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多特征融合的抑郁倾向识别方法

         

摘要

近些年,抑郁倾向趋于年轻化和常态化,虽然相关研究已取得一定成果,但仍缺乏更为客观、准确的抑郁倾向识别方法,也缺乏从不同角度研究抑郁倾向,因此,提出将心理健康自查表和眼动追踪结合作为识别抑郁倾向的方法,并且创新地从多角度对抑郁倾向进行研究,即将眼动特征、记忆力特征、认知风格特征以及网络行为特征多种类型特征融合.为了处理复杂的特征关系,提出扫描过程来处理复杂的特征关系,并将扫描过程与堆叠法结合提出抑郁倾向识别模型——扫描堆叠模型.为了全面客观评价扫描堆叠模型的性能,对扫描过程和堆叠法的独立贡献进行了实验.实验结果显示扫描过程独立贡献为0.03,堆叠法独立贡献为0.02,并且扫描堆叠模型与多种模型从参数R平方、均方误差、平均绝对误差进行比较,结果为扫描堆叠模型的预测效果较好.

著录项

  • 来源
    《计算机应用》 |2019年第1期|168-175|共8页
  • 作者单位

    山东师范大学信息科学与工程学院;

    济南250358;

    山东省分布式计算机软件新技术重点实验室(山东师范大学);

    济南250014;

    山东师范大学生命科学研究院;

    济南250358;

    山东师范大学信息科学与工程学院;

    济南250358;

    山东省分布式计算机软件新技术重点实验室(山东师范大学);

    济南250014;

    山东师范大学生命科学研究院;

    济南250358;

    山东师范大学心理学院;

    济南250358;

    山东师范大学信息科学与工程学院;

    济南250358;

    山东省分布式计算机软件新技术重点实验室(山东师范大学);

    济南250014;

    山东师范大学生命科学研究院;

    济南250358;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 自动推理、机器学习;
  • 关键词

    眼动追踪; 抑郁倾向; 多特征融合; 扫描堆叠模型;

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