發(fā)布時間：2018-10-25 17:42

【摘要】：認知心理學認為語言表征是心理表征的符號現(xiàn)實,自我和諧是心理學人格理論中最重要的概念之一,語言表征也呈現(xiàn)多樣化。通過相關分析法和順序后退法在高維特征空間中進行主效應信號篩選,降低人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入維數(shù)。針對外顯語言表征投射內隱心理狀態(tài)的非線性特征,運用BP網(wǎng)絡的高度非線性映射能力,對自我和諧人格水平進行分類診斷。結果表明:自我和諧人格水平的語言表征主效應信號診斷準確率達到95.8%。
[Abstract]:Cognitive psychology holds that linguistic representation is the symbolic reality of psychological representation and self-harmony is one of the most important concepts in psychological personality theory. In order to reduce the input dimension of artificial neural network, the main effect signal is filtered in high dimensional feature space by correlation analysis method and sequential backward method. Aiming at the nonlinear characteristics of explicit language to represent the implicit mental state of projection, the high nonlinear mapping ability of BP neural network is used to classify and diagnose the self-harmonious personality level. The results showed that the diagnostic accuracy of the main effect signal of self-harmonious personality level was 95. 8%.
【作者單位】： 廣州大學心理咨詢中心;廣州大學經(jīng)濟與統(tǒng)計學院;
【基金】：教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金項目(11YJAZH106)
【分類號】：B848

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2294370