CN120066749B - 中断应对能力测评数据处理方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及人因工程与智能测评技术领域，具体为一种中断应对能力测评数据处理方法与系统。所述方法包括构建包含主任务与中断任务的实验流程调度结构，采集并构建完整行为数据流，提取任务切换与恢复过程中的时间特征，执行标准化与扰动标注，结合任务标签进行因子分析，生成能力因子参数集。随后匹配评分模板计算个体中断应对能力得分，依据得分生成等级标签，并完成任务能力适配与推荐。该方法实现了能力测评的结构化、量化与闭环反馈，提升了评估准确性与任务匹配智能化水平。

Description

中断应对能力测评数据处理方法与系统

技术领域

本发明涉及人因工程、认知心理学与人工智能交叉领域，尤其涉及中断应对能力测评数据处理方法与系统。

背景技术

在复杂作业场景中，人员常面临多任务并发与高频中断的情境，个体对中断信息的应对能力直接影响操作安全性与系统稳定性。现有中断应对能力的评估方法主要依赖静态问卷量表或单一任务完成时长指标，难以真实反映动态任务切换过程中的响应效率、恢复能力与行为波动特征。

近年来，随着人机交互与行为数据采集技术的发展，研究者开始尝试通过实验任务模拟与行为数据流分析，对中断应对能力进行建模。然而，传统方法在任务结构设计、指标提取标准化、能力维度建构及个性化推荐机制方面仍存在以下不足：

（1）缺乏针对主任务—中断—恢复任务全过程的数据建模体系；

（2）行为数据与能力标签之间缺少量化映射路径；

（3）测评结果无法闭环反馈至后续任务配置，缺乏系统自适应优化能力。

发明内容

本发明提供一种中断应对能力测评数据处理方法与系统，以解决如何基于任务响应过程中的行为数据流，构建反应时特征指标并结合任务标签执行因子分析建模，进而实现对个体中断应对能力的量化评分与任务匹配推荐的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供了中断应对能力测评数据处理方法，包括：

构建任务结构，配置任务切换逻辑与时间控制，生成实验流程调度结构；

根据实验流程调度结构呈现任务内容，记录用户响应并标记阶段，构建行为数据流；

基于行为数据流计算时间指标，进行数据标准化处理，生成扰动标注信息与特征指标集合；

结合特征指标集合与实验任务标签构建映射关系，执行因子分析处理，生成能力因子参数集；

匹配评分模板，计算中断应对能力得分，依据等级边界生成标签，输出评分推荐结果数据，所述评分推荐结果数据的表达式为：

其中，为评分推荐结果数据；为映射结构函数；为表示中断应对能力等级标签；为个体中断应对能力得分；为用户唯一标识；为测评时间戳；为实验任务编号；为能力维度摘要；为能力–任务适配标识；

基于评分推荐结果数据，完成任务能力适配判别，生成匹配任务向量并反馈至任务建模流程。

进一步地，构建任务结构的步骤包括：

获取主任务与中断任务的任务模板集合，构建交叉任务结构，生成任务参数配置表；

基于任务参数配置表设置中断触发时机与任务切换逻辑，生成实验流程控制表；

结合实验流程控制表配置任务展示顺序与时间控制逻辑，输出实验流程调度结构。

进一步地，构建行为数据流的步骤包括：

获取实验流程调度结构，执行主任务与中断任务交替呈现，采集用户交互响应数据；

对用户交互响应数据进行任务阶段标记与时间戳记录，生成响应时间分段数据；

基于响应时间分段数据构建主任务、中断任务与恢复任务的行为数据流。

进一步地，计算时间指标的步骤包括：

获取行为数据流，计算任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间指标；

对任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间指标进行数据清洗与标准化处理；

基于标准化处理结果，识别行为波动区间，生成扰动标注信息与特征指标集合。

进一步地，构建映射关系的步骤包括：

获取特征指标集合与扰动标注信息，构建能力证据结构与能力映射关系表；

结合能力证据结构与实验任务标签，建立能力维度与任务表现的能力映射关系表。

进一步地，生成能力因子参数集的步骤包括：

对能力映射关系表执行因子分析处理，生成能力因子参数集。

进一步地，计算中断应对能力得分的步骤包括：

获取能力因子参数集，匹配评分模板库，计算个体中断应对能力得分，所述个体中断应对能力得分为：

其中，为个体中断应对能力得分；为能力因子维度总数；为能力因子载荷；为标准化能力特征指标；为第个能力指标的响应函数；为对应时序因子的加权因子；为总任务周期时间；反映指标在任务周期内的动态变化趋势。

