一种基于人工智能的学生心理健康预测方法

专利主权项内容

1.一种基于人工智能的学生心理健康预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取各学生的餐厅消费时间序列、药品名称序列；结合餐厅消费时间序列内各数据获取学生的就餐规律性指数；统计近阶段学生在早餐就餐时间内的消费天数，根据餐厅消费时间序列及早餐就餐时间内的消费天数得到学生的就餐勤奋指数；根据就餐规律性指数及就餐勤奋指数得到学生的饮食习惯优异指数；将药品名称序列中药品用途文字说明转换为Unicode编码数据得到就诊药品用途序列，利用kmp字符串匹配算法获取就诊药品用途序列中各字符串集合之间的匹配因子；根据所述匹配因子得到就诊药品与其他各就诊药品之间的相关性系数；将就诊药品与其他所有就诊药品之间的相关性系数均值作为就诊药品的心理不健康关联度；对各就诊药品的心理不健康关联度聚类得到各就诊药品集合，根据就诊药品集合中各药品的心理不健康关联度及各药品用途出现的次数得到就诊药品集合中药品用途的心理不健康权重；根据所述匹配因子及各药品用途的心理不健康权重获取各学生所购买药品的心理不健康治疗系数；获取各学生每天购买药品中包含心理不健康治疗药品的判定系数；将学生近阶段购买药品中包含心理不健康治疗药品的判定系数均值作为学生的疑似心理不健康就医频率；根据所述心理不健康治疗系数及所述判定系数获取学生的心理不健康药物使用程度；将疑似心理不健康就医频率与心理不健康药物使用程度的乘积作为学生的就医指数；将各学生的饮食习惯优异指数及就医指数组成各学生的心理状态特征向量，使用多层感知机神经网络结合各学生的心理状态特征向量完成对学生心理健康状态的预测。