基于量表大数据的深度神经网络抑郁分类模型(节选)

摘要：

针对抑郁相关量表大数据所面临的特征冗余、特征维度单一、特征子集难以确定等问题,提出了一种基于深度神经网络(deep nural network,DNN)的抑郁分类模型.通过结合主成分的K-means算法(principal component,PC K-means),在不破坏原有特征空间的条件下对量表大数据进行特征选择,并对原始算法的随机性与聚类个数不确定的问题进行了优化;在此基础上,为了增强抑郁识别维度的多样性,构建了引入因子分解机(factorization machines,FM)的DNN抑郁分类模型.分析和对比结果表明:PC K-means不仅可以有效地选择特征,而且与传统分类器和F-DNN结合,更能提高抑郁分类的准确率,为深度学习引入量表大数据分析提供了新的研究思路与方向.

关键词：抑郁症、心理量表、大数据、特征选择、深度神经网络

分类号：TP391;TP181;TN91

在线出版日期：2022-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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