[發明專利]一種基于物聯網的職業緊張評估系統

有效

• 申請號: 201410030950.9
• 申請日: 2014-01-21
• 公開（公告）號: CN103761439B
• 公開（公告）日: 2017-11-07
• 發明（設計）人: 田宏邇;曹麗麗;詹永國
• 申請（專利權）人: 田宏邇
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于物聯網的職業緊張評估系統，包括：

用于用戶登陸、填寫調查問卷、查看調查結果的客戶端；

以及用于加載調查問卷至客戶端，存儲、統計調查問卷信息、職業緊張得分和向客戶端反饋調查結果信息的服務器管理平臺；

客戶端與服務器管理平臺之間通過通訊網絡進行數據交換；

調查問卷調查的信息包括客觀指標和主觀指標；客觀指標包括血壓、白細胞計數、紅細胞計數、血紅蛋白含量、高密度脂蛋白含量的生理和生化指標；主觀指標包括緊張因素分組、個性特征因素分組、緩解因素分組、心理反應分組；緊張因素分組包括工作控制流量表、工作需求量表、工作危險性量表、工作單調性量表、工作前景量表、提升與參與機會量表的指標；個性特征因素分組為包括A型行為量表、工作心理控制源量表、自尊感量表、焦慮特質量表、組織忠誠度量表的指標；緩解因素分組包括應付策略量表、社會支持量表的指標；心理反應分組包括工作滿意感量表、心理健康量表、抑郁癥狀量表、焦慮狀態量表、軀體抱怨量表的指標；

服務器管理平臺包括：

用于將調查問卷內容加載到客戶端相關網頁上的調查信息加載模塊；

用于對客戶端反饋的調查問卷信息內各條目進行賦值、計算各職業緊張因素得分的問卷賦值模塊；

用于儲存數據的職業緊張調查信息數據庫；

以及用于根據問卷賦值模塊得到的職業緊張得分，采用統計學方法分析、得出回歸方程，根據回歸方程計算得出相對應的生理指標信息的統計模塊；統計模塊計算得出的生理指標信息包括收縮壓、舒張壓、高密度脂蛋白；

統計模塊采用如下方法分析數據，包括步驟：

S10：職業緊張調查信息數據庫中選取一項客觀指標X，選取一個主觀指標中的分組α，用多元線性回歸分析法來選取所述分組α中與所述客觀指標X之間相關的指標；

S20：判斷是否完成所有客觀指標與所有分組之間的多元線性回歸分析，如完成則將篩選出來的所有分組中與客觀指標X相關的指標匯總，α經多元逐步回歸分析結果，以最小二乘法形成客觀指標X與分組α中篩選出來的指標，進行多元線性回歸方程后進入步驟S30，否則回到步驟S10；

S30：將篩選出來的所有分組中與客觀指標X相關的指標，代入所述步驟S20得出的客觀指標X與分組α中指標的多元線性回歸方程，計算得到用戶的各項客觀指標；

步驟S10中用如下多元線性回歸分析法來選取分組α中與客觀指標X之間相關的指標，包括步驟：

S11：提取職業緊張調查信息數據庫中所有樣本的客觀指標X和分組α，用最小二乘法得到指標X與分組α中每個指標的多元線性回歸方程；

S12：計算多元線性回歸方程Y＝b0+b(1)*X(1)+b(2)*X(2)+b(3)*X(3)+……+b(m)*X(m)的相關程度b，其值越接近于1，說明系統對數據的擬合程度越好；

S13：用逐步選擇法驗證每個分組α中的指標，以選擇哪些指標可進入回歸模型，根據分組α每個指標的偏回歸平方和U^(k)_Pi，其中k＝1，2……，表示第k步回歸，篩選出分組α中與客觀指標X相關的指標。

2.如權利要求1所述基于物聯網的職業緊張評估系統，其特征在于：服務器管理平臺還包括用于統計用戶注冊信息，限定用戶短時間內重復注冊、填寫問卷的調查信息采集模塊。

3.如權利要求1所述基于物聯網的職業緊張評估系統，其特征在于，所述步驟S11中的最小二乘法的具體步驟為：

S111：建立分組α中每個指標與客觀指標X的初始多元線性回歸方程：

Y＝b0+b(1)*X(1)+b(2)*X(2)+b(3)*X(3)+……+b(m)*X(m)；

S112：將分組α中每個指標代入所述步驟S111中建立的初始多元線性回歸方程，計算出系統預測結果指標Y；

S113：計算客觀指標X與系統預測結果指標Y的離均差平方和φ；

S114：改變系統中各指標的系數b及常數項b0，當離均差平方和φ為最小時，得出線性回歸方程，否則回到步驟S111。