一种心理健康程度评价方法、装置及可存储介质

本发明涉及心理健康预测，更具体的说是涉及一种心理健康程度评价方法、装置及可存储介质。

背景技术：

1、目前，随着社会经济发展，现代人物质生活相对安逸，但精神上、心理上的压力大，心理健康问题日益成为现代人健康的主要健康话题，因此，如何快速、准确、全面的评估个人的身心健康亟待研究。

2、现有技术中，心理健康预测方法主要包括以下几种：①基于多元线性回归结果的分析，建立了以能力与非能力因素为基本内容的心理测评指标。②从运动心理学角度探讨大众健身人群风险认知、风险承担、运动能力判断、运动损伤经历等心理预测因素与运动损伤的相关性。③结合用户的职工工作和职务心理要求，总结各心理状态下行为具体表现，结合16pf人格因素测量，建立从业人员心理测验系统。但上述方法大多依靠较为单一的统计学方法进行预测。当面对心理预测的参数复杂难以找出准确的预测方法，亟待更加全面完善的预测方法对群体心理进行预测。

3、因此，如何提供一种更完善的心理健康预测方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种心理健康程度评价方法、装置及可存储介质，针对群体心理预测相关因素较多、关联关系难以明确的特点，通过机器学习明确心理预测的算法、通过测试数据以及评估数据，从多种算法中寻找出最适合心理样本的算法，并开展后续心理预测方案实施。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种基于多种预测算法的心理健康程度评价方法，包括：

4、获取卫勤官兵的个人信息数据以及对应的原始生理健康数据；

5、对所述个人信息数据及所述原始生理健康数据进行量化分析，得到心理健康评价结果；

6、将所述个人信息数据与所述原始生理健康数据组成心理数据集，对所述心理数据集进行预处理，得到训练数据集；

7、分别利用不同的预测算法处理所述训练数据集，得到相应的预测结果，并将多个所述预测结果与所述心理健康评价结果进行对比；

8、选择预测精度最高的预测算法作为后续心理健康程度评价算法，并将预测结果进行展示。

9、优选的，多个所述预测算法包括但不限于：随机森林算法、决策树算法、规则归纳算法、朴素贝叶斯算法、逻辑回归算法。

10、优选的，所述个人信息数据包括但不限于：性别、年龄、文化程度、工作性质。

11、优选的，所述原始生理健康数据包括但不限于：社交平台数据、脑电数据、心率数据。

12、优选的，所述预处理的过程包括但不限于：剔除无效数据。

13、进一步，本发明还提供一种利用上述任一项所述的一种基于多种预测算法的心理健康程度评价方法的评价装置，包括：

14、数据获取模块，用于获取卫勤官兵的个人信息数据以及对应的原始生理健康数据；

15、量化分析模块，用于对所述个人信息数据及所述原始生理健康数据进行量化分析，得到心理健康评价结果；

16、数据处理模块，将所述个人信息数据与所述原始生理健康数据组成心理数据集，对所述心理数据集进行预处理，得到训练数据集；

17、预测模块，用于分别利用不同的预测算法处理所述训练数据集，得到相应的预测结果，并将多个所述预测结果与所述心理健康评价结果进行对比；

18、选择模块，用于选择预测精度最高的预测算法作为后续心理健康程度评价算法，并将预测结果进行展示。

19、进一步，本发明还提供一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上述任一项所述的心理健康程度评价方法的步骤。

20、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种心理健康程度评价方法、装置及可存储介质，对近海基地人群开展卫勤调研，片区人群样本量大，地处范围广，对于心理预测使用何种方法不能明确，根据此种方法，可以有效解决大数据下对于近海基地官兵群体心里预测地最为精准地办法，针对群体心理预测相关因素较多、关联关系难以明确的特点，通过机器学习明确心理预测的算法、通过测试数据以及评估数据，从多种算法中寻找出最适合心理样本的算法，并开展后续心理预测方案实施。

技术特征：

1.一种基于多种预测算法的心理健康程度评价方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多种预测算法的心理健康程度评价方法，其特征在于，多个所述预测算法包括但不限于：随机森林算法、决策树算法、规则归纳算法、朴素贝叶斯算法、逻辑回归算法。

3.根据权利要求1所述的一种基于多种预测算法的心理健康程度评价方法，其特征在于，所述个人信息数据包括但不限于：性别、年龄、文化程度、工作性质。

4.根据权利要求1所述的一种基于多种预测算法的心理健康程度评价方法，其特征在于，所述原始生理健康数据包括但不限于：社交平台数据、脑电数据、心率数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于多种预测算法的心理健康程度评价方法，其特征在于，所述预处理的过程包括但不限于：剔除无效数据。

6.一种利用权利要求1-5任一项所述的一种基于多种预测算法的心理健康程度评价方法的评价装置，其特征在于，包括：

7.一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，其特征在于，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的心理健康程度评价方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种心理健康程度评价方法、装置及可存储介质，涉及心理健康预测技术领域，其中方法包括：获取卫勤官兵的个人信息数据以及对应的原始生理健康数据；对所述个人信息数据及所述原始生理健康数据进行量化分析，得到心理健康评价结果；将所述个人信息数据与所述原始生理健康数据组成心理数据集，对所述心理数据集进行预处理，得到训练数据集等步骤；本发明针对群体心理预测相关因素较多、关联关系难以明确的特点，通过机器学习明确心理预测的算法、通过测试数据以及评估数据，从多种算法中寻找出最适合心理样本的算法，并开展后续心理预测方案实施。

技术研发人员：王西熙,张鹭鹭,牛冬军,赵方捷,徐程,林烨
受保护的技术使用者：中国人民解放军海军军医大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13