一种利用日常行为数据的大学生心理危机预警方法

    公开(公告)号:CN118280589A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410473225.2

    申请日:2024-04-19

    摘要: 本发明提出了一种利用日常行为数据的大学生心理危机预警方法,实现步骤为:获取训练样本集和测试样本集;构建基于交叉网络的心理危机预警模型;对心理危机预警模型进行迭代训练;获取心理危机预警结果。本发明在对心理危机预警模型进行训练以及获取评估结果的过程中,交叉网络通过对输入的特征向量进行逐元素相乘,能够深入挖掘不同特征间的交互关系,并通过全连接神经网络的多次非线性运算,隐式地生成特征间的交互信息,提高了预测的准确性;同时本发明使用的有自适应权重的交叉熵损失函数,通过调整不同类别样本的权重,降低了易分类样本的权重,使得模型能够更多地关注那些难以分类但更为关键的样本,从而提高了模型的预测精度和泛化能力。