基于长短期记忆网络的心理健康数据分布式采集模型研究

为了实现对心理健康数据的准确处理与分析，提出基于长短期记忆网络的心理健康数据分布式采集模型。利用长短期记忆网络的选择性记忆特性，对初始数据进行分解重构，将重构偏差较多的心理健康数据判定为冗余数据，同时将其过滤；将C/S架构作为模型的整体框架，使用数据源管理、数据采集管理、网络通信管理、数据缓存管理四个板块完成分布式采集任务，利用长连接、变长数据包和缓存机制确保数据传输时效，运用线程安全队列来维护模型操作安全。经仿真分析可知：该模型具有较高的数据分布式采集精度，采集速率快且稳定性强。