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J-GLOBAL ID：202202218195163974   整理番号：22A1039812

SVMに基づく大学生のメンタルヘルスの多次元状態データ削減と評価【JST・京大機械翻訳】

Multidimensional State Data Reduction and Evaluation of College Students’ Mental Health Based on SVM

著者 (1件)： Peiqing Han (Henan Institute of Economics and Trade, Zhengzhou, Henan 450000, China)
資料名： Journal of Mathematics (Web)  (Journal of Mathematics (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7776A  ISSN： 2314-4629  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大学生の精神衛生状態を計算の複雑さと精度の観点から評価する従来の方法の短所に応じて,データ削減とサポートベクターマシンに基づく大学生の精神衛生状態を評価する方法を提案した。内部および外部人格傾向分類,不安,および鬱病二分切開を含むモデル実験を,ネットワーク挙動データの特徴次元を構築するために,ロジスティック回帰分析,情報エントロピー,およびSVMアルゴリズムを用いて設計し,モデル実験のためのサンプルデータセットを導出するために,精神状態のラベル付きデータと組み合わせた。実験プロセスでは,異なるモデルの影響の違いを反映するために,水平比較のために様々なタイプの数学モデルを構築した。同時に,同じタイプのモデルのパラメータの影響を反映するために,パラメータの異なる組合せを,効果の差を垂直に比較するために,格子探索アルゴリズムを用いて構築した。1433人の学生のサンプルの不安と鬱病のための二分性モデルの平均精度は,0.80またはより高かった。実験は,それらのオンライン行動データを通して学生の心理的状態を予測する方法が実行可能であり,数学的分類モデルがリアルタイムで学生の心理的状態を把握するのに使用でき,異常な心理学的状態を有する学生を警告して,このように学校の協力者を介入し,それらをすぐに予防するのを助けることを示した。Copyright 2022 Han Peiqing. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  心理学 ,  ネットワーク ,  数学モデル ,  計算量 ,  モデル ,  うつ病 ,  切開術 ,  *精神衛生 ,  *高次元 ,  *大学生 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  探索アルゴリズム ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (20件)：

• G.-H. Dong, Z. Wang, H. Dong, M. Wang, Y. Zheng, S. Ye, J. Zhang, M. N. Potenza, "More stringent criteria are needed for diagnosing internet gaming disorder: evidence from regional brain features and whole-brain functional connectivity multivariate pattern analyses," Journal of Behavioral Addictions, vol. 9, no. 3, pp. 642-653, 2020.
• Y. A. Suh, M.-S. Yim, "A worker’s fitness-for-duty status identification based on biosignals to reduce human error in nuclear power plants," Nuclear Technology, vol. 206, no. 12, pp. 1840-1860, 2020.
• J. Wu, P. Guo, Y. Cheng, H. Zhu, X.-B. Wang, X. Shao, "Ensemble generalized multiclass support-vector-machine-based health evaluation of complex degradation systems," IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 25, no. 5, pp. 2230-2240, 2020.
• A. Baghdadi, Y. Aribi, R. Fourati, N. Halouani, P. Siarry, A. Alimi, "Psychological stimulation for anxious states detection based on EEG-related features," Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, vol. 12, no. 8, pp. 8519-8533, 2021.
• J. S. Rahman, T. Gedeon, S. Caldwell, R. Jones, Z. Jin, "Towards effective music therapy for mental health care using machine learning tools: human affective reasoning and music genres," Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, vol. 11, no. 1, pp. 5-20, 2021.

タイトルに関連する用語 (6件)： SVM ,  大学生 ,  メンタルヘルス ,  多次元 ,  状態データ ,  評価