【摘 要】
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近年来，大学生心理健康日益成为高等学校乃至全社会关注的一个问题。在具有心理健康问题的大学生群体中，学校特别关心大学生心理危机个体，即有较高风险罹患心理疾病的大学生个体。这类学生可能会出现严重心理障碍，或者因为心理问题实施自残、伤人甚至自杀行为，从而严重影响学生的学习、生活和人身安全。
心理量表是目前普遍使用的心理健康检测工具，然而直接使用量表的传统计算方法识别心理危机个体存在许多不足，导致较高的假阳率和假阴率。本文提出了一种基于图神经网络的心理危机个体识别方法，以弥补传统识别方法的不足。本文的主
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近年来，大学生心理健康日益成为高等学校乃至全社会关注的一个问题。在具有心理健康问题的大学生群体中，学校特别关心大学生心理危机个体，即有较高风险罹患心理疾病的大学生个体。这类学生可能会出现严重心理障碍，或者因为心理问题实施自残、伤人甚至自杀行为，从而严重影响学生的学习、生活和人身安全。
心理量表是目前普遍使用的心理健康检测工具，然而直接使用量表的传统计算方法识别心理危机个体存在许多不足，导致较高的假阳率和假阴率。本文提出了一种基于图神经网络的心理危机个体识别方法，以弥补传统识别方法的不足。本文的主要研究工作如下：
①对某大学5万多名大学生的心理调查问卷数据进行了聚类、回归和可视化等分析。分析结果表明，使用数据挖掘技术识别心理危机个体存在一定的困难，但是相比传统的量表计算方法有更大的优势；
②提出了一种基于图神经网络的心理危机个体识别过程。传统的机器学习技术适合处理欧几里得类型的数据，较少利用样本之间的关系。为了充分利用学生之间的关系信息，提出了一个基于图神经网络的心理危机个体识别过程。基于GCN(Graph Convolution Network)的实验表明，该方法明显优于量表计算方法；
③提出了一种基于二分图卷积网络模型(BGCN)。由于GCN模型不能实现归纳学习，因此本文基于心理测试的结构特点，提出了二分图的神经网络模型。该模型可以对从未在图结构中出现过的学生进行分类。实验表明，本文提出的BGCN模型的准确性能超过了包括GCN在内的其它机器学习模型。
与传统的量表计算方法相比，基于数据挖掘技术识别心理危机个体具有自身的优势。本文的研究表明，利用二分图卷积神经网络识别大学生心理危机个体是可行的。目前本文的结果仅在数万名学生上进行了测试，仍需要在更大范围内验证其有效性。
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以往的牵制控制研究大多都是基于单层复杂网络，本论文基于无向连接的两层网络，研究了牵制控制下的多层网络的层内同步问题，其中第一层的节点和第二层的节点一一对应无向连接，每
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针对突发灾难下应急救援工作，以灾后应急医疗设施选址与分配问题作为研究主体，在现存医院的基础上选择要新建的临时应急医疗设施的位置、将有限数量的救护车分配至应急医疗设施以及将受灾点伤员分配至应急医疗设施进行统一决策，
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频发的自然灾害对人类社会造成了巨大的损失。随着人类社会的快速发展，人们在抗灾救灾方面的意识也越来越强烈，关于应急管理的政策和研究也受到了广泛的关注。面对难以预测的自然灾害，最高效的应急管理措施就是灾后快速地展开救援活动。而灾后救援活动的首要任务就是为灾民提供安全的应急避难场所和生存所需的资源。因此，立足于自然灾害背景，对灾后应急避难场所选址与资源分配问题进行探索研究具有重要的现实意义。
基于自然灾害下应急避难场所选址与资源分配问题的特性，针对现有研究的不足，提出了根据灾民的受伤程度将灾民划分为不
滑坡灾害是一种极具破坏性的地质灾害，严重威胁人们的生命财产安全，造成全球生态环境的破坏和资源的浪费。因此，深入对滑坡预测及其控制系统的研究对降低滑坡灾害的影响具有重要意义。
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