申请/专利权人：辽宁鑫浩医疗科技有限公司

申请日：2024-03-19

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117912710A

主分类号：G16H50/70

分类号：G16H50/70;G16H50/30;G06F18/231;G06F18/23213;G06F18/2135;G06F18/243;G06F18/2431;G06F18/27;G06N3/044

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.19#公开

摘要：本发明涉及心理健康分析技术领域，具体为青少年心理健康数据分析预警系统，系统包括情绪识别模块、心理画像构建模块、风险分层模块、情绪预测模块、行为分析模块、干预策略模块、预警反馈模块、健康趋势监测模块。本发明中，运用聚类分析和主成分分析方法，对个体和群体进行分析，构建心理画像，通过支持向量机和决策树分类技术，实现科学合理的风险等级划分，结合自回归积分滑动平均模型和循环神经网络，增强情绪趋势的预测准确度，依托数据挖掘技术和图论分析，深度理解社交和学习行为模式，提供干预数据支持，通过专家系统和规则引擎技术，促进个性化的干预措施制定，通过多元化数据处理和反馈机制，提升预警及时性和反馈有效性。

主权项：1.青少年心理健康数据分析预警系统，其特征在于：所述系统包括情绪识别模块、心理画像构建模块、风险分层模块、情绪预测模块、行为分析模块、干预策略模块、预警反馈模块、健康趋势监测模块；所述情绪识别模块基于文本、语音、面部表情数据，采用自然语言处理技术进行词语边界识别、情感倾向性分析，并通过深度学习技术进行面部表情特征提取、语音情感特征识别，集成模型整合多模态信息，通过模型训练后的参数调优和交叉验证保障准确度，生成情绪识别结果；所述心理画像构建模块基于情绪识别结果，采用聚类分析进行同质群体识别，并通过主成分分析进行特征降维，画像构建中综合个体历史数据、行为特征，通过优化算法选择匹配差异化群体特征，生成心理画像；所述风险分层模块基于心理画像，采用支持向量机进行个体风险划分，并采用决策树群体风险分类，接着分类模型中采用网格搜索优化超参数，生成风险等级结果；所述情绪预测模块基于历史数据和风险等级结果，通过自回归移动平均模型处理时间序列数据，进行趋势和季节性分解，循环神经网络捕捉长期依赖关系，生成情绪趋势预测；所述行为分析模块基于社交媒体和学习行为数据，数据挖掘技术进行模式发现、关联规则学习，图论分析揭示关系网络结构，生成行为分析结果；所述干预策略模块基于行为分析结果和情绪趋势预测，基于专家系统提供决策支持，规则引擎基于设定条件执行策略，策略生成过程参照个性化需求和实时数据更新，生成干预策略；所述预警反馈模块基于风险等级结果和干预策略，采用多元数据处理整合反馈信息，基于反馈机制进行效果评估和用户响应，采用数据驱动的决策循环保障更新时效性和预警精准度，生成预警通知和反馈；所述健康趋势监测模块基于长期数据，趋势分析揭示变化模式，通过模式识别来识别异常和预测风险，进行长期监控和模型更新，基于健康指标综合评估，生成健康趋势结果。

全文数据：

权利要求：

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