CN111063439A - 一种电力作业人员心理评估方法、装置、终端和存储介质 - Google Patents
一种电力作业人员心理评估方法、装置、终端和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111063439A CN111063439A CN201911380221.5A CN201911380221A CN111063439A CN 111063439 A CN111063439 A CN 111063439A CN 201911380221 A CN201911380221 A CN 201911380221A CN 111063439 A CN111063439 A CN 111063439A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- psychological
- psychological assessment
- assessment
- sample
- power
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 88
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 53
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 14
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 9
- 230000004630 mental health Effects 0.000 claims description 7
- 230000003930 cognitive ability Effects 0.000 claims description 6
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims description 5
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 claims description 5
- 230000019771 cognition Effects 0.000 claims description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 3
- 230000036632 reaction speed Effects 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- 230000009323 psychological health Effects 0.000 claims description 2
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 claims 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 2
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 2
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 2
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 2
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 2
- 206010029216 Nervousness Diseases 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 1
- 230000000378 dietary effect Effects 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000035484 reaction time Effects 0.000 description 1
- 231100000817 safety factor Toxicity 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Marketing (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Pathology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
Abstract
本申请提供了一种电力作业人员心理评估方法、装置、终端和存储介质，其中方法包括：获取待评估人员的心理评估题目的测试结果信息，其中，所述心理评估题目为根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的；将所述测试结果信息输入至电力作业人员心理评估模型，通过所述电力作业人员心理评估模型对所述测试结果信息进行运算，以获得所述待评估人员的心理评估结果。本申请通过由心理评估样本训练得到的电力作业人员心理评估模型，通过神经网络模型对待评估人员的心理评估题目测试结果进行模型运算，得出心理评估结果，解决了现有的心理评估方法是通过测试者答复的问卷，根据问卷得分得出评估结果，评估方式简单且准确率低。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电力作业人员心理评估方法、装置、终端和存储介质。
背景技术
电力企业作业工人的工作环境复杂多变，酷暑、寒冬都是无法避免的作业天气，部分工种还需要面临高空作业、野外作业等特殊环境；且作业工人的工作风险更大，误操作、高空坠落、高压触电等原因可能会直接造成人身伤亡。这就决定了安全生产必须成为电力企业的必备生产要素。
在实际工作过程中，除了硬件设备的安全行因素外，作业人员作业时的不良心理状态也是导致施工事故发生的因素之一，现有的心理评估方法是通过测试者答复的问卷，根据问卷得分得出评估结果，评估方式简单且准确率低。
发明内容
本申请提供了一种电力作业人员心理评估方法、装置、终端和存储介质，用于解决现有的心理评估方法评估方式简单且准确率低的技术问题。
有鉴于此，本申请第一方面提供了一种电力作业人员心理评估方法，包括：
获取待评估人员的心理评估题目的测试结果信息，其中，所述心理评估题目为根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的；
将所述测试结果信息输入至电力作业人员心理评估模型，通过所述电力作业人员心理评估模型对所述测试结果信息进行运算，以获得所述待评估人员的心理评估结果，其中，所述电力作业人员心理评估模型为利用已标注的心理评估样本训练得到的神经网络模型。
可选地，还包括：
获取心理评估样本，所述心理评估样本包含有根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的题目样本，与所述题目样本对应的测试结果样本以及与所述测试结果样本对应的心理评估结果标签；