进一步地，生成评分推荐结果数据的步骤包括：

基于中断应对能力得分，匹配评分等级边界规则，生成能力等级标签，所述等级标签为：

其中，表示中断应对能力等级标签；为个体中断应对能力得分；、为等级评分边界阈值；

对中断应对能力得分与能力等级标签进行结构绑定，生成评分推荐结果数据。

进一步地，完成任务能力适配判别的步骤包括：

获取评分推荐结果数据，结合任务场景标签，执行任务能力适配判别操作；

根据任务能力适配判别操作结果，选取适配任务模板集合，生成匹配任务向量；

将匹配任务向量作为新一轮任务建模的输入参数，并反馈至任务建模流程。

进一步地，一种中断应对能力测评数据处理系统，包括：

任务建模与流程控制模块，用于构建任务结构，配置任务切换逻辑与时间控制，生成实验流程调度结构；

行为采集与数据构建模块，用于根据实验流程调度结构呈现任务内容，记录用户响应，构建行为数据流；

指标提取与特征构建模块，用于基于行为数据流计算时间指标，进行数据标准化处理，生成特征指标集合；

能力建模模块，用于结合特征指标集合与实验任务标签构建映射关系，执行因子分析，生成能力因子参数集；

评分与分级模块，用于匹配评分模板，计算能力得分并生成能力等级标签，输出评分推荐结果数据；

适配推荐模块，用于根据评分推荐结果数据完成任务能力适配判别，生成匹配任务向量并反馈至任务建模流程。

本发明的关键创新点包括：

（1）提出以行为数据流为基础的中断响应测评模型构建方法，系统性整合任务切换响应时间与阶段标记，支持全过程测评建模。

（2）设计评分结果与任务模板的动态适配机制，基于标签映射与反馈机制实现测评—推荐—训练的自适应闭环流程。

以下为其主要的有益效果：

（1）提升中断响应测评的时效性与准确性。本发明通过构建实验流程调度结构，自动控制主任务与中断任务的呈现顺序及时间逻辑，并实时记录用户响应数据，结合行为数据流计算任务切换耗时、恢复耗时与反应延迟等时间指标。相比依赖手动记录与主观判断的传统方式，系统可实现高精度、标准化的数据采集与时序管理，显著提升测评效率与准确性。

（2）形成任务建模与能力评估的闭环反馈机制。本发明在评分结果结构绑定后，依据评分推荐结果与任务场景标签执行能力适配判别操作，生成匹配任务向量并反馈至中断任务建模流程，实现任务生成与能力评估间的自动联动。该闭环结构有效解决了传统系统评估与推荐脱节的问题，支持持续性个性化训练任务设计。

附图说明

图1为本申请实施例提供的中断应对能力测评数据处理方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的中断应对能力测评数据处理系统的结构框图。

具体实施方式

实施例一：参照图1，是本发明实施例提供的中断应对能力测评数据处理方法的流程示意图，该流程至少可以包括步骤S100-S600：

S100、基于任务模板集合构建任务结构，配置任务切换逻辑与时间控制，生成实验流程调度结构；

S200、根据实验流程调度结构呈现任务内容，记录用户响应并标记阶段，构建完整行为数据流；

S300、基于行为数据流计算时间指标，完成数据标准化处理，并生成扰动标注信息与特征指标集合；

S400、结合特征指标集合与实验任务标签构建映射关系，执行因子分析处理生成能力因子参数集；

S500、匹配评分模板计算中断应对能力得分，依据等级边界生成标签，输出评分推荐结果数据；

S600、基于评分推荐结果数据，完成任务能力适配判别，生成匹配任务向量并反馈至任务建模流程。

步骤S100至少包含步骤S110-S130：

S110、获取主任务与中断任务的任务模板集合，构建四类交叉任务结构，生成任务参数配置表。

具体地，本步骤从任务库中调用预先构建的主任务模板与中断任务模板，所述任务模板集合包括操作类任务与记忆类任务两类，每类任务分别设定认知负荷水平、持续时间、任务反馈机制等属性参数。

