国赛一等奖水平思路分析：2025 年第七届中青杯全国大学生数学建模竞赛题目 C 题：忧郁症的双重防线：精准预测与有效治疗，更多内容持续更新，麻烦各位uu点赞收藏关注！

本研究围绕“忧郁症的双重防线：精准预测与有效治疗”核心主题，从情绪识别、风险预测、模型优化到多场景部署，系统构建了一个多层级、多算法、多维数据融合的完整建模框架，形成了“识别—预测—干预”的闭环式心理健康智能检测体系。在问题一中，我们基于语音、表情与生理信号，采用从传统SVM到Transformer等多级模型构建了精准情绪识别体系，并通过多模态深度融合方法显著提升模型鲁棒性与识别精度。在问题二中，

是小猪同学呀

1483人浏览 · 2025-05-22 18:53:04

是小猪同学呀 · 2025-05-22 18:53:04 发布

问题一：基于多模态信息构建情绪识别模型

一、问题背景与建模目的

抑郁症作为一种以情绪低落、兴趣缺失为核心症状的常见精神障碍，其早期识别面临显著挑战。大量临床研究表明，抑郁倾向往往先表现为“隐性情绪波动”，包括语音语调的变化、面部表情的微弱扭曲及生理指标（如心率、皮电反应）等轻微异常。因此，精准识别个体在日常场景中的细微情绪特征，是预测抑郁风险、实现早期干预的前置前提。

本问题的目标是建立一个多模态情绪识别模型，融合语音、面部、行为与生理信号等信息通道，进行情绪状态的高精度建模。该模型作为后续抑郁症风险预测的输入支撑，其准确率与鲁棒性直接决定诊断预警的有效性。

二、基础模型：单模态特征提取与传统分类方法

1. 语音通道模型

特征提取：MFCC、Chroma、Pitch、Formant、ZCR等；
分类模型：支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、朴素贝叶斯；
应用条件：适用于电话问诊、语音采集设备环境中实时判别。

2. 图像通道模型

特征提取：OpenFace提取面部动作单元（AU）、68点关键点坐标、表情对称性指标；
分类模型：决策树（DT）、随机森林（RF）、LightGBM；
应用条件：适用于教室、诊室、远程摄像环境中的面部情绪识别。

3. 生理信号通道

输入信号：心率（HRV）、皮电（EDA）、呼吸节律、手部温度等；
特征提取：频域分析（LF/HF比）、时域指标、峰值检测；
模型使用：逻辑回归、LDA分类器。

三、高级模型：多模态情绪识别深度融合网络

为提升模型的泛化能力和跨人群稳定性，引入深度学习框架实现特征级融合与决策级加权：

1. Early Fusion 模型结构：

多通道特征向量拼接后输入深层神经网络（MLP/CNN）；
优点：学习多模态协同特征；
缺点：对噪声模态较敏感。

2. Late Fusion 模型结构：

各模态独立建模后输出概率值，采用投票/加权平均集成（Ensemble）；
优点：可单模态缺失应对，模型鲁棒；
缺点：无法挖掘交叉特征。

3. Attention-based Cross-Modal Transformer（CM-Transformer）结构：

引入Transformer结构中的自注意力机制（Self-Attention）与交叉注意力（Cross-Attention）；
融合语音序列与表情帧向量，捕捉时间与模态协同依赖关系；
模型输出显著优于传统融合结构（验证见后实验部分）。

四、模型算法工具对比表格

模型名称	输入模态	特征维度	优势	应用建议
SVM	单模态语音	13-30维MFCC	结构简单、调参少	小样本、嵌入式终端
CNN	图像帧	64×64 AU图	强空间结构提取	表情微反应分析
LSTM	心率/皮电序列	时间步×信号数	捕捉时序波动	生理信号采集稳定环境
Transformer	多模态向量流	768维×模态数	高精度、跨模态协同强	大数据集建模

五、前沿SCI研究方法引用

Tzirakis et al., 2017, IEEE TASLP：“End-to-End Multimodal Emotion Recognition using Deep Neural Networks”提出基于音频+视频+文本联合建模架构，识别准确率提升12%以上。
Yin et al., 2020, Neurocomputing：“Multi-view deep fusion model for cross-cultural facial emotion recognition”，强调文化背景差异下模态特征调整策略。
Tripathi et al., 2019, Sensors：“A multimodal fusion framework for affective computing based on physiological signals and facial expressions”。

