基于事件相關(guān)電位(ERPs)和機器學(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：考試焦慮對個體的身心具有嚴(yán)重危害。傳統(tǒng)診斷考試焦慮的方法容易受到個體主觀態(tài)度的影響,從而影響對個體考試焦慮的發(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)合機器學(xué)習(xí)的客觀綜合診斷方法評估個體的考試焦慮水平。研究采用情緒Stroop范式,結(jié)合腦電技術(shù)測量個體對考試焦慮者的注意抑制功能,機器學(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種常見的機器學(xué)習(xí)算法對個體考試焦慮程度進行進一步的診斷。結(jié)果表明CNN對考試焦慮診斷的準(zhǔn)確率達86.5%, F1-score為0.911,顯著高于其他6種常見算法。因此采用CNN對腦電信號進行深度學(xué)習(xí)得出的診斷模型能夠有效地對個體的考試焦慮程度進行診斷。
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