现如今，大学生群体的心理情况越来越受人们的重视。他们在面对各种压力时会出现了不同程度的不良心理情绪，尤其是抑郁、焦虑情绪。分析哪些因素与大学生抑郁、焦虑情绪相关，并采用数据挖掘技术对收集到的心理数据进行建模分析是当前心理学与计算机科学中的研究热点。本文研究工作主要体现以下三个方面:　　第一，本文建立了多种潜在变量与抑郁、焦虑情绪之间的内在关系的结构方程模型。结构方程模型可以有效的分析出不同潜在变量之间的关系。以往的研究大多数考查单个因素对抑郁、焦虑情绪的影响，本文建立的结构方程模型展现了内因和外因多个影响因素与抑郁、焦虑情绪的相互作用关系，更好的表明了不同心理变量间的关系特征以及这些关系是如何共同发挥作用的，从而更好的解释了大学生抑郁、焦虑情绪的产生机制。　　第二，本文采用脑功能成像技术分析对比了健康被试、抑郁被试和焦虑被试静息状态时的脑功能状态，发现了焦虑和抑郁情绪会产生耦合效应。抑郁情绪会抑制大脑前额叶皮质和基底核的相关功能，这些脑区和大脑奖赏回路有关，大脑奖赏回路的持续低活性状态可能是导致抑郁情绪的重要原因;此外，抑郁被试脑岛和颞叶与情感相关的脑区则较为兴奋，这可能与抑郁被试大多都多愁善感有关;前额叶部分脑区的活性下降，而大脑前额叶和认知推理、计划策略以及工作记忆有关，这也从某种意义上说明了抑郁情绪影响认知功能的原因。而焦虑情绪会在某种程度上增强大脑相关脑区的代谢，而这些高度代谢的脑区共同作用导致了焦虑情绪的发生。　　第三，本文建立了基于心理特征的抑郁和焦虑情绪分类模型。采用数据挖掘中的决策树等分类技术，基于本文建立的心理在线测评系统收集的210例大学生心理数据，通过相关分析等特征提取方法，建立了大学生焦虑抑郁情绪的分类模型，并抽取了有价值的分类规则，对基于心理特征的大学生抑郁、焦虑情况的评估提供了有价值的参考。