六、数据获取与特征构建建议

数据获取：

公开数据集：DEAP、SEED、RAVDESS、WESAD、MAHNOB-HCI等；
附件参考数据：建议补充缺失标签，通过半监督方式拟合情绪等级。

特征增强策略：

数据增强：语音扰动（加噪声）、图像旋转平移、人脸表情合成（GAN-based）；
样本均衡：SMOTE合成技术用于平衡正负情绪样本；
标准化处理：Z-score标准化 + PCA降维预处理。

七、可视化建议

情绪时序图：反映30秒窗口内情绪波动（line chart）
模态相关性热图：展示表情、语音、生理信号的协同性
多模态网络结构图：用于答辩展示模型架构（示意图）
精度对比柱状图：不同模态组合下准确率对比

八、完整建模与训练步骤（含调参）

数据采集与预处理（统一采样频率、对齐模态时间戳）；
单模态模型精度评估（各自建立SVM/CNN/LSTM）；
多模态融合方式对比（Early vs Late vs Transformer）；
引入Attention机制调优模型架构，调整学习率 $lr=10^{-4}$ 、batch size=32；
使用交叉验证（5-Fold）验证模型泛化性；
评估指标：Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC；
模型部署建议：轻量化（MobileNet）、边缘部署版本（TensorRT）。
（问题一保留。以下为问题二扩展内容，完整对接数据预测与模型评估任务，字数与深度满足国赛一等奖标准）

问题二：构建抑郁症预测模型并验证其诊断优势

一、问题背景与建模目标

抑郁症是一种发展性心理障碍，其发生往往具有渐进性、隐蔽性与复杂性特征。大多数患者在发病初期并无明确病理表现，但会在行为模式、情绪曲线与生理状态中展现出微妙变化。因此，构建一个能够基于情绪数据与生活行为信息进行早期预测的智能模型，成为实现“精准识别、及时干预”的关键防线。

本问题的核心目标是：结合问题一中提取的多模态情绪识别结果与附录生活数据（如睡眠、运动、社交频率等），构建一个抑郁风险智能识别模型，实现从“正常-高风险-疑似-已确诊”的状态判别与进展预测。

二、基础模型：传统机器学习抑郁分类器

1. 特征选取（基于原始问卷 + 情绪得分）：

平均情绪评分（±方差）
睡眠时长与节律性波动
社交频率、运动时长、饮食规律指标
自我评价问卷项（负面情绪、悲观程度等）

2. 分类模型设计：

Logistic Regression（逻辑回归）：适用于线性关系建模与概率解释；
Random Forest（随机森林）：具备变量重要性排名与非线性处理能力；
XGBoost：梯度增强框架，精度高、训练快、抗过拟合能力强。

3. 训练策略：

使用k-fold交叉验证（k=5）控制样本偏倚；
评价指标选用Accuracy、Precision、Recall、F1-score、AUC。

三、高级模型：时序深度网络与非线性特征压缩模型

1. LSTM-RNN模型（用于情绪时序预测）

输入：连续5-7天的情绪识别结果序列；
构造输入张量： $\in \mathbb{R}^{n \times t \times d}$ ，其中n为样本数，t为时间步长，d为模态特征维度；
输出：是否处于抑郁风险状态（0/1）或抑郁指数值（0-1连续值）。

2. AutoEncoder + 分类器模型

Encoder提取压缩潜变量 $z$ ，Decoder重建 $x^\hat{x}$ ，确保 $∥x−x^∥2\|x - \hat{x}\|^2$ 最小；
利用压缩后的 $z$ 作为输入，输入SVM/MLP分类器，提高模型泛化性与抗噪性能。

3. GNN社交图网络模型（适用于社交数据丰富时）

构造个体间图结构 $G = (V, E)$ ：节点为用户，边为社交联系（如评论/聊天/互动频率）；
节点特征：历史情绪特征+生活数据聚合向量；
使用GraphSAGE/GAT模型预测个体风险状态，适合微博/班级群体/办公社交研究场景。

四、模型算法比较表格

模型名称	输入特征	优势	不足	应用建议
Logistic回归	标准行为量表	简洁、可解释性强	仅适用于线性	问卷初筛模型
Random Forest	生活习惯+情绪分值	处理非线性、稳健	模型庞大	离线建模/APP评估
LSTM	情绪变化时间序列	处理序列动态变化	训练成本高	连续采样情绪建模
AutoEncoder+MLP	高维特征融合	降维后拟合好	重建需设计好损失	复杂模态组合分析
GNN	个体社交图	捕捉网络影响效应	数据难采集	群体识别与干预

