基于多参数采集和深度学习的心理测试仪设计

王相茹; 王静宇; 刘海旺

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基于多参数采集和深度学习的心理测试仪设计

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为解决社会心理测量传统技术效率低、准确性低的问题,研究将多参数采集技术与深度学习算法相结合,以图卷积网络为基础,设计了一种基于二分图卷积网络模型的心理危机测试算法,并将其与心理测试仪进行嵌合设计。研究通过模拟实验的方式进行检测效果测试。结果显示BGCN-undirected模型的准确率为88.63%,精确率为86.31%,召回率为66.67%,F1值为61.30%,在模型对比中均占据性能优势,同时随着迭代次数的增加,Loss变化曲线呈现出稳定下降轨迹,而准确率与F1值曲线则呈现出前期波动幅度大,后期波动幅度小,前期下降速度快,后期趋于稳定的变化趋势,这说明迭代后期模型有能力进行稳定的准确测试。由此可见模型可以进行准确的心理测试,有利于社会心理测试的积极展开。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2023年第9期|247-250|共5页
作者
王相茹; 王静宇; 刘海旺;
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作者单位

西安交通大学城市学院;

西安710018;

西安邮电大学;

西安710100;

西安大兴医院;

西安710016;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
多参数; 深度学习; GCN; BGCN; 心理测试; 图卷积;

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