在获取所述任务模板集合后，系统构建如下四类交叉任务结构：操作类主任务与操作类中断任务、操作类主任务与记忆类中断任务、记忆类主任务与操作类中断任务、记忆类主任务与记忆类中断任务。所述交叉任务结构用于模拟现实工作场景中多类型任务切换行为，覆盖不同认知资源冲突组合情况。

进一步地，系统根据任务类型、内容长度、任务触发方式及中断插入形式，提取任务属性参数，生成任务参数配置表。所述任务参数配置表中包含任务标识、任务分类标签、执行持续时长、任务间隔时间、提示机制、反馈模式等字段，用于作为后续实验流程控制规则的输入基础。

S120、基于所述任务参数配置表，设置中断触发时机与任务切换逻辑，生成实验流程控制表。

具体地，系统在任务逻辑引擎中载入任务参数配置表，依据任务持续时长字段配置任务切换点，并将中断任务插入至主任务时间轴中。所述中断触发时机包括固定时间点触发、随机时段触发、任务条件触发三类形式。通过逻辑判定规则设定每个主任务的中断触发点位置，标注任务转换状态，并嵌入中断任务入口。

在构建任务切换逻辑过程中，系统定义主任务、中断任务与恢复任务三类阶段的转移路径，并对每一阶段配置切换标识与行为标记规则。系统通过判定触发条件与时间进程同步，在运行过程中执行主任务到中断任务的跳转，再执行恢复逻辑返回原任务流程。

进一步地，完成上述配置后，系统将中断触发点、阶段转移标识、任务跳转路径、条件节点列表等内容组织输出，生成实验流程控制表。所述实验流程控制表将作为后续任务调度控制模块的输入内容，为任务展示顺序的具体调度提供依据。

S130、结合所述实验流程控制表配置任务展示顺序与时间控制逻辑，输出实验流程调度结构。

具体地，系统读取实验流程控制表中的任务阶段标识、任务切换节点、中断触发时间与任务类别顺序等内容，建立任务展示序列。任务展示序列按时间顺序排布主任务段、中断任务段、任务恢复段，并定义每段展示时长、起止时间戳、相邻任务切换时差。

进一步地，系统设定时间控制逻辑，对任务呈现节奏进行约束。时间控制逻辑包括任务间最小间隔时间、响应时间采集时窗、中断持续时间限制、非响应超时标记等机制，保障用户行为反应具有可对比性和可分段性。

系统基于任务展示序列与时间控制逻辑同步生成任务呈现控制结构与时间轴结构，并进行编号归档。最终生成实验流程调度结构，该结构包括任务阶段序列、展示时间配置、响应同步标识与中断处理节奏，用于驱动后续用户交互操作与响应行为采集过程。

通过S110至S130的任务结构建模与流程控制步骤，实现了任务维度设计、参数调控与行为驱动机制的标准化配置，支撑后续多阶段响应行为采集、指标构建与能力分析全过程的技术闭环。所构建的交叉任务结构与中断逻辑控制策略提升了中断应对能力测评方法的精度与通用性，同时确保实验调度可控、响应特征稳定、行为数据结构统一，为系统评分与反馈推荐模块提供可溯源的数据基础与任务标签依据。

步骤S200至少包含步骤S210-S230：

S210、获取所述实验流程调度结构，执行主任务与中断任务交替呈现，采集用户交互响应数据。

具体地，本步骤首先读取所述实验流程调度结构中记录的主任务段、中断任务段与恢复任务段的信息，并在交互平台上以可视化或听觉化形式将任务内容呈现于被测用户。任务内容以序列控制方式依次展示，各段任务均绑定唯一标识、内容编码及对应时间戳区间。

任务呈现过程中，系统控制逻辑按照调度结构中设定的时序与节奏将主任务与中断任务交替切换，包括但不限于操作任务与记忆任务的交替、不同任务强度的切换，任务之间通过显式提示或瞬时跳转引导用户状态变化。用户在任务执行过程中，通过鼠标点击、键盘输入、触摸行为或语音响应等方式与系统进行交互。

