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摘要:
为了弥补大学生心理健康测评研究传统方法的不足,提出一种基于WOA-RFC的大学生心理健康测评研究方法.大学生心理健康分为精神病、偏执、恐怖、敌对、抑郁、焦虑、人际关系敏感、强迫和躯体化9个维度,根据SCL-90总分和中国常规模式评价指南以及大学生心理健康评价标准对心理健康数据进行离散化处理.通过WOA-RFC和RFC、SVM、BPNN的对比发现,WOA-RFC具有更高的识别准确率,提高了大学生心理状态识别的精度,为高校学生心理辅导提供科学决策的基础和依据.
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文献信息
篇名 基于WOA改进随机森林的大学生心理健康测评研究
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 随机森林分类 鲸鱼优化算法 支持向量机 心理健康 神经网络
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 37-40
页数 4页 分类号 TP391.1
字数 2962字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨欢欢 陕西财经职业技术学院学生工作处 12 14 2.0 3.0
2 张严心 西藏民族大学外语学院 9 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
随机森林分类
鲸鱼优化算法
支持向量机
心理健康
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
微型电脑应用
月刊
1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
4-506
1984
chi
出版文献量(篇)
6963
总下载数(次)
20
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