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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明涉及神经网络技术领域，具体为一种老年心理健康状态智能评估系统，系统包括：拓扑特征提取模块基于情绪监测需求，收集老年人的脑波信号数据，利用拓扑数据分析计算每个信号的Betti数，创建持久图。本发明中，采用拓扑数据分析和图神经网络技术，将脑波信号数据转化为能够表征心理状态的多维特征空间，进而构建情绪预测模型，实现从生理信号到情绪状态的直接映射，提升情绪监测的准确性和效率，拓扑数据分析通过计算Betti数并创建持久图，有效捕捉数据的非线性和复杂特性，使情绪状态的预测更加精确，图神经网络的结构自适应调整确保网络能随数据流的变化实时更新，在提升老年心理健康评估的科学性和实用性方面取得显著效果。
主权项：1.一种老年心理健康状态智能评估系统，其特征在于，所述系统包括：拓扑特征提取模块基于情绪监测需求，收集老年人的脑波信号数据，利用拓扑数据分析计算每个信号的Betti数，创建持久图，记录数据中随尺度变化出现和消失的拓扑特征，生成拓扑特征数据集；特征空间构建模块通过解读脑波，将所述拓扑特征数据集中的特征转换为数值形式，构建多维特征空间，每个维度对应一个拓扑信号特征，得到拓扑特征矩阵；情绪状态关联分析模块利用所述拓扑特征矩阵，对多特征与已知情绪状态之间的关系进行比较，通过模式识别技术挖掘与情绪变化关联的关键拓扑特征，获取情绪预测模型；网络结构自适应调整模块根据所述情绪预测模型中的变化情况，调整图神经网络的节点和边配置，实时更新网络结构匹配数据流的动态特性，建立优化后的网络配置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种老年心理健康状态智能评估系统
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