系统同步采集用户在每一任务段中产生的交互响应数据，所述用户交互响应数据包括操作类型、操作位置、响应时间、任务反馈信息及行为序列编号等字段。该数据将在后续步骤中用于分析任务执行节奏与中断反应特征。

S220、对所述用户交互响应数据进行任务阶段标记与时间戳记录，生成响应时间分段数据。

具体地，系统首先从所述用户交互响应数据中提取每一响应事件的时间戳，并参照实验流程调度结构中设定的任务起止时间，将所有交互行为划分为主任务段响应、中断任务段响应与恢复任务段响应三大类。

在响应时间分段过程中，系统使用调度结构中的任务展示顺序作为切分节点，对用户交互事件按时间先后进行逻辑归属，并绑定阶段标签。所述任务阶段标记包括任务段名称、任务编号、任务类型与任务持续时间等参数，以实现数据分段标签的结构一致性。

进一步地，系统计算每段任务下的首响应时间、平均响应间隔、响应数量与响应分布趋势，结果构成响应时间分段数据。所述响应时间分段数据将在S230步骤中用于构建完整的行为数据流。

在该过程中，系统对缺失响应、重复响应或非任务响应进行过滤处理，并生成响应数据质量报告，为后续任务切换分析与特征指标提取提供清洁数据来源。

S230、基于所述响应时间分段数据，构建主任务—中断任务—恢复任务全过程的行为数据流。

具体地，系统读取所述响应时间分段数据中的任务段分类、响应事件序列、时间区间与行为标签，对所有任务执行阶段的数据进行串联组合，生成由主任务段、中断任务段与恢复任务段按时间顺序组成的行为数据流。

所述行为数据流具备完整的行为事件序列结构，包含阶段编号、任务类型、响应时间间隔、切换点时间标记与阶段起止标识等字段。每一个阶段数据块内部含有响应行为事件链，阶段之间通过任务切换节点进行衔接，形成完整的用户行为执行轨迹。

进一步地，系统构建行为段间的任务转换记录，包括主任务向中断任务的跳转路径、中断任务向恢复任务的回归路径等结构，并在行为数据流中嵌入任务切换标志。该结构将在S310中用于计算切换耗时、恢复时间等指标。

最终，系统输出主任务—中断任务—恢复任务全过程的行为数据流，作为S300阶段指标构建的基础数据集，并作为S400阶段能力建模中的行为表现证据。

通过实施S210、S220与S230各步骤，系统实现了从实验任务控制到用户行为响应采集、再到响应行为分段与行为数据流构建的全过程闭环，形成任务驱动—行为映射—指标生成的连续路径结构。所构建的响应时间分段数据与行为数据流为后续指标计算提供清洁、结构化、溯源的数据基础，提升了中断应对能力测评中响应特征提取与能力建模的准确性与鲁棒性。

步骤S300至少包含步骤S310-S330：

S310、获取所述行为数据流，计算任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间指标。

具体地，所述行为数据流由步骤S230构建，已完成对主任务段、中断任务段与恢复任务段的完整划分，并标注任务类型、响应时间、任务切换节点与阶段标识。系统首先从所述行为数据流中提取各段任务之间的任务切换标志，确认主任务与中断任务之间的首次切换事件与恢复事件，并识别任务切换点与恢复点的时间戳。

在识别任务切换结构后，系统基于时间戳计算三类时间类指标：任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间指标。其中，任务切换耗时指主任务最后一次有效响应与中断任务首次响应之间的间隔时间，任务恢复耗时指中断任务末次响应与主任务恢复后首次响应之间的间隔时间；反应延迟时间指标指在各任务段内，用户首次行为响应相对于任务展示起始时间的延迟时间。

