自我和谐人格水平的语言结构信号预报

发布时间：2018-10-25 17:42

【摘要】：认知心理学认为语言表征是心理表征的符号现实,自我和谐是心理学人格理论中最重要的概念之一,语言表征也呈现多样化。通过相关分析法和顺序后退法在高维特征空间中进行主效应信号筛选,降低人工神经网络的输入维数。针对外显语言表征投射内隐心理状态的非线性特征,运用BP网络的高度非线性映射能力,对自我和谐人格水平进行分类诊断。结果表明:自我和谐人格水平的语言表征主效应信号诊断准确率达到95.8%。
[Abstract]:Cognitive psychology holds that linguistic representation is the symbolic reality of psychological representation and self-harmony is one of the most important concepts in psychological personality theory. In order to reduce the input dimension of artificial neural network, the main effect signal is filtered in high dimensional feature space by correlation analysis method and sequential backward method. Aiming at the nonlinear characteristics of explicit language to represent the implicit mental state of projection, the high nonlinear mapping ability of BP neural network is used to classify and diagnose the self-harmonious personality level. The results showed that the diagnostic accuracy of the main effect signal of self-harmonious personality level was 95. 8%.
【作者单位】： 广州大学心理咨询中心;广州大学经济与统计学院;
【基金】：教育部人文社会科学研究规划基金项目(11YJAZH106)
【分类号】：B848

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2294370