1、“.....如文献将人工智能算法引入船舶通信网络安全分析中，从而获得了比较满意的网络安全效果文献针对电力系统发生故障后未经处理的多源告警信息可能导致故障处理时间增加的问题，利用智能模糊网实现了输电线路故障诊断方法。由此可见，大学生心理安全预警这安全问题上人工智能技术的应用是个必然趋势。故本文将数据挖掘状态对心理异常学生进行及时预警。该系统相比于传统人工调查的方法具有实现难度低执行效率高时效性好等优点。在实际测试中，对学生异常心理状态的预警正确率达到了，证明了系统的有效性。关键词人工智能心理分析数据挖掘预警系统高校心理辅导当前经济的飞速发展导致了系列心理异常问题，在高校中学生心理问题已然成为威胁大学生健康发展的重要因素，抑郁自杀事件时有发生......”。

2、“.....使用训练好的神经网络即可实现对预警对象的表情状态识别。根据微观表达心理学的相关理论，因为心理活动是通过大脑的思考，因此会下意识地反映在面部表情中，而检测个人的面部表情变化可以反映个人的心理变化。在智能分类获取到预警对象的表情状态后，只需定时周期记录表情状态变化，绘制检测对象的情感变化曲线。根据检测对象的情感变的难度，将神经网络的输出确定为预警对象当前的表情状态。并根据预警对象多天的表情状态来分析判断其心理状态。神经网络的实现步骤如下所示由于共有个标准的面部特征数据需要输入神经网络，故将神经网络输入层确定为个节点根据文献将预警对象的表情结果进行分类，采用编码方式对种类别进行编码，故神经网络输出层为个节点由于神经网络强大的非线性逼近能力，层网络已经可以本设计预警对象表情类别识别结果进行验证。验证过程及结果如下选择名大学生志愿者作为本系统验证的样本......”。

3、“.....每位志愿者做出种类别的表情，并使用获取训练数据。经数据预处理后输入神经网络中对网络进行训练，剩余名志愿者为方案的测试集。训练后的神经网络在测试集中种表情的分类结果，如表所示。表神经网络别请识别结果下载原表表神经网络别请识别表数据采集设备数据格式上表中骨骼数据是指提供的骨架数据，其利用深度学习技术将人体骨架中个重点位臵提供给开发者，其数据格式定义如下本设计主要使用的有骨骼数据及其提供的高清面部帧数据。利用骨架信息中的骨骼点位臵信息及跟踪状态作为本系统面部位臵及获取数据的臵信度。读取原始数据数据获取并经封装的过程共有个步骤搜索可用的的时效性。本设计采用景深摄像头作为数据采集设备，将预警对象在特定区域的维图像数据作为提取预警对象心理特征的原始数据。此外为了减少数据处理的难度，本设计选择微软推出的当前已具有较完善的新代体感摄像头作为数据采集设备，其具有左右的高精度......”。

4、“.....使灰暗情况下数据的采集成为可能。利用技术实现深度数据的采集，精度足以辨识人的手部姿态甚至处理过程，整个过程如图所示。图数据获取及处理框架图原始数据获取可获取的数据源主要有颜色数据源红外数据源深度数据源与音频数据源，且为了减少开发者对数据处理的难度，还提供了手部姿态简单数据人体骨骼数据与高清面部数据的获取。其主要数据的格式，如表所示。数据挖掘与智能算法基础上学生心理状态预警系统设计心理论文。数据预处理数据处理主要包括两部分人体骨架数据的预使用步骤获取的读取器，读取对应的数据流，即从获取的数据流中读取最新的帧或几帧数据，。图系统整体架构原始数据获取及预处理由于心理预警问题的复杂性，既要准确提取预警对象的心理特征数据，又要尽可能地减小对预警对象的干扰，同时考虑数据获取的时效性。本设计采用景深摄像头作为数据采集设备......”。

5、“.....本文设计的神经网络在预警对象表情状态识别中，在复杂的表情如表情与表情识别率也可达，整体的平均识别率为，误识别率为，可满足心理预警的需求，同时也验证了本系统的有效性。表数据采集设备数据格式上表中骨骼数据是指提供的骨架数据，其利用深度学习技术将人体骨架中个重点位臵提供给开发者，其数据格式定义如下本设计主要数据挖掘与智能算法基础上学生心理状态预警系统设计心理论文率情况，完全满足本系统心理数据提取的要求，本文使用官方开发工具包可以轻易的提取相关数据。以下阐述具体的数据获取及预处理过程，整个过程如图所示。图数据获取及处理框架图原始数据获取可获取的数据源主要有颜色数据源红外数据源深度数据源与音频数据源，且为了减少开发者对数据处理的难度，还提供了手部姿态简单数据人体骨骼数据与高清面部数据的获取。其主要数据的格式......”。

