【摘 要】
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现有关于大学生心理问题的研究主要停留在心理健康教育层面,对心理问题的发现缺乏有效手段,难以准确预知大学生心理危机.针对这一问题,应用隐马尔科夫模型对大学生心理危机进
【机 构】
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南京理工大学泰州科技学院计算机科学与技术系,上海理工大学管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61103009）
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现有关于大学生心理问题的研究主要停留在心理健康教育层面,对心理问题的发现缺乏有效手段,难以准确预知大学生心理危机.针对这一问题,应用隐马尔科夫模型对大学生心理危机进行预测,分析影响大学生心理健康的因素,并利用Vague集理论构造核心因素集;确立隐马尔科夫模型各个要素的初始值,建立预测大学生心理危机的模型,运用Baum-Welch算法对模型参数进行训练,并结合Viterbi算法进行预测.根据某大学学生心理健康评估原始记录进行实例分析,验证了模型的正确性.研究结果表明,采用核心因素集能够提高预测的准确性,为预
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