将所述心理评估样本输入至卷积神经网络模型，对所述卷积神经网络进行训练，得到所述电力作业人员心理评估模型。
可选地，所述获取心理评估样本之后还包括：
对所述心理评估样本进行预处理。
可选地，所述心理评估题目包括：个人信息采集项、价值观评测项、个性品质评测项、认知能力评测项、心理健康水平评测项和社会环境评测项。
可选地，所述个人信息采集项具体包括：个人信息录入题和岗位工种信息录入题；
所述价值观评测项具体包括：工作满意度测试题；
所述个性品质评测项具体包括：人格测试题和认知偏差测试题；
所述认知能力评测项具体包括：反应速度测试题、认知风格测试题、肢体协调能力测试题和注意力分配能力测试题；
所述心理健康水平评测项具体包括：心理健康状态测试题和危机应对测试题；
所述社会环境评测项具体包括：工作-家庭支持量表测试题。
本申请第二方面提供了一种电力作业人员心理评估装置，包括：
测试结果获取单元，用于获取待评估人员的心理评估题目的测试结果信息，其中，所述心理评估题目为根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的；
模型运算单元，用于将所述测试结果信息输入至电力作业人员心理评估模型，通过所述电力作业人员心理评估模型对所述测试结果信息进行运算，以获得所述待评估人员的心理评估结果，其中，所述电力作业人员心理评估模型为利用已标注的心理评估样本训练得到的神经网络模型。
可选地，其特征在于，还包括：
样本获取单元，用于获取心理评估样本，所述心理评估样本包含有根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的题目样本，与所述题目样本对应的测试结果样本以及与所述测试结果样本对应的心理评估结果标签；
模型训练单元，用于将所述心理评估样本输入至卷积神经网络模型，对所述卷积神经网络进行训练，得到所述电力作业人员心理评估模型。
可选地，还包括：
预处理单元，用于对所述心理评估样本进行预处理。
本申请第三方面提供了一种终端，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储与本申请第一方面所述的电力作业人员心理评估方法对应的程序代码；
所述处理器用于执行所述程度代码。
本申请第四方面提供了一种存储介质，所述存储介质中保存有与本申请第一方面所述的电力作业人员心理评估方法对应的程序代码。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
本申请提供了一种电力作业人员心理评估方法，包括：获取待评估人员的心理评估题目的测试结果信息，其中，所述心理评估题目为根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的；将所述测试结果信息输入至电力作业人员心理评估模型，通过所述电力作业人员心理评估模型对所述测试结果信息进行运算，以获得所述待评估人员的心理评估结果，其中，所述电力作业人员心理评估模型为利用已标注的心理评估样本训练得到的神经网络模型。
本申请通过由心理评估样本训练得到的电力作业人员心理评估模型，通过神经网络模型对待评估人员的心理评估题目测试结果进行模型运算，得出心理评估结果，解决了现有的心理评估方法是通过测试者答复的问卷，根据问卷得分得出评估结果，评估方式简单且准确率低。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请提供的一种电力作业人员心理评估方法的第一个实施例的流程示意图；
图2为本申请提供的一种电力作业人员心理评估方法的第二个实施例流程示意图；
图3为本申请提供的一种电力作业人员心理评估装置的第一个实施例结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种电力作业人员心理评估方法、装置、终端和存储介质，用于解决现有的心理评估方法评估方式简单且准确率低的技术问题。
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
请参阅图1，本申请第一个实施例提供了一种电力作业人员心理评估方法，包括：
步骤101、获取待评估人员的心理评估题目的测试结果信息。
其中，所述心理评估题目为根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的。
步骤102、将所述测试结果信息输入至电力作业人员心理评估模型，通过所述电力作业人员心理评估模型对所述测试结果信息进行运算，以获得所述待评估人员的心理评估结果。
其中，所述电力作业人员心理评估模型为利用已标注的心理评估样本训练得到的神经网络模型。
需要说明的是，在实施本实施例的电力作业人员心理评估方法前，先由待评估的电力作业人员按照指示的心理评估题目，完成相应的心理评估测试，得到对应的测试结果信息，其中，本实施例的心理评估题目是根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的。
更具体的，本实施例的心理评估题目可以包括：个人信息采集项、价值观评测项、个性品质评测项、认知能力评测项、心理健康水平评测项和社会环境评测项，共有430多道题目，题目的类型可以包括：客观题、主观题、互动测试游戏等。
更具体的，所述个人信息采集项具体包括：个人信息录入题和岗位工种信息录入题。所述价值观评测项具体包括：工作满意度测试题。个性品质评测项具体包括：人格测试题和认知偏差测试题。所述认知能力评测项具体包括：反应速度测试题、认知风格测试题、肢体协调能力测试题和注意力分配能力测试题。所述心理健康水平评测项具体包括：心理健康状态测试题和危机应对测试题。所述社会环境评测项具体包括：工作-家庭支持量表测试题。
接着获取待评估人员的测试结果信息，以该测试结果信息作为模型输入，输入至训练好的电力作业人员心理评估模型，由该电力作业人员心理评估模型对该名待评估人员的测试结果信息进行运算，输出相应的心理评估结果。
本申请实施例通过由心理评估样本训练得到的电力作业人员心理评估模型，通过神经网络模型对待评估人员的心理评估题目测试结果进行模型运算，得出心理评估结果，解决了现有的心理评估方法是通过测试者答复的问卷，根据问卷得分得出评估结果，评估方式简单且准确率低。
以上为本申请提供的一种电力作业人员心理评估方法的第一个实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种电力作业人员心理评估方法的第二个实施例的详细说明。
请参阅图2，本申请第二个实施例提供了一种电力作业人员心理评估方法，包括：
步骤201、获取心理评估样本。
其中，所述心理评估样本包含有根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的题目样本，与所述题目样本对应的测试结果样本以及与所述测试结果样本对应的心理评估结果标签；
步骤202、对所述心理评估样本进行预处理。
