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题名多特征融合的抑郁倾向识别方法
被引量：4
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作者
周莹
王红
任衍具
胡晓红
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机构
山东师范大学信息科学与工程学院
山东省分布式计算机软件新技术重点实验室(山东师范大学)
山东师范大学生命科学研究院
山东师范大学心理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期168-175,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61672329
61373149
+10 种基金
61472233
61572300
81273704)
山东省科技计划项目(2014GGX101026)
山东省教育科学规划项目(ZK1437B010)
山东省泰山学者基金资助项目(TSHW201502038
20110819)
山东省精品课程项目(2012BK294
2013BK399
2013BK402)
山东师范大学研究生科研创新基金资助项目(SCX201747)~~
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文摘
近些年,抑郁倾向趋于年轻化和常态化,虽然相关研究已取得一定成果,但仍缺乏更为客观、准确的抑郁倾向识别方法,也缺乏从不同角度研究抑郁倾向,因此,提出将心理健康自查表和眼动追踪结合作为识别抑郁倾向的方法,并且创新地从多角度对抑郁倾向进行研究,即将眼动特征、记忆力特征、认知风格特征以及网络行为特征多种类型特征融合。为了处理复杂的特征关系,提出扫描过程来处理复杂的特征关系,并将扫描过程与堆叠法结合提出抑郁倾向识别模型——扫描堆叠模型。为了全面客观评价扫描堆叠模型的性能,对扫描过程和堆叠法的独立贡献进行了实验。实验结果显示扫描过程独立贡献为0. 03,堆叠法独立贡献为0. 02,并且扫描堆叠模型与多种模型从参数R平方、均方误差、平均绝对误差进行比较,结果为扫描堆叠模型的预测效果较好。
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关键词
眼动追踪
抑郁倾向
多特征融合
扫描堆叠模型
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Keywords
eye-tracking
depressive tendency
multiple feature fusion
scanning stacking model
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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