态评价
李馥利
金敏
王雨佳
《微型电脑应用》
2021
2
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