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龙图腾网获悉济南大学申请的专利一种基于关联分析的心理健康状态预测方法与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：CN115938600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211582269.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于关联分析的心理健康状态预测方法与系统是由陈贞翔;王政丽;姜晓庆;刘文娟;王有冕;王虎成;胡彬;王培丞设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关联分析的心理健康状态预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于心理健康测评领域，提供了一种基于关联分析的心理健康状态预测方法与系统，包括基于联邦学习进行隐私计算，得到心理测评原始数据；对心理测评原始数据进行预处理，得到预处理后的心理测评数据；基于预处理后的心理测评数据进行扫描创建二维存储矩阵，并对二维存储矩阵进行分组得到数据集；基于数据集构造频繁树进行关联分析，得到满足最小支持度的强关联规则表；根据所述强关联规则表，选择与其他因子关联性较强特征维度构造心理特征，并利用训练好的心理健康状态预测模型进行心理健康状态的预测。通过改变数据集存储方式和扫描方式，仅需扫描一次数据集即可得到强关联规则，在节省数据库存储空间的同时提升关联规则算法挖掘效率。

本发明授权一种基于关联分析的心理健康状态预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关联分析的心理健康状态预测方法，其特征在于，包括： 基于联邦学习进行隐私计算，得到心理测评原始数据；包括：获取多个测试人员通过测评系统完成初始的测试人员心理健康测评结果上传至服务器，给定初步的测试人员心理健康测评全局模型；所述测评系统分别用不同测试人员样本集在本地独立地计算模型参数，并对参数信息进行加密，发送给服务器；所述服务器使用基于同态加密的加权平均算法对加密后的参数信息进行安全聚合，更新测试人员心理健康测评全局模型，并以加密方式将聚合后的参数信息返回测评系统；测评系统对加密聚合后的参数信息进行解密，并使用解密后的参数信息更新本地模型，进入下一轮训练，如此迭代循环，直至损失函数收敛；服务器将最后一轮本地计算的参数信息进行聚合，输出模型结果，生成系统隐私计算后的心理测评原始数据； 对心理测评原始数据进行预处理，得到预处理后的心理测评数据； 基于预处理后的心理测评数据进行扫描创建二维存储矩阵，并对二维存储矩阵进行分组得到数据集；包括：基于预处理后的心理测评数据获取心理测评实验数据集D和最小支持度计数为n；对心理测评实验数据集D开始第一次扫描，如果该项因子得分≥2分时，则在心理测评数据二维矩阵中记录1，否则记录0；在心理测评数据二维矩阵最后一列增加sum列，用于统计所在行记录1的个数；删除心理测评数据二维矩阵中不满足最小支持度的数据，得到满足最小支持度n的二维存储矩阵；基于满足最小支持度n的二维存储矩阵再次进行分组扫描，得到数据集； 基于数据集构造频繁树进行关联分析，得到满足最小支持度的强关联规则表； 根据所述强关联规则表，选择与其他因子关联性较强特征维度构造心理特征，并利用训练好的心理健康状态预测模型进行心理健康状态的预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人济南大学，其通讯地址为：250022 山东省济南市市中区南辛庄西路336号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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