基于历史数据驱动的心理障碍预测模型

摘要

为了提高心理障碍预测准确性,提出了基于历史数据驱动的心理障碍预测模型.首先采集心理障碍的相关历史数据,对历史数据进行预处理,并提取一些关键属性;然后根据这些关键属性,采用隐马尔科夫方法对属性进行数据挖掘,建立心理障碍预测模型;进行心理障碍预测实验.结果表明,这一模型的心理障碍预测精度高,降低了心理障碍预测误差.