步骤203、将所述心理评估样本输入至卷积神经网络模型，对所述卷积神经网络进行训练，得到所述电力作业人员心理评估模型。
需要说明的是，本申请实施例步骤201至步骤203为本实施例的电力作业人员心理评估模型的训练过程，首先获取训练模型所用的心理评估样本，其中，本实施例的心理评估样本具体包含有题目部分，测试结果部分和评估结果标签，题目部分为根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的评估题目，测试结果部分为题目样本部分中的评估题目对应的测试结果，即与题目对应的答案，最后的评估结果标签为根据样本中的测试结果得出的心理评估结果，并将该评估结果人工标注的方式得到的。
接着，可选地，对获取的心理评估样本进行预处理，预处理的方式包括但不限于，删除重复样本，根据其他样本中的相同题目的答案对心理评估样本中漏测的题目进行测试结果填补。
然后再将预处理后的心理评估样本输入至卷积神经网络模型，对所述卷积神经网络进行训练，得到所述电力作业人员心理评估模型。
步骤204、获取待评估人员的心理评估题目的测试结果信息。
其中，所述心理评估题目为根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的。
步骤205、将所述测试结果信息输入至电力作业人员心理评估模型，通过所述电力作业人员心理评估模型对所述测试结果信息进行运算，以获得所述待评估人员的心理评估结果。
需要说明的是，本实施例输出的心理评估结果的评估指标具体包括：积极指标评估结果与消极指标评估结果，总共23个。其中受教育程度、人格特质-宜人性、人格特质-尽责性、领导支持、家人情感支持、组织认同、工作环境、事业前景、同事关系、解决问题、认知风格-冲动/沉思、手眼协调12个指标为安全心理风险评估积极指标，这些指标的比重越大，表明该员工个体：获得的教育程度越高；更倾向于宜人性、尽责性，即乐于助人、可靠、充满同情心，注重合作而不是竞争、有责任意识时；家庭对所从事的工作表示理解与支持；领导与组织能及时给予正反馈，对组织文化认同，对工作环境感到满意，同事关系相处融洽；对从事工作的事业前景更加有期待；遇到问题时心态积极开放，并且能够尝试多种方式解决问题；更倾向于沉思型认知风格；手眼协调能力强时。员工个体的安全心理风险越低，在这些指标上表现优秀的员工更加符合电网企业一线岗位安全生产的规范要求。
人格特质-神经质、经验偏差、认知惰性、归因偏差、躯体化、强迫症状、人际关系敏感、抑郁、焦虑、饮食睡眠、简单反应，这11个指标为安全心理风险评估消极指标，这些指标的比重越大，表明该员工个体：情绪越不稳定；依赖经验主义，出现认知惰性与归因偏差时；个体表现出主观的身体不适，有强迫症状，与人交往不自信或者敏感紧张；有心境抑郁、焦虑的情绪；睡眠饮食出现障碍；简单反应时间越长时。员工个体安全心理风险越高，在这些指标上表现出问题存在的员工越不符合电网企业一线岗位安全生产的规范要求。
基于上述的评估指标，若输出的心理评估结果显示的消极指标比重高于积极指标的比重，则说明该电力作业人员近期的心理状态较差，不适合被分配高危险性的任务。
以上为本申请提供的一种电力作业人员心理评估方法的第二个实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种电力作业人员心理评估装置的第一个实施例的详细说明。
请参阅图3，本申请第三个实施例提供了一种电力作业人员心理评估装置，包括：
测试结果获取单元301，用于获取待评估人员的心理评估题目的测试结果信息，其中，所述心理评估题目为根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的；
模型运算单元302，用于将所述测试结果信息输入至电力作业人员心理评估模型，通过所述电力作业人员心理评估模型对所述测试结果信息进行运算，以获得所述待评估人员的心理评估结果，其中，所述电力作业人员心理评估模型为利用已标注的心理评估样本训练得到的神经网络模型。
进一步地，还可以包括：
样本获取单元303，用于获取心理评估样本，所述心理评估样本包含有根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的题目样本，与所述题目样本对应的测试结果样本以及与所述测试结果样本对应的心理评估结果标签；
模型训练单元304，用于将所述心理评估样本输入至卷积神经网络模型，对所述卷积神经网络进行训练，得到所述电力作业人员心理评估模型。
进一步地，还可以包括：
预处理单元305，用于对所述心理评估样本进行预处理。
以上为本申请提供的一种电力作业人员心理评估装置的第一个实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种终端和存储介质的详细说明。
本申请第四个实施例提供了一种终端，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储与本申请第一个实施例和第二个实施例提及的电力作业人员心理评估方法对应的程序代码；
所述处理器用于执行所述程度代码。
本申请第五个实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中保存有与本申请第一个实施例和第二个实施例提及的电力作业人员心理评估方法对应的程序代码。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种电力作业人员心理评估方法，其特征在于，包括：
获取待评估人员的心理评估题目的测试结果信息，其中，所述心理评估题目为根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的；
将所述测试结果信息输入至电力作业人员心理评估模型，通过所述电力作业人员心理评估模型对所述测试结果信息进行运算，以获得所述待评估人员的心理评估结果，其中，所述电力作业人员心理评估模型为利用已标注的心理评估样本训练得到的神经网络模型。
2.根据权利要求1所述的一种电力作业人员心理评估方法，其特征在于，还包括：
获取心理评估样本，所述心理评估样本包含有根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的题目样本，与所述题目样本对应的测试结果样本以及与所述测试结果样本对应的心理评估结果标签；
将所述心理评估样本输入至卷积神经网络模型，对所述卷积神经网络进行训练，得到所述电力作业人员心理评估模型。
3.根据权利要求2所述的一种电力作业人员心理评估方法，其特征在于，所述获取心理评估样本之后还包括：
对所述心理评估样本进行预处理。
4.根据权利要求1所述的一种电力作业人员心理评估方法，其特征在于，所述心理评估题目包括：个人信息采集项、价值观评测项、个性品质评测项、认知能力评测项、心理健康水平评测项和社会环境评测项。
5.根据权利要求4所述的一种电力作业人员心理评估方法，其特征在于，所述个人信息采集项具体包括：个人信息录入题和岗位工种信息录入题；
所述价值观评测项具体包括：工作满意度测试题；
所述个性品质评测项具体包括：人格测试题和认知偏差测试题；