所述三个指标均以行为事件为单位，通过时间序列差值方法获得，并附加至行为数据流结构中，为后续数据清洗与标准化处理模块提供结构化输入。

S320、对所述任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间指标进行数据清洗与标准化处理。

本步骤在接收到步骤S310中计算得到的三类时间类指标后，进行数据质量过滤、误差处理及结构标准化转换，保障指标的分析稳定性、样本一致性与统计适用性。

具体地，系统首先针对所述任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间指标中的缺失值、超限值与重复值进行过滤处理。其中，缺失值采用插值补全策略，超限值依据设定阈值进行剔除处理，重复记录由任务结构映射规则进行合并。

清洗后的时间类指标以数据序列形式重新归档，并按任务类型与任务段标记进行标准化处理。所述标准化处理方式采用区间缩放与分布对齐方式，使得不同任务类型下的耗时指标能够在统一尺度下进行比较。标准化处理还包括数据中心化、方差归一、任务内序列排序与行为状态标识嵌入等步骤。

处理后的任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间指标将保留任务编号、段落标记与用户标识，并输出结构化指标序列表，为S330中行为波动区间识别与特征指标集合构建提供基础支撑。

S330、基于标准化处理结果，识别行为波动区间，生成扰动标注信息与特征指标集合。

本步骤在接收到已标准化处理的任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间指标后，通过行为变化趋势分析与异常事件识别，确定行为波动区间，并输出结构化的扰动标注信息与特征指标集合。

具体地，系统依据标准化指标序列中各响应时间变化曲线，进行任务内部行为稳定性检测。系统对连续响应时间间隔的上下波动区间进行趋势聚类与滑动窗口分析，在响应时间大幅上升、频率下降或响应丢失等场景下，标记为行为波动区间。

在识别行为波动区间后，系统结合任务阶段标识与用户标记，将每一行为波动区间归属至主任务段、中断任务段或恢复任务段，并标记行为扰动源，包括设备干扰、任务难度激增、注意力丧失等行为特征标签。

系统基于所述扰动标注信息构建特征指标集合，所述集合包括任务切换耗时统计特征、恢复时间趋势斜率、反应延迟的区间方差、扰动持续时间分布、扰动响应波动幅度等维度。特征指标集合结构中包含指标编号、指标类型、关联任务段与数值字段，供后续S400模块进行能力建模使用。

通过实施S310、S320与S330步骤，系统完成了从行为响应事件向时间类指标、再向稳定性特征与扰动标签的逐层提取过程。所形成的任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间指标构建了对个体中断应对行为的量化表达基础，而行为波动区间与扰动标注信息进一步实现了对认知稳定性与调节效率的结构化特征捕捉，为能力评估模型构建与评分策略提供了坚实的数据支撑与行为解释基础。

步骤S400至少包含步骤S410-S430：

S410、获取所述特征指标集合与所述扰动标注信息，构建能力证据结构与能力映射关系表。

在前序步骤S330中已生成所述特征指标集合与所述扰动标注信息。所述特征指标集合包括任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间的标准化统计指标，以及扰动持续时间、响应方差、响应稳定性等行为波动特征。所述扰动标注信息为行为波动区间中识别出的异常响应标记，包括但不限于注意力丧失、高耗时突变、频率下降等标识字段。

本步骤首先获取上述结构化数据集合，并建立能力映射参考结构，构建能力证据结构。所述能力证据结构用于表达从行为层到能力层的参数承接链路，具体包括：行为指标编号、来源任务阶段、行为事件特征、扰动标识标签、响应趋势类别与数值表达形式。

在构建过程中，系统根据所述特征指标集合中每个指标的行为段归属信息，对其在任务流程中的位置进行分类标注，并与对应扰动标注信息进行结构融合。系统为每一组指标建立行为段归属关系、扰动交互关系与测评角色标识（如切换能力、恢复效率、认知负荷耐受度等）。

进一步地，系统将已融合结构的能力证据结构与行为数据记录进行对应，并生成能力映射关系表。所述能力映射关系表以行为指标为源节点，以能力标签为目标节点，建立一对多或多对一的映射关系。每一条映射关系记录包括：源指标ID、目标能力名称、权重因子参考范围、扰动干预影响程度及任务来源标记。

