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基于PSO-SVM的大学生手机依赖分析系统

作者:徐炜君; 原大明; 刘东升支持向量机粒子群优化大学生手机依赖手机成瘾指数量表手机app

摘要:针对手机依赖给大学生造成的生理、心理及社会功能损害问题。将支持向量机(SVM)和粒子群(PS0)优化算法结合,利用PSO优化SVM的核函数参数γ和惩罚因子C,设计了一种大学生手机依赖分析系统。系统通过手机APP和回收手机成瘾指数量表问卷.用得到基础数据训练PSO—SVM进而得到手机依赖分类模型,模型可以实时地对采集的问卷进行分类判断。避免了问卷的发放、收集和数据录入分析等繁琐的工作。系统还可以对分类的结果进行统计分析,便于掌握学生的最新动态。实验结果表明,本系统的分类准确率高达97.561%,而且系统可以自动的进行手机依赖者的筛选和统计分析,系统的分析结果可信可靠。

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电子设计工程

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