典型文献
基于可穿戴设备的FDCN模型在大学生情绪变化检测中的应用
文献摘要：
大学生的情绪问题已经成为高校学生管理的难点,如何让学生管理工作部门尽早发现学生情绪变化并提前介入是当前急需解决的问题.针对大学生情绪变化检测问题,利用手机、可穿戴设备等收集了学生运动、环境、状态等数据,结合情感模型对学生情感进行了度量.提出了基于因子分解机的深度交叉网络(FDCN)情绪变化检测模型,该模型以深度交叉网络为基础,结合因子分解机充分学习特征的低阶组合和高阶组合及非线性关系,提高了对大学生情绪变化检测的精度.采用真实数据集进行实验的结果说明:该模型对比其它模型在多个评价指标上均有提升,具有更准确和更稳定的预测效果.
文献关键词：
深度交叉网络;可穿戴设备;情绪变化检测
中图分类号：
作者姓名：
陈宇;邵军;赖文天
作者机构：
湖北第二师范学院 计算机学院 & 湖北省教育云服务工程技术研究中心,武汉430205;湖北水利水电职业技术学院,武汉430071
文献出处：
引用格式：
[1]陈宇;邵军;赖文天-.基于可穿戴设备的FDCN模型在大学生情绪变化检测中的应用)[J].中南民族大学学报（自然科学版）,2022(04):483-489
A类：
FDCN,情绪变化检测,深度交叉网络
B类：
可穿戴设备,大学生情绪,情绪问题,高校学生管理,学生管理工作,工作部门,早发现,提前介入,急需解决,检测问题,学生运动,情感模型,因子分解机,检测模型,学习特征,低阶,非线性关系,真实数据,模型对比,更稳
AB值：
0.188655
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