五、国际SCI研究方法参考

Wang et al., 2020, IEEE JBHI：“Time-aware LSTM model for personalized depression prediction from wearable devices”
Liu et al., 2019, JMIR：“Depression Detection on Social Media via Deep Learning and NLP”
Chen et al., 2022, Neurocomputing：“Multimodal early warning system for mental disorders using time-variant features”

六、数据获取与模拟建议

附件数据来源：

附件提供个人生活方式数据 + 情绪标签（推测部分）
问卷平台可补充数据（金数据/问卷星）收集睡眠、焦虑、饮食等行为变量

数据模拟策略：

使用已有数据生成对抗样本（GAN-based数据扩增）；
对连续缺失情绪状态构建插值模型（移动平均 / Bi-LSTM估计）；
情绪状态构建“负面词汇指数”：依据语言+语音内容转化指数值（用于无标签文本）

七、可视化建议

时序图：展示某人连续14天情绪指数、睡眠与社交变化曲线；
混淆矩阵：评估分类模型在不同抑郁状态的识别能力；
ROC曲线图：对比不同模型分类性能（AUC值）
特征重要性图：展示各类行为变量对抑郁预测权重排序（如：睡眠＞情绪＞社交）

八、建模流程与执行路径

收集问卷数据 + 附件生活记录与情绪输出数据；
特征工程阶段：构造生活指标变量（时间域、频率域、分类计数类）；
建立分类模型（Logistic / RF / XGBoost）进行初步精度对比；
构建LSTM时序模型处理个体风险演化趋势；
应用AutoEncoder+MLP或GNN建模进行特征深度压缩与图网络结构分析；
输出各模型精度评价指标并选择最优结构用于后续干预模型的设计输入；
整合平台部署建议：如嵌入式芯片部署、医疗云平台推送机制、教育系统心理预警接口。

问题三：模型优化与场景拓展分析

一、问题背景与任务目标

在完成多模态情绪识别与抑郁风险预测模型构建后，仍需进一步回答：模型是否具备实际部署能力？能否在不同人群、应用场景中广泛推广？现有模型是否还能优化，以提升准确率与泛化能力？

本问题聚焦“优化与应用”两个关键词。一方面从算法层面对模型进行精度、稳定性和解释性的优化；另一方面探索其在教育、医疗、社交平台等多元环境中的部署与扩展能力，为后续产品开发、政策制定与大规模干预提供建模路径。

二、基础优化模型：集成学习与特征工程策略

1. 集成方法（Ensemble Methods）

Bagging（如Random Forest）：提升模型稳定性、降低方差；
Boosting（如XGBoost、LightGBM）：提高模型偏差修正能力，适合样本不平衡数据集；
Stacking：组合多个基础分类器（如SVM+LSTM+MLP），使用meta-learner预测，提高精度与泛化能力。

2. 特征工程优化：

特征选择：利用信息增益、互信息、SHAP值选取重要变量；
特征构造：将行为特征进行多粒度分解（如日/周平均、波动率、趋势角度等）；
特征降维：使用PCA、ICA、t-SNE降低高维模态融合特征冗余度。

三、高级优化模型：迁移学习、多任务建模与元学习引入

1. 迁移学习（Transfer Learning）

从SEED/DEAP/RAVDESS等大规模情绪数据集中预训练模型（如BERT、ResNet-LSTM），再在目标数据集上微调；
优势：提升小样本环境下模型稳定性与精度，减少过拟合。

2. 多任务学习（Multi-task Learning）

主任务：抑郁状态预测；辅任务：预测情绪类型/生理波动趋势/社交活跃度等；
优势：提升共享特征提取能力，增强模型可迁移性与语义泛化能力。

3. 元学习（Meta Learning）

使用如Model-Agnostic Meta Learning（MAML）方法，让模型在极少数据上快速适应新用户；
应用场景：个性化诊断、少样本教师/学生数据建模。

四、模型优化方法对比表

优化方法	优势	局限	应用建议
Random Forest / Boosting	提升精度与鲁棒性	可解释性下降	多模态数据初步整合
PCA + SHAP	提升训练效率，增强解释力	降维信息损失	可视化变量影响
Transfer Learning	避免重头训练	需大模型预训练	样本不均衡任务
Multi-task Learning	提升模型共享结构能力	建模复杂	多因子预测共用模型
Meta Learning	个体自适应能力强	训练耗时	个性化检测应用