【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及心理健康分析预警，尤其涉及利用人工智能进行青少年抑郁倾向早期预警方法。
技术介绍
1、在当前的心理健康领域，尤其是关注青少年抑郁问题的研究中，一个持续存在的挑战是如何及时、准确地识别和预测抑郁倾向。传统方法依赖于面对面的临床评估、自我报告问卷和家长或教师的观察，这些方法虽然在某些情境下有效，但也存在一定的局限性。例如，自我报告问卷可能受到受测者当前情绪状态、自我感知能力以及回答真实性的影响，而临床评估的可接近性和频率受到资源可用性的限制。
2、随着生物标志物研究的深入和信息技术的快速发展，新的方法开始被探索以补充传统的抑郁倾向检测方法。近年来，科学研究揭示了人体微生物组，特别是肠道微生物组与人的心理健康之间存在着密切的联系，引发了将微生物组数据作为潜在生物标志物来预测心理健康状态的兴趣；近年来，科学家们发现微生物组与人类的健康和疾病有着密切的联系，包括消化系统疾病、免疫系统功能、心理健康，关于微生物组数据是否能用来预测青少年的抑郁倾向，目前的研究表明，肠道微生物组的组成与人类的心理健康之间存在一定的关联。一些研...
【技术保护点】
1.利用人工智能进行青少年抑郁倾向早期预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的利用人工智能进行青少年抑郁倾向早期预警方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的利用人工智能进行青少年抑郁倾向早期预警方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的利用人工智能进行青少年抑郁倾向早期预警方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的利用人工智能进行青少年抑郁倾向早期预警方法，其特征在于，所述RNN模型利用内部隐藏状态来捕捉序列中时间点之间的依赖关系，对于给...
【技术特征摘要】
1.利用人工智能进行青少年抑郁倾向早期预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的利用人工智能进行青少年抑郁倾向早期预警方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的利用人工智能进行青少年抑郁倾向早期预警方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的利用人工智能进行青少年抑郁倾向早期预警方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根据权利要求4所述的利用人工智能进行青少年抑郁倾向早期预警方法，其特征在于，所述rnn模型利用内部隐藏状态来捕捉序列中时间点之间的依赖关系，对于给定的序列x＝(x1,x2,…,xt)，rnn模型通过以下计算步骤逐步更新其隐藏状态ht：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱亚飞，邱吟，魏荣霞，唐春红，甘琳琳，
申请(专利权)人：武汉学院，
类型：发明
国别省市：
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