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基于事件相關(guān)電位(ERPs)和機(jī)器學(xué)習(xí)的考試焦慮診斷

作者:章文佩; 沈群倫; 宋錦濤; 周仁來 南京大學(xué)心理系; 南京210023; 安徽工業(yè)大學(xué)工商管理系; 馬鞍山243032; 中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院; 北京100190

摘要:考試焦慮對(duì)個(gè)體的身心具有嚴(yán)重危害。傳統(tǒng)診斷考試焦慮的方法容易受到個(gè)體主觀態(tài)度的影響,從而影響對(duì)個(gè)體考試焦慮的發(fā)現(xiàn)與及早干預(yù)。為了克服傳統(tǒng)主觀問卷對(duì)考試焦慮群體診斷的不足,本研究提出腦電神經(jīng)數(shù)據(jù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的客觀綜合診斷方法評(píng)估個(gè)體的考試焦慮水平。研究采用情緒Stroop范式,結(jié)合腦電技術(shù)測(cè)量個(gè)體對(duì)考試焦慮者的注意抑制功能,機(jī)器學(xué)習(xí)基于此前提,提取P1, P2, N2, P3和LPP五種事件相關(guān)電位(ERP)成分,以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)為主采用7種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)個(gè)體考試焦慮程度進(jìn)行進(jìn)一步的診斷。結(jié)果表明CNN對(duì)考試焦慮診斷的準(zhǔn)確率達(dá)86.5%, F1-score為0.911,顯著高于其他6種常見算法。因此采用CNN對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)得出的診斷模型能夠有效地對(duì)個(gè)體的考試焦慮程度進(jìn)行診斷。

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