基于历史数据驱动的心理障碍预测模型

摘要：

为了提高心理障碍预测准确性,提出了基于历史数据驱动的心理障碍预测模型.首先采集心理障碍的相关历史数据,对历史数据进行预处理,并提取一些关键属性;然后根据这些关键属性,采用隐马尔科夫方法对属性进行数据挖掘,建立心理障碍预测模型;进行心理障碍预测实验.结果表明,这一模型的心理障碍预测精度高,降低了心理障碍预测误差.

关键词：历史数据;数据挖掘;心理障碍;预测模型;关键属性;隐马尔科夫

所属期刊栏目：37

分类号：B841;R395(心理学)

在线出版日期：2022-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：166-169