基于神经网络的研究生心理健康状况预测分析
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与选题意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文结构与研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.1 论文结构 | 第11-12页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第12页 |
| 1.4 技术路线 | 第12-14页 |
| 2 评判模型的原理 | 第14-20页 |
| 2.1 心理健康相关理论 | 第14-17页 |
| 2.1.1 研究生心理健康的现状 | 第14页 |
| 2.1.2 工具与量表：SCL-90量表 | 第14-17页 |
| 2.2 模糊综合评判方法 | 第17-19页 |
| 2.2.1 模糊现象及隶属度函数 | 第17-18页 |
| 2.2.2 模糊综合评判 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 研究生心理健康状况评判模型的建立与应用 | 第20-29页 |
| 3.1 数据采集 | 第20-21页 |
| 3.2 评判模型的分析 | 第21-22页 |
| 3.2.1 因素集 | 第21-22页 |
| 3.2.2 评语集 | 第22页 |
| 3.3 多层次模糊综合评判模型 | 第22-28页 |
| 3.3.1 模型的建立 | 第22-26页 |
| 3.3.2 模型的应用 | 第26-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 预测模型的原理 | 第29-33页 |
| 4.1 影响我国研究生群体心理健康状况的主要因素 | 第29-30页 |
| 4.2 人工神经网络 | 第30-32页 |
| 4.2.1 BP神经网络 | 第30页 |
| 4.2.2 BP算法的学习过程 | 第30-31页 |
| 4.2.3 BP算法的缺陷 | 第31-32页 |
| 4.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 5 研究生心理健康状况预测模型的建立与应用 | 第33-55页 |
| 5.1 预测方法的选取 | 第33-35页 |
| 5.1.1 预测方法的评判标准 | 第33页 |
| 5.1.2 常用方法的比较 | 第33-35页 |
| 5.2 模型的思路 | 第35-36页 |
| 5.3 BP算法的优化 | 第36-39页 |
| 5.3.1 遗传算法的学习过程 | 第36-37页 |
| 5.3.2 优化过程 | 第37-39页 |
| 5.4 神经网络预测模型的建立 | 第39-50页 |
| 5.4.1 样本数据的建立 | 第39-40页 |
| 5.4.2 网络结构的设计 | 第40-44页 |
| 5.4.3 网络参数的选取 | 第44-45页 |
| 5.4.4 遗传算法算子的选取 | 第45-46页 |
| 5.4.5 预测模型的具体实现过程 | 第46-50页 |
| 5.5 预测模型的应用 | 第50-54页 |
| 5.5.1 模型性能的评价 | 第50-53页 |
| 5.5.2 预测模型的实际应用分析 | 第53-54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
