发明专利已授权

一种基于K-means聚类与XGBoost算法的心理预判方法及系统

📄 申请号：CN202011467838.3 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2020-12-14

公开号

CN112530546B

公开日

2024-03-22

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16H20_70

IPC 分类号

G16H20_70 , G16H50_20 , G16H50_70 , G06F18_23213 , G06F18_214 ,

技术画像

所属领域

K-means聚类机器学习人工智能算法数据挖掘 K-means聚类

应用场景

心理健康评估, 情绪识别与监测, 心理咨询辅助, 人力资源测评, 智慧教育心理辅导

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摘要

本发明请求保护一种基于K‑means聚类与XGBoost算法的心理预判方法及系统，该方法包括：1)利用机器学习的方法，基于已知样本中的决定性特征，建立和训练基于样本决定性特征的心理预判模型；2)获取新个体的决定性特征数据，根据所述的基于样本决定性特征的心理预判模型得到该新个体的心理健康状况，根据结果来预判学生心理健康。本发明所达到的有益效果：本模型利用机器学习中的XGBoost算法提取关键的决定性特征，有助于更加准确地进行心理健康状态评估。在适当调参后，在测试集上进行测试集测试，准确率能够达到98％～100％，说明效果明显，模型普适性高。本发明可提供精确的心理预判模型，给学校的学生管理工作提供便利。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：27 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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