一种大学生心理健康风险智能分类预警方法和系统

本发明涉及心理健康风险的预警领域，具体为一种大学生心理健康风险智能分类预警方法和系统。本发明一种大学生心理健康风险智能分类预警方法，该方法基于多层感知器（MLP）神经网络模型进行实现，包括：收集大学生的心理测试数据、基本信息和日常行为数据，通过标准化处理、编码及加权处理预处理操作；通过交叉验证、样本平衡及L2正则化技术优化模型，使用PyTorch内置模块和自定义模块进行模型训练，并支持通过提供的训练接口对模型进行重训，以提升分类预警性能；对新输入的学生数据进行实时推理分类，基于模型输出学生的心理健康风险等级，等级包括0‑3四个等级；通过FastAPI框架提供RESTful API接口，支持单个样本检测、批量样本评估、模型训练和模型下载。