基于物理表面张力-神经网络分类方法实现对教师学校心理社会风险水平的预测研究（Matlab代码实现）
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目录
💥1 概述
基于物理表面张力-神经网络分类方法实现对教师学校心理社会风险水平的预测研究
此方法也可以用在其他领域。
基于物理表面张力-神经网络分类方法的研究旨在预测教师学校的心理社会风险水平。
该方法利用物理表面张力-神经网络分类算法，结合教师学校的相关数据和指标，对心理社会风险进行预测。通过收集和分析与工作环境、工作组织、工作条件和劳动关系等因素相关的数据，建立模型来评估教师学校中存在的心理社会风险。
这项研究的目标是为教师学校提供有针对性的干预和支持，促进教师的健康和福祉，提高工作效能和工作满意度，进而提升教育质量和学生成绩。
通过对工作组织、工作设计、工作条件和劳动关系等方面的数据进行分析和建模，我们可以更准确地预测教师学校的心理社会风险水平。这项研究将使用神经网络分类方法来识别和分析不同因素之间的关联，从而帮助学校管理者更好地了解和管理教师的工作压力。
此外，我们还将探讨如何利用物理表面张力的概念来描述和量化工作相关压力，以便更好地理解和预测教师的心理社会风险水平。这种新的方法有望为学校管理者提供更准确的预测工具，帮助他们及时采取措施来减轻教师的工作压力，保障他们的健康和安全。
通过这项研究，我们希望为教师学校的心理社会风险管理提供新的思路和方法，促进教师的健康和幸福，从而提高教学质量和学校整体的发展水平。这将是一项具有重要意义的研究，有望在教育领域产生积极的影响。
该研究可以帮助学校管理层和决策者识别和评估教师所面临的心理社会风险，从而制定相应的措施和政策来改善工作环境、减轻工作压力，保护教师的心理健康和工作安全。
📚2 运行结果
部分代码：
%la siguiente linea es la semilla guardada de los resultados
RandStream.setGlobalStream(RandStream('mt19937ar','Seed',387));
%si se quiere obtener nuevos resultados diferentes comentar la linea 3
blancoynegro=false;%si se coloca true las graficas salen en blanco y negro
load('../data/basededatos');%se carga la base de datos de Matlab
num=datos(:,1:end-1)';%datos de entrada
try
nnet.guis.closeAllViews()%cerrada todas las vistas
close all%cerrar figura
clc%limpiar consola
catch
disp('algo inesperado sucedio al cerrar las vistas')
end
tar=zeros(4,size(num,2));%target
for k=1:size(num,2)
tar(datos(k,end),k)=1;%configurar target
end
net = patternnet([80 80 2]);%configuracion inicial
net.performFcn='mse';%error cuadratico medio
net.TrainParam.showWindow=false;
net.TrainParam.max_fail=4000;%
net.TrainParam.epochs=100;
net.divideparam.trainRatio=0.72;%datos de entrenamiento
net.divideparam.valRatio=0.08;%datos de validacion
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
[1]吴宝辉.基于人工神经网络的过冷态纳米流体表面张力非接触测量研究[D].重庆大学,2021.
[2]胡雪峰.机器学习在现今社会风险预测中的方法研究[J].新型工业化, 2021.DOI:10.19335/j.cnki.2095-6649.2021.5.031.
[3] Navarro R M , Ph. D , Ph. D .Classification system for the predicting of psychosocial risk level in public-school teachers based on Artificial Intelligence[J]. 2018.