基于脑信息特征的大学生心理问题判断模型

发布时间：2018-05-31 11:18

  本文选题：脑信息特征 + 心理问题　； 参考：《系统工程理论与实践》2008年10期

【摘要】：利用RBF神经网络提出了一种基于脑信息特征的大学生心理问题判断模型.采用脑信息特征检测方法对180名临床诊断为有心理问题的大学生和300名心理正常的大学生进行了测试,并对测试的数据进行了脑信息特征提取.然后根据提取的脑信息特征及其他数据,利用RBF神经网络,建立了心理问题的判断模型和结合专家经验的两阶段判断方法.237名测试样本的实验结果表明正确率可达85.1%,因此该判断模型是可行的.
[Abstract]:Based on RBF neural network, a mental problem judgment model for college students based on brain information features is proposed. In this paper, 180 college students with psychological problems and 300 normal college students were tested by the method of brain information feature detection, and the brain information features were extracted from the test data. Then according to the extracted brain information features and other data, using the RBF neural network, A judgment model of psychological problems and a two-stage judgment method combined with expert experience are established. The experimental results of 237 test samples show that the correct rate can reach 85.1, so the model is feasible.
【作者单位】： 北京理工大学机械与车辆工程学院;北京大学医学部心理学教研室;
【基金】：教育部博士学科点专项科研基金(20010007016)
【分类号】：G444

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本文编号：1959436