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針對手機依賴給大學生造成的生理、心理及社會功能損害問題，將支持向量機（SV M ）和粒子群（PSO）優(yōu)化算法結合，利用PSO 優(yōu)化SV M 的核函數參數y 和懲罰因子C，設計了一種大學生手機依賴分析系統(tǒng)。系統(tǒng)通過手機APP 發(fā)布和回收手機成癮指數量表問卷，用得到基礎數據訓練PSO-SV M 進而得到手機依賴分類模型，模型可以實時地對采集的問卷進行分類判斷，避免了問卷的發(fā)放、收集和數據錄入分析等繁瑣的工作。系統(tǒng)還可以對分類的結果進行統(tǒng)計分析，便于掌握學生的最新動態(tài)。實驗結果表明，本系統(tǒng)的分類準確率高達97.561%，而且系統(tǒng)可以自動的進行手機依賴者的篩選和統(tǒng)計分析，系統(tǒng)的分析結果可信可靠。
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