一种针对硕博群体抑郁水平的预测评估方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202110703972.7
IPC分类号：G16H50/30;G16H50/50;G06Q10/06;G06Q50/20;G06N3/00
申请日期：
2021-06-24
申请人：
杭州师范大学

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著录项信息

专利名称	一种针对硕博群体抑郁水平的预测评估方法及装置
申请号	CN202110703972.7	申请日期	2021-06-24
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-24	公开/公告号	CN113436737A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16H50/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G16 特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H50/00 专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病〔2018.01〕 G16H50/30 用于计算健康指数；个人健康风险评估〔2018.01〕	IPC分类号	G;1;6;H;5;0;/;3;0;;;G;1;6;H;5;0;/;5;0;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;2;0;;;G;0;6;N;3;/;0;0查看分类表>
申请人	杭州师范大学	申请人地址	浙江省杭州市余杭区余杭塘路2318号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	杭州师范大学	当前权利人	杭州师范大学
发明人	武晓菲;刘亚洲
代理机构	杭州天勤知识产权代理有限公司	代理人	曹兆霞

摘要

本发明公开了一种针对硕博群体抑郁水平的预测评估方法，其特征在于，包括获取第一学生抑郁状态数据，将第一学生抑郁水平进行划分；基于第一学生抑郁水平划分结果，以及对应的第一学生相关特征信息构建第一学生特征信息；基于随机森林构建训练模型，采用网格搜索交叉验证算法对训练模型进行训练，优化训练模型参数；将测试样本集输入至优化训练模型直至满足模型预测性能分数阈值测试结束。本发明提供的预测硕博群体心理抑郁水平的预测评估方法能够快速，准确，方便的预测硕博群体的抑郁水平。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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