基于Vague集及隐马尔科夫的大学生心理危机预测

来源：上海理工大学学报杂志2015年第4期北京时间：

作者：高广银

单位：南京理工大学 泰州科技学院 计算机科学与技术系, 泰州 225300,上海理工大学 管理学院, 上海 200093,南京理工大学 泰州科技学院 计算机科学与技术系, 泰州 225300

摘要：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,为预知大学生心理问题提供有效的途径.

关键词：Vague集;隐马尔科夫模型;大学生心理危机

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61103009)