【摘 要】
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由于症状隐匿、诱因复杂、表述模糊且无有效诊断标准,长期以来心理问题困扰着无数高校学生,导致各类事故频发。如何对异常情绪进行自动化检测,及时预警,并进行有效干预,关系到校园安全和社会稳定。为此,本文围绕心理健康自动化检测和时间序列分类展开研究,提出了基于时间序列分类的多视角Trans-LSTM情绪分类算法,并基于Think PHP框架搭建了学生心理健康预警系统。文章主要贡献如下:（1）验证了学生消费
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由于症状隐匿、诱因复杂、表述模糊且无有效诊断标准,长期以来心理问题困扰着无数高校学生,导致各类事故频发。如何对异常情绪进行自动化检测,及时预警,并进行有效干预,关系到校园安全和社会稳定。为此,本文围绕心理健康自动化检测和时间序列分类展开研究,提出了基于时间序列分类的多视角Trans-LSTM情绪分类算法,并基于Think PHP框架搭建了学生心理健康预警系统。文章主要贡献如下:（1）验证了学生消费行为与心理状态的关联性,针对校园数据利用率低和异常情绪发现难的问题,使用非侵入式方法采集学生在校消费数据,随后以周为时间步统计学生一段时间内每周消费次数、用早餐次数、偏离正常时间用早餐次数等消费行为的变化轨迹,构建消费行为特征时间序列集,输入深度学习网络训练,最后实验结果表明二者存在相关性,并且借此成功构建了学生心理异常检测模型。此外,针对实验数据存在缺失值的问题,设计了一种缺失信息嵌入与线性插入相结合的缺失值处理方法,并通过分析特征贡献度发现该方法提升模型检测效果明显。（2）提出了一种融合多头注意力机制的Trans-LSTM情绪分类算法。针对现有MLSTM-FCN模型中FCN分支感受野小且只能单向运行的问题,利用Transfomer网络替换FCN单元,引入多头注意力机制扩大视野,提升模型特征提取能力。实验结果表明,模型召回率达84%,相比于原始网络,异常心理识别准确率提升了4%。（3）设计并开发了基于Think PHP框架的学生心理健康预警系统,为学生、教师和管理者提供信息管理、系统管理和情绪异常预警等服务,实现校园管理智慧化,消除安全隐患并提升教育质量。
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