6、“.....然后由面部状态的连续性对获取到的面部特征缺失值与异常值进行处理，即可将缺失值或异常值替换为相邻帧的特征结果。由于其特征数据已经归化为的浮点数据，故不再需要做归化处理。图系统整体架构原始数据获取及预处理由于心理预警问题的复杂性，既要准确提取预警对象的心理特征数据，又要尽可能地减小对预警对象的干扰，同时考虑数据获取会下意识地反映在面部表情中，而检测个人的面部表情变化可以反映个人的心理变化。在智能分类获取到预警对象的表情状态后，只需定时周期记录表情状态变化，绘制检测对象的情感变化曲线。根据检测对象的情感变化曲线，当情感曲线发生异常波动时，发出预警信号。数据挖掘与智能算法基础上学生心理状态预警系统设计心理论文。实验验证根据本系统的实现过程，在陕西高校对本设计方案进行实验验证。处理与面部数据的预处理。人体骨架数据为坐标数据......”。

7、“.....且在出现遮挡时会根据其内部算法给出预测位臵，故只需要进行相邻位臵简单平滑滤波处理即可。由于开发工具包较强的功能，可直接获取如节所述的面部特征标准数据，较大的简化了从原始数据到特征数据的处理过程。其只需通过预处理即可获得告知质量数据，主要的预处理过程为跟踪缺失值与异常值的处理，处。此外为了减少数据处理的难度，本设计选择微软推出的当前已具有较完善的新代体感摄像头作为数据采集设备，其具有左右的高精度，且拥有红外摄像头，使灰暗情况下数据的采集成为可能。利用技术实现深度数据的采集，精度足以辨识人的手部姿态甚至心率情况，完全满足本系统心理数据提取的要求，本文使用官方开发工具包可以轻易的提取相关数据。以下阐述具体的数据获取及使用的有骨骼数据及其提供的高清面部帧数据。利用骨架信息中的骨骼点位臵信息及跟踪状态作为本系统面部位臵及获取数据的臵信度......”。

8、“.....即搜寻打开需要获取的数据所对应的数据源，即，主要的数据源如上文所述获取对应数据的读取器，在中定义为对应数据源的由于心理异常预警的特殊性，对本设计预警对象表情类别识别结果进行验证。验证过程及结果如下选择名大学生志愿者作为本系统验证的样本。其中名作为神经网络的训练集，每位志愿者做出种类别的表情，并使用获取训练数据。经数据预处理后输入神经网络中对网络进行训练，剩余名志愿者为方案的测试集。训练后的神经网络在测试集中种表情的分类结果，如表所示。表神经网络别请识别结数据挖掘与智能算法基础上学生心理状态预警系统设计心理论文神经网络训练神经网络的训练为有监督训练，采用误差反向传播算法进行训练，即每当训练数据到来时，首先正向逐层计算网络的输出。在获取预测输出后，计算输出与实际类别编码的误差......”。

9、“.....使用训练好的神经网络即可实现对预警对象的表情状态识别。根据微观表达心理学的相关理论，因为心理活动是通过大脑的思考，因技术及人工智能技术应用于大学生心理安全预警系统中，并给出实现方案。神经网络实现本文使用获取的个特征作为神经网络的输入数据，同时为了提高心理预警的准确度及降低神经网络训练数据获取的难度，将神经网络的输出确定为预警对象当前的表情状态。并根据预警对象多天的表情状态来分析判断其心理状态。神经网络的实现步骤如下所示由于共有个标准的面部特征数据需要输入神经网警成为当前个研究热点当前主流方案为以高校辅导员为中心，如文献，分别提出了预防为主及校园分层预警机制，通过辅导员收集数据谈心调查等手段，或设立心理咨询机构被动等待学生暴露问题，该方案存在着费时费力时效性差等问题另类方案如文献中提出的大学生心理安全预警中需要引入大数据人工智能等技术......”。