所述认知能力评测项具体包括：反应速度测试题、认知风格测试题、肢体协调能力测试题和注意力分配能力测试题；
所述心理健康水平评测项具体包括：心理健康状态测试题和危机应对测试题；
所述社会环境评测项具体包括：工作-家庭支持量表测试题。
6.一种电力作业人员心理评估装置，其特征在于，包括：
测试结果获取单元，用于获取待评估人员的心理评估题目的测试结果信息，其中，所述心理评估题目为根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的；
模型运算单元，用于将所述测试结果信息输入至电力作业人员心理评估模型，通过所述电力作业人员心理评估模型对所述测试结果信息进行运算，以获得所述待评估人员的心理评估结果，其中，所述电力作业人员心理评估模型为利用已标注的心理评估样本训练得到的神经网络模型。
7.根据权利要求6所述的一种电力作业人员心理评估装置，其特征在于，还包括：
样本获取单元，用于获取心理评估样本，所述心理评估样本包含有根据预置的电力作业人员心理评估题库生成的题目样本，与所述题目样本对应的测试结果样本以及与所述测试结果样本对应的心理评估结果标签；
模型训练单元，用于将所述心理评估样本输入至卷积神经网络模型，对所述卷积神经网络进行训练，得到所述电力作业人员心理评估模型。
8.根据权利要求7所述的一种电力作业人员心理评估装置，其特征在于，还包括：
预处理单元，用于对所述心理评估样本进行预处理。
9.一种终端，其特征在于，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储与权利要求1至5任意一项所述的电力作业人员心理评估方法对应的程序代码；
所述处理器用于执行所述程度代码。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中保存有与权利要求1至5任意一项所述的电力作业人员心理评估方法对应的程序代码。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911380221.5A CN111063439A (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种电力作业人员心理评估方法、装置、终端和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911380221.5A CN111063439A (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种电力作业人员心理评估方法、装置、终端和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111063439A true CN111063439A (zh) | 2020-04-24 |
Family
ID=70304213
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911380221.5A Pending CN111063439A (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种电力作业人员心理评估方法、装置、终端和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111063439A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111599472A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-08-28 | 重庆大学 | 用于学生心理状态识别的方法及装置、计算机 |
| CN111696673A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-09-22 | 吕小民 | 一种心理健康管理模型系统及方法 |
| CN112370059A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-19 | 天津微迪加科技有限公司 | 一种基于反应抑制控制理论的特殊人群危险性评估方法及系统 |
| CN113920396A (zh) * | 2021-10-08 | 2022-01-11 | 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 | 一种特殊岗位人员视觉认知能力量化评测方法、系统及评测设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105433961A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-03-30 | 国家电网公司 | 一种电网企业工作人员心理健康状况的评估方法 |
| CN105559803A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-05-11 | 国家电网公司 | 一种电网企业工作人员心理压力状况评估方法 |
| CN106407673A (zh) * | 2016-09-08 | 2017-02-15 | 山东腾泰医疗科技有限公司 | 一种基于互联网云端数据库的心理健康评估方法 |
| CN106407672A (zh) * | 2016-09-08 | 2017-02-15 | 山东腾泰医疗科技有限公司 | 一种基于互联网的心理健康评估系统 |
| CN107330237A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-11-07 | 广州市润心教育咨询有限公司 | 一种心理状态评估方法与系统 |
-
2019
- 2019-12-27 CN CN201911380221.5A patent/CN111063439A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105433961A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-03-30 | 国家电网公司 | 一种电网企业工作人员心理健康状况的评估方法 |
| CN105559803A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-05-11 | 国家电网公司 | 一种电网企业工作人员心理压力状况评估方法 |
| CN106407673A (zh) * | 2016-09-08 | 2017-02-15 | 山东腾泰医疗科技有限公司 | 一种基于互联网云端数据库的心理健康评估方法 |
| CN106407672A (zh) * | 2016-09-08 | 2017-02-15 | 山东腾泰医疗科技有限公司 | 一种基于互联网的心理健康评估系统 |
