TY -的A2 - Tirunagari,桑托什盟——周、林盟——一个蒙牛PY - 2022 DA - 2022/09/02 TI -数据分类的心理健康和人格评估基于网络深度学习SP - 9251598六世- 2022 AB -在现实生活中,人们遇到的风险在各种负面情绪,和长期的负面情绪,很容易陷入抑郁状态。然而,在当前的心理健康系统,诊断抑郁状态的客户通常需要医生或顾问与客户进行面对面或视频咨询,耗费大量的时间和人力。因此,有必要采用心理健康监测和个性数据分析。为了达到更好的结果在识别学生的心理健康问题,本文尝试使用多个数据源,提出了一种识别算法基于多个数据源的心理健康问题,并使用数据学生心理状态提供心理学标签改善缺点带来的问卷调查方法。进一步优化模型识别结果,提出了一种心理健康问题识别算法基于DeepPsy模型。2 d-cnn被用来提取一天的在线模式,一个LSTM网络被用来捕获时间天之间的依赖关系,并深入学习网络旨在结合底层特征与在线轨迹模式。实验显示精度0.71,0.75的回忆,和一个F1-Measure 0.72,能够识别75%的学生心理健康问题。SN - 1574 - 017 - 2022/9251598 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/9251598——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER