1.一种基于移动设备的大学生心理健康评估系统，其特征在于，所述基于移动设备的大学生心理健康评估系统包括： 注册登录模块、图像采集模块、数据挖掘模块、中央控制模块、数据预处理模块、数据验证模块、行为特征提取模块、分析模块、量测模块、评估模块、数据加密模块、输出模块； 数据挖掘模块，与中央控制模块连接，用于利用数据挖掘技术从专业数据库获取心理健康评测量表及专业评估标准或其他相关数据； 所述利用数据挖掘技术从专业数据库获取心理健康评测量表及专业评估标准或其他相关数据包括： 确定本地对象与远程数据源同步频率，其中远程数据源即远程Web上的专业数据库； 利用泊松过程来表示远程数据源平均变化频率λi，其中，i＝1,2,…,n，n代表远程数据源的个数； 确定平均新颖度：由得到的平均变化频率λi，确定各对象即远程Web上专业数据库中各数据项ei对应的同步频率fi，在满足同步资源限制的条件下，使本地数据库的平均新颖度最大， 根据数据时新性确定更新频率： 在时刻t数据抓取系统所维护的第i个数据记录ri的时新性如下： 则由N个数据记录组成的数据记录集合S的平均时新性如下： 所述数据记录集合S在时间上取平均值加以衡量： 利用拉格朗日乘子计算得到各对象的理论同步频率，然后按理论同步频率对对象数据进行同步，使本地数据库的平均新颖度达到最大值； 所述按理论同步频率对对象数据进行同步，包括： 对于所有的(s,a)初始化表项Q0(s,a)＝0； 其中，Q表示计算机机器学习领域的专业表示，即Q为增强学习的表示形式，s表示状态，a表示动作，Q(s,a)表示应用动作a到状态s的结果状态；初始化为0值，即未进行学习初始化值；在每个情节中，将对数据源的范围作为其活动，得到回报值为Ri： 并在时段0-t内，对Q值进行更新： 其中qj表示第j个数据记录在时段0-t内进行增强学习得到的结果状态值，Rj表示第j个数据记录在时段0-t内进行增强学习得到的回报值； 在资源限制的前提下，即与服务器最大交互次数M为固定值常量，使得新颖度值最大，F(fi,λi)表示对应第i个数据记录的新颖度，新颖度是通过数据时新性得到，也就是时新性表示记录中对象即最小单位数据项的更新频率，而新颖度指数据项的集合记录也就是远程数据源的整体时新性，ωi是重要性权重； 数据验证模块，与中央控制模块连接，用于对处理后的数据验证其权威性以及可靠性； 行为特征提取模块，与中央控制模块连接，用于基于采集的行为数据进行行为特征提取； 分析模块，与中央控制模块连接，用于基于提取的用户的行为特征进行分析，得到行为分析结果； 量测模块，与中央控制模块连接，用于利用通过验证的心理量测表进行用户心理状态的量测； 评估模块，与中央控制模块连接，用于基于量测结果以及行为分析结果进行心理健康评估，得到评估结果； 输出模块，与中央控制模块连接，用于利用可视化图标生成量测、行为分析以及评估结果。 2.如权利要求1所述基于移动设备的大学生心理健康评估系统，其特征在于，所述基于移动设备的大学生心理健康评估系统还包括： 注册登录模块，与中央控制模块连接，用于利用身份信息进行账号注册与登录； 图像采集模块，与中央控制模块连接，用于利用摄像设备采集用户使用移动设备进行量测时的行为数据； 中央控制模块，与注册登录模块、图像采集模块、数据挖掘模块、数据预处理模块、数据验证模块、行为特征提取模块、分析模块、量测模块、评估模块、数据加密模块、输出模块连接，用于利用单片机或控制器控制各个模块正常工作； 数据预处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的数据进行去重、过滤及其他处理； 数据加密模块，与中央控制模块连接，用于对生成的评估结果以及相应量测数据、行为分析结果进行加密传输与存储。 3.如权利要求1所述基于移动设备的大学生心理健康评估系统，其特征在于，所述基于采集的行为数据进行行为特征提取包括： 获取用户的行为数据； 将所述行为数据输入基于预设神经元结构训练获得的预设自编码网络模型进行学习； 将所述预设自编码网络模型中认知网络输出的结果作为所述目标用户的行为特征信息。 4.如权利要求3所述基于移动设备的大学生心理健康评估系统，其特征在于，所述预设神经元结构中包括时间间隔序列和注意力机制； 所述时间间隔序列用于反映操作时间间隔对神经元记忆更新的影响； 所述注意力机制用于反映历史行为与当前行为的差异。 5.如权利要求1所述基于移动设备的大学生心理健康评估系统，其特征在于，所述基于提取的用户的行为特征进行分析，得到行为分析结果包括： 根据多名用户的行为数据建立信息连通图；根据所述信息连通图基于多个预设关系模型提取多个二分图； 基于预设评分模型获取所述多个二分图的评分密度曲线；根据所述评分密度曲线得到用户行为分析结果。 6.如权利要求1所述基于移动设备的大学生心理健康评估系统，其特征在于，所述对采集的数据进行去重、过滤及其他处理包括： 进行数据的粗分类，将转换后的数据作为第一数据集； 对所述转换后的数据进行分类，获得所述样转换后的数据的粗分类类别的权重，根据所述权重确定所述转换后的数据的粗分类类别在所有类别中的排序位置； 根据所述转换后的数据的粗分类类别在所有类别中的排序位置和第一数据集中数据的总数量，获得综合评估结果； 当根据所述综合评估结果确定需对所述第一数据集进行清洗时，根据所述转换后的数据的粗分类类别在所有类别中的排序位置删除规定数量的排在末位的样本数据。 7.如权利要求6所述基于移动设备的大学生心理健康评估系统，其特征在于，所述获得样转换后的数据的粗分类类别的权重公式如下： 其中， 8.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求1-7任意一项所述基于移动设备的大学生心理健康评估系统。 9.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以应用如权利要求1-7任意一项所述基于移动设备的大学生心理健康评估系统。 10.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机应用如权利要求1-7任意一项所述基于移动设备的大学生心理健康评估系统。
