典型文献
基于大数据分析技术的心理健康智能评测系统设计
文献摘要：
在对现代人群进行心理健康状况评测时,常因对心理健康特征不能深度挖掘而忽视了部分心理问题,导致心理健康评测效果欠佳.为此,提出基于大数据分析技术的心理健康智能评测系统.从用户层、功能层、数据层架构心理健康智能评测系统.在用户统计分析子系统中,利用k-means聚类算法,从海量评测数据中挖掘隐藏的规律和有价值信息,并以此为基础,采用深度神经网络提取心理健康特征,获取更为准确的心理健康智能评测结果.实验表明:该系统聚类用时在0.005-0.015 s之间,聚类速度快;心理健康智能评测误差低,且不受噪声干扰,精准度达到90％-99％;数据库占用率低,始终保持在40％以内,且运行稳定,使用该系统后各项心理问题人群占比均大幅度降低,具备较好实际应用效果.
文献关键词：
大数据;心理健康;智能评测;聚类算法;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
姜灵芝
作者机构：
西安航空职业技术学院,教务处,陕西,西安710089
文献出处：
引用格式：
[1]姜灵芝-.基于大数据分析技术的心理健康智能评测系统设计)[J].微型电脑应用,2022(07):30-34
A类：
B类：
大数据分析技术,智能评测,评测系统,现代人,心理健康状况,常因,深度挖掘,分心,心理问题,功能层,数据层,层架,means,聚类算法,价值信息,深度神经网络,取心,系统聚类,噪声干扰,占用率,始终保持,运行稳定,大幅度降低,实际应用效果
AB值：
0.284497
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
