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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明提出了一种利用日常行为数据的大学生心理危机预警方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于交叉网络的心理危机预警模型；对心理危机预警模型进行迭代训练；获取心理危机预警结果。本发明在对心理危机预警模型进行训练以及获取评估结果的过程中，交叉网络通过对输入的特征向量进行逐元素相乘，能够深入挖掘不同特征间的交互关系，并通过全连接神经网络的多次非线性运算，隐式地生成特征间的交互信息，提高了预测的准确性；同时本发明使用的有自适应权重的交叉熵损失函数，通过调整不同类别样本的权重，降低了易分类样本的权重，使得模型能够更多地关注那些难以分类但更为关键的样本，从而提高了模型的预测精度和泛化能力。
主权项：1.一种利用日常行为数据的大学生心理危机预警方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取训练样本集和测试样本集：对包括N1个没有心理危机和N2个有心理危机的共S个学生的日常行为数据进行预处理，并对预处理后的每个学生的日常行为特征向量xs的心理危机状况进行标注，然后将半数以上没有心理危机和有心理危机的共I个学生的日常行为特征向量及其标签组成训练样本集Dtrain，将J个学生的日常行为特征向量作为测试样本集Dtest，其中，N2≥N1≥200,xs对应的标签为ys，J＝S-I；2构建基于交叉网络的心理危机预警模型：构建包括级联的嵌入层、并行排布的交叉网络和全连接神经网络，以及与交叉网络和全连接神经网络的输出端连接的合并输出层的心理危机预警模型，心理危机预警模型的损失函数采用添加有自适应权重的交叉熵损失函数；3对心理危机预警模型进行迭代训练：将训练样本集Dtrain作为心理危机预警模型的输入对其进行迭代训练，直到达到设定的最大迭代次数，得到训练好的心理危机预警模型；4获取心理危机预警结果：将测试样本集Dtest作为训练好的心理危机预警模型的输入进行前向传播，得到每个日常行为特征向量对应的模型预测值，预测值大于等于阈值τ表明具有心理危机，否则表明不具有心理危机，1＞τ＞0。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种利用日常行为数据的大学生心理危机预警方法
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