| CN107330237A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-11-07 | 广州市润心教育咨询有限公司 | 一种心理状态评估方法与系统 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111696673A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-09-22 | 吕小民 | 一种心理健康管理模型系统及方法 |
| CN111599472A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-08-28 | 重庆大学 | 用于学生心理状态识别的方法及装置、计算机 |
| CN111599472B (zh) * | 2020-05-14 | 2023-10-24 | 重庆大学 | 用于学生心理状态识别的方法及装置、计算机 |
| CN112370059A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-19 | 天津微迪加科技有限公司 | 一种基于反应抑制控制理论的特殊人群危险性评估方法及系统 |
| CN113920396A (zh) * | 2021-10-08 | 2022-01-11 | 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 | 一种特殊岗位人员视觉认知能力量化评测方法、系统及评测设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Kincade et al. | Meta-analysis and common practice elements of universal approaches to improving student-teacher relationships | |
| CN111063439A (zh) | 一种电力作业人员心理评估方法、装置、终端和存储介质 | |
| CN105427680B (zh) | 一种数据采集系统 | |
| Coaley | An introduction to psychological assessment and psychometrics | |
| Sheu et al. | Testing the choice model of social cognitive career theory across Holland themes: A meta-analytic path analysis | |
| Payne et al. | Exploring predecisional behavior: An alternative approach to decision research | |
| Chen | Research review on teacher emotion in Asia between 1988 and 2017: Research topics, research types, and research methods | |
| Salthouse et al. | Construct validity and age sensitivity of prospective memory | |
| Stewart | The Delphi technique and judgmental forecasting | |
| Jitendra et al. | The effects of tier 2 mathematics interventions for students with mathematics difficulties: A meta-analysis | |
| CN110570941B (zh) | 一种基于文本语义向量模型评估心理状态的系统和装置 | |
| McClarty et al. | Evidence-based standard setting: Establishing a validity framework for cut scores | |
| Witkin | An Analysis of Needs Assessment Techniques for Educational Planning at State, Intermediate, and District Levels. | |
| Leong et al. | A psychometric evaluation of Schein’s (1985) career orientations inventory | |
| CN107799180A (zh) | 基于认知行为疗法的心理资本提升训练方法及系统 | |
| Perski et al. | Do daily fluctuations in psychological and app-related variables predict engagement with an alcohol reduction app? A series of N-Of-1 studies | |
| CN107247656B (zh) | 一种机考中记录并统计考生鼠标行为的方法及系统 | |
| Lopata et al. | Pre-service teacher beliefs on the antecedents to bullying: A concept mapping study | |
| Jones | A how-to guide for subjective evaluations of resilience | |
| Stacy et al. | The cost of youth voices: Comparing the feasibility of Youth GO against focus groups | |
| Reyes | Social research: A deductive approach | |
| Song et al. | Career adapt-ability scale-short form: Validation among early career stage of Chinese university graduates | |
| CN108090700A (zh) | 一种基于校园大数据的校园运行体征监测研判的评测方法及系统 | |
| Nawangsari et al. | Testing and Analysis User Satisfaction of Salute Bidan Application Using End-User Computing Satisfaction | |
| Schrackmann et al. | How preliminary are preliminary decisions? |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |