基于模糊数学及神经网络的心理评估模型

现代心理学领域中已经运用的数学方法很多都缺少严密、精确的实证性。笔者在研究心理健康评估问题时,考虑到影响心理健康的因素都带有模糊性以及各因素的非线性关系比较适合用系统分析,结合人工神经网络和模糊数学理论提出了分类器模型,评估＂心理健康＂、＂心理不健康＂以及＂心理疾病＂三种状态。通过matlab神经网络工具箱训练样本,得到了比较精确的输出结果。在实际应用中,进一步利用模糊数学方法将隶属度作为模型输入,代替了完全用经验评定来确定输入的传统方法,提高了整个评估模型的精确度。