为了提高心理障碍预测准确性,提出了基于历史数据驱动的心理障碍预测模型。首先采集心理障碍的相关历史数据,对历史数据进行预处理,并提取一些关键属性;然后根据这些关键属性,采用隐马尔科夫方法对属性进行数据挖掘,建立心理障碍预测模型;进行心理障碍预测实验。结果表明,这一模型的心理障碍预测精度高,降低了心理障碍预测误差。
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