《表1 FCM大学生日常行为数据聚类》

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《智慧校园建设背景下基于模糊多属性决策的大学生网络游戏成瘾评估与防治模型研究》

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为了更形象直观地反映模型的构建和实施过程，验证模型的有效性和可行性，针对图1中各指标，笔者对重庆市部分高校大学生日常行为表现进行了调查、测试。为获取大学生网络游戏成瘾防治措施效果测评的原始数据，笔者共发放调查问卷200份对大学生进行调查，有效问卷196份，问卷有效率为98%。对问卷涉及的问题进行分析，根据大学生日常行为将数据分为3类:日常行为因素、造成影响因素以及预警因素；将教务成绩取值范围设定为[0，1]，出勤率、日均上网频率、心理问题严重程度、健康受损程度、控制力摧毁程度、不能正常毕业概率和父母忽视程度设定数据范围均设为[0，1]，学业预警、出勤率预警、上网超时预警、消费预警取值范围设定为{1，2，3，4，5}。下文根据调查内容和问卷格式分类统计，进行数据预处理，并借助仿真软件对数据进行分析。在数据预处理过程中，设定聚类范围为[0，1]，采用第二部分所述的FCM聚类方法，使每个属性切实反映特性，通过预处理找到大学生日常行为数据聚类数和中心，如表1所示。