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龙图腾网获悉济宁医学院申请的专利一种学生心理状态识别智能筛查方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120496846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510638892.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种学生心理状态识别智能筛查方法及系统是由张建华;崔玉玲;王茜;徐嘉文设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种学生心理状态识别智能筛查方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种学生心理状态识别智能筛查方法及系统，属于数据分析技术领域，通过获取连续时间段内的学生心理日志数据并进行标准化清洗，提取情绪波动幅度特征与上下文关联性特征，基于两者综合计算情绪连贯性指数，用以量化情绪演变的复杂程度；进一步，在不同情绪连贯性指数区间内评估传统模型的分类准确率，若在高复杂度区间检测到准确率低于预设阈值，则动态调整反映时间序列特征的数据输入量，并对调整后的模型进行迭代训练与优化，通过本发明，能够显著提升心理状态识别系统在情绪复杂变化场景下的检测准确率和干预及时性，有效减少假阴性，提高心理健康风险筛查的智能化与精准化水平。

本发明授权一种学生心理状态识别智能筛查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种学生心理状态识别智能筛查方法，其特征在于：包括： 获取连续时间段内的学生心理日志数据，并对所述心理日志数据进行清洗处理，形成标准化文本数据集； 从所述标准化文本数据集中提取情绪波动幅度特征以及上下文关联性特征； 基于所述情绪波动幅度特征与上下文关联性特征计算情绪连贯性指数，所述情绪连贯性指数用于表示情绪演变复杂程度，具体包括： 情绪波动幅度特征的获取方法为：对每个日志文本，应用情感分析模型生成情绪得分，记为，其中t表示时间节点，根据连续两个时间节点的情绪得分差值绝对值，计算单次情绪变化幅度，表达式为：；计算连续时间段内的平均情绪变化幅度，计算表达式为：；其中，N是时间节点总数，计算情绪变化幅度值ME计算表达式为：； 上下文关联性特征的获取方法为：将每个时间节点的日志文本通过嵌入模型转换为固定维度的向量表示，记为，计算连续两个时间节点文本向量之间的余弦相似度，作为单次文本关联相似度，计算表达式为：；其中：是各自的向量模长，计算文本关联相似度：；M为文本向量获取时间点总数，为文本关联相似度，用于表示上下文连贯程度； 根据归一化后的情绪波动幅度特征与上下文关联性特征计算情绪连贯性指数； 基于训练得到的传统机器学习模型对学生心理状态进行分类预测，并在不同情绪连贯性指数区间内分别统计分类准确率； 判断在高情绪连贯性指数区间内所述传统机器学习模型的分类准确率是否低于预设准确率阈值，若低于则确定为模型对时序性心理数据的上下文特征捕捉能力不足； 在确定模型准确性不足时，动态调整反映时间序列特征的数据输入量，并对调整后的传统机器学习模型进行迭代训练和评估，具体包括： 对每个学生的连续情绪得分序列或文本情感倾向序列应用DTW计算，基于DTW的距离特征，反映学生情绪变化轨迹的整体形状和演变模式，依据DTW特征的变化程度动态调整输入特征： 若DTW距离大于预设距离阈值，则增加数据输入维度； 若DTW距离小于或等于预设距离阈值，则减少输入量； 将基于DTW调整后的新时间序列特征与原有静态特征结合，构成新的训练数据集； 使用更新后的数据集，对传统机器学习模型重新训练。

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