【技术实现步骤摘要】
人格偏好诊断装置及基于该装置的项目推荐系统
本申请涉及人工智能模式识别
，特别是涉及人格偏好诊断装置及基于该装置的项目推荐系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。人格偏好(personality)亦称个性，是指个体在对他人、事件、自身等方面的社会适应中行为上的内部倾向性和心理特征。表现为能力、气质、性格、需要、动机、兴趣、理想、价值观和体质等方面的整合，是具有动力一致性和连续性的自我，也是个体在社会化过程中形成的独特心身组织。准确的人格特质分析在现实生活中有重要的指导性价值，如制定个性化的服刑人员思想行为改造方案，依据性格特点建立理想的高校大学生就业辅导选择策略，就不同职业人群明确有针对性的心理疏导路线，临床指导急重症或慢性病患者的辅助心理康复方案修订等。人格测评即通过特定方法对在人的行为中起稳定调节作用的心里特质和行为倾向进行定量分析，以预测并指导个人未来的行为。美国心理学家Woodworth于1918年编制了世界上第一个自陈人格量表，成为通过自陈量表法...
【技术保护点】
1.人格偏好诊断装置，其特征是，包括：/n获取模块，其被配置为：获取待诊断人员的生理信号和待诊断人员的基本信息；/n特征提取模块，其被配置为：对生理信号进行处理获取第一类特征；对生理信号中的脑电信号进行处理获取第二类特征；对待诊断人员的基本信息进行处理获取第三类特征；/n特征融合模块，其被配置为：将第一类特征、第二类特征和第三类特征进行融合，得到融合特征；/n人格偏好诊断模块，其被配置为：将融合特征输入到预先训练好的分类器中，输出人格偏好诊断结果。/n
【技术特征摘要】
1.人格偏好诊断装置，其特征是，包括：
获取模块，其被配置为：获取待诊断人员的生理信号和待诊断人员的基本信息；
特征提取模块，其被配置为：对生理信号进行处理获取第一类特征；对生理信号中的脑电信号进行处理获取第二类特征；对待诊断人员的基本信息进行处理获取第三类特征；
特征融合模块，其被配置为：将第一类特征、第二类特征和第三类特征进行融合，得到融合特征；
人格偏好诊断模块，其被配置为：将融合特征输入到预先训练好的分类器中，输出人格偏好诊断结果。
2.如权利要求1所述的人格偏好诊断装置，其特征是，
所述获取待诊断人员的生理信号，包括：心电信号、呼吸数据、面部血氧含量、皮肤电信号、血氧饱和度和脑电信号；
或者，
所述待诊断人员的基本信息，包括：年龄、性别和文化程度。
3.如权利要求1所述的人格偏好诊断装置，其特征是，
所述对生理信号进行处理获取第一类特征，包括：
对心电信号，提取高频功率、标准差、一阶导数和/或差分特征；
对皮肤电信号，提取多尺度熵和/或功率谱密度特征；
对呼吸数据，提取高频功率、低频功率、标准差、均值、一阶导数、差分、斜率和/或功率比；
对血氧饱和度，提取标准差、均值、多尺度熵和/或功率谱密度；
对面部血氧含量，提取高频功率、低频功率、均值、一阶导数、多尺度熵、功率谱密度、斜率和/或功率比特征；
或者，
所述对生理信号中的脑电信号进行处理获取第二类特征；包括：
对脑电信号提取近似熵、样本熵、功率谱估计和/或小波变换特征；
或者，
所述对待诊断人员的基本信息进行处理获取第三类特征；包括：
对待诊断人员的基本进行获取年龄、性别和文化程度特征。
4.如权利要求1所述的人格偏好诊断装置，其特征是，在所述获取模块之后，在所述特征提取模块之前还包括：标准化处理模块；所述标准化处理模块其被配置为：对获取的数据进行统一量纲处理。
5.如权利要求1所述的人格偏好诊断装置，其特征是，所述特征融合模块，其被配置为：将第一类特征、第二类特征和第三类特征进行串联融合，得到融合特征。
6.如权利要求1所述的人格偏好诊断装置，其特征是，所述将融合特征输入到预先训练好的分类器中，输出人格偏好诊断结果；具体步骤包括：
将融合特征分别输入到四个预先训练好的二分类器中，每个二分类器输出分类结果，将所有的分类结果作为最终的分类结果。
7.如权利要求1所述的人格偏好诊断装置，其特征是，所述人格偏好诊断模块中包括分类器的预训练子模块，所述分类器的预训练子模块，包括：
获取单元，其被配置为：获取每个已知迈尔斯布里格斯类型指标(MBTI)的测试人员的生理信号和基本信息；
特征提取单元，其被配置为：对每个已知迈尔斯布里格斯类型指标MBTI的测试人员的生理信号进行处理获取第一类特征；对每个已知迈尔斯布里格斯类型指标MBTI的测试人员的脑电信号进行处理获取第二类特征；对每个已知迈尔斯布里格斯类型指标MBTI的测试人员的基本信息进行处理获取第三类特征；
特征融合单元，其被配置为：将第...
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