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
请你搜集相关数据或依据所给的相关数据（详见附件），完成以下问题。问题 1：忧郁症的早期诊断和预防非常重要，请基于语音、表情、生理信号等信息利用机器学习算法构建情绪识别模型。问题 2：结合情绪状态和生活方式数据，通过预处理并提取特征构建抑郁症预测模型，优化参数，评估模型性能，验证其在早期诊断中的优势。问题 3：优化情绪识别和抑郁症预测模型，提升性能。探索模型在智慧医疗中抑郁症的早期筛查、教育中学生情
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2025 年第七届中青杯全国大学生数学建模竞赛题目
（请先阅读“中青杯全国大学生数学建模竞赛参赛细则”）
C 题：忧郁症的双重防线：精准预测与有效治疗
情绪是个体内心的一种主观体验，它不仅反映了人类对内外环境变化的感知，还
深刻影响着人们的行为、决策和心理健康。然而，情绪状态的复杂性和主观性使得其
难以直接观测和量化。传统的情绪研究多依赖于自我报告或心理学量表，但这些方法
存在明显的局限性，如主观性强、易受回忆偏差影响等。近年来，随着生理学、心理
学和神经科学的交叉发展，人们逐渐认识到情绪状态与生理反应之间存在密切的关联。
例如，个体在面对不同情绪刺激时，其心率、皮肤电导、肌电活动等生理指标会发生
显著变化。这些生理信号为情绪的客观测量提供了可能。同时，情绪在人类的日常生
活中起着至关重要的作用。良好的情绪状态有助于提升个体的心理韧性、增强社会互
动能力和提高生活质量，而长期的负面情绪则可能导致心理问题，如焦虑、抑郁等。
因此，如何准确识别和管理个体的情绪状态，已成为心理学、医学和人工智能等多学
科领域共同关注的焦点。
情感计算（Affective Computing）是由麻省理工学院的 Picard 教授于 20 世纪 90
年代提出的一个新兴跨学科领域，旨在使计算机系统能够精确地处理、识别和理解人
类表达的情感信息。这一领域的出现，标志着计算机科学从传统的逻辑处理向更加人
性化、智能化的方向迈进。情感计算的核心目标是通过多模态数据（如语音、表情、
生理信号等）的分析，实现对人类情绪状态的自动识别和理解，从而为自然的人机交
互提供支持。近年来，随着机器学习、深度学习和大数据技术的飞速发展，情感计算
取得了显著的进展。例如，基于深度神经网络的情绪识别模型已经在语音、表情和文
本分析中展现出较高的准确率。此外，情感计算的应用场景也在不断拓展，从智能客
服、教育软件到心理健康监测等领域，情感计算技术都显示出巨大的潜力。然而，尽
管取得了诸多成果，情感计算仍面临诸多挑战，如跨模态数据融合、情绪的个体差异
处理以及模型的可解释性等。这些问题的解决需要计算机科学、心理学和神经科学等
多学科的深度合作。
— 1 —忧郁症（Depression）作为一种常见的心理疾病，其核心症状包括情绪低落、兴
趣减退、疲劳、睡眠障碍和食欲改变等。根据世界卫生组织（WHO）的统计，全球
约有 3.5 亿人受到抑郁症的困扰，且其发病率呈逐年上升趋势。抑郁症不仅严重影响
患者的生活质量，还可能导致严重的社会和经济后果。然而，目前抑郁症的诊断主要
依赖于医生的临床经验和患者的自述，这种主观性强的诊断方式容易导致误诊和漏诊。
近年来，随着生物医学和人工智能技术的发展，基于数据驱动的抑郁症诊断方法逐渐
受到关注。例如，通过分析患者的生理指标（如心率变异性、脑电图等）、行为数据
（如社交媒体活动、日常行为模式）以及基因信息，研究人员试图构建更加客观、准
确的抑郁症预测模型。此外，实时监测技术的发展也为抑郁症的早期干预提供了可能。
通过智能设备（如智能手环、智能手机应用）实时监测个体的情绪状态和生理指标，
结合机器学习算法，可以在抑郁症症状出现之前发出预警，并提供个性化的干预措施。
这种技术干预不仅有助于提高抑郁症的诊断准确性，还能为心理健康管理提供新的思
路和工具。
情绪状态作为个体内心的重要体验，虽难以直接观测，但对心理健康和生活质量
有着深远影响。近年来，情感计算的兴起为情绪的客观识别提供了技术手段，通过多
模态数据的分析，实现了情绪状态的精准监测。在此基础上，针对忧郁症等心理疾病
的早期诊断与干预成为可能，多学科的交叉研究为心理健康管理开辟了新的路径，展
现出广阔的应用前景。
请你搜集相关数据或依据所给的相关数据（详见附件），完成以下问题。
问题 1：忧郁症的早期诊断和预防非常重要，请基于语音、表情、生理信号等信
息利用机器学习算法构建情绪识别模型。
问题 2：结合情绪状态和生活方式数据，通过预处理并提取特征构建抑郁症预测
模型，优化参数，评估模型性能，验证其在早期诊断中的优势。
问题 3：优化情绪识别和抑郁症预测模型，提升性能。探索模型在智慧医疗中抑
郁症的早期筛查、教育中学生情绪管理方面的应用（两者选其一），提出实施方案。
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