S420、结合所述能力证据结构与实验任务标签，建立能力维度与任务表现的能力映射关系表。

在S410构建完成所述能力映射关系表后，本步骤进一步将该结构与实验任务标签进行组合，完成能力维度构建，并完善任务表现层的能力映射描述。

具体地，本步骤首先获取所述实验任务标签，所述任务标签由S110–S130构建任务结构过程中生成，包括任务类型（操作型、记忆型）、任务段属性（主任务、中断任务、恢复任务）、任务难度系数、信息干扰类别等结构字段。

系统将所述实验任务标签与所述能力映射关系表进行联合结构建模，并依据任务维度构建分层的能力映射表。该能力映射表由三部分组成：能力维度层、任务标签层与行为指标层。系统将相同任务标签下表现出一致性行为模式的能力指标归入同一能力维度，例如“认知灵活性”、“注意转换能力”、“中断恢复能力”。

在建模过程中，系统进一步对能力映射关系表中的节点执行归类处理，并建立任务映射路径。在路径中，源节点为特征指标，第一跳连接扰动标签，第二跳为任务标签，最终跳为能力维度节点。系统对该路径进行路径完整性检查与标签一致性验证，剔除因任务切换失效或数据不完整引起的失效节点。

最终输出为能力维度映射结构表，包含每一个能力维度所关联的特征指标集合、对应任务段编号、映射路径图结构与节点数量等信息。该结构为后续因子分析模型提供输入框架。

S430、对所述能力映射关系表执行验证性因子分析处理，生成能力因子参数集。

在完成能力维度与任务表现的映射之后，本步骤将结构化能力映射关系表输入建模引擎，执行验证性因子分析处理，输出可量化的能力因子参数集，用于个体能力差异建模与评分策略匹配。

具体地，系统调用验证性因子建模模块，导入所述能力映射关系表与实验样本集。系统首先进行维度初始化处理，对每个能力维度指定行为指标集合、任务标签结构与扰动标签状态，并执行参数嵌套处理。

系统根据任务标签层与行为指标层的结构一致性，对能力维度下的指标进行聚合，形成因子观测矩阵。观测矩阵记录用户在各能力维度下的行为表现分值，结合前期标准化处理结果，形成统一数据尺度。

随后，系统执行模型拟合与验证性因子分析操作，通过行为指标在多个能力维度下的载荷系数，确认每个指标的因子贡献度，并调整模型结构与路径系数。所得到的能力因子参数集包括：能力维度名称、核心观测指标集合、指标平均权重、载荷强度、因子方差解释率、因子相关系数矩阵等结构字段。

生成后的能力因子参数集以标准化向量形式保存，并作为S510评分模型输入的唯一依据，用于匹配评分模板库并计算中断应对能力得分。

通过执行S410、S420与S430步骤，系统完成了从特征指标集合与扰动标注信息向能力维度建模的完整转换，建立了多任务、多指标、多标签之间的能力映射网络。基于验证性因子分析提取的能力因子参数集，为后续能力评分提供了结构严谨、数值可量化的评价依据，有效提升了中断应对能力建模的精度、可解释性与泛化能力。

步骤500至少包含步骤S510-S530：

S510、获取所述能力因子参数集，匹配评分模板库，计算个体中断应对能力得分。

本步骤从所述能力因子参数集中获取标准化能力指标及其对应的时间变化响应函数，并设计包含时间导数泛函积分的能力综合评估模型。

系统首先从前面步骤中输出的能力因子参数集中提取以下输入变量：

能力因子载荷

标准化特征指标，例如来自任务切换耗时、任务恢复耗时、反应延迟时间标准化序列

动态响应函数，表示第个指标在测评周期上的响应变化

泛函积分加权系数

基于以上数据，构建如下独创性得分函数：

①

①

其中：

：个体中断应对能力得分；

：能力因子维度总数；

：能力因子载荷，由因子分析模型导出；

：标准化能力特征指标，来源于行为数据流的特征聚合；

：第个能力指标的响应函数，表示任务切换反应在不同时间的变化曲线；

：对应时序因子的加权因子；

：总任务周期时间，单位为秒（例如实验时长120秒）；

：反映指标在任务周期内的动态变化趋势。

公式①引入行为特征在时域内的变化率，使得指标评分能够反映用户在任务中断–恢复过程中的动态响应能力，弥补静态评分的时序盲点。各因子权重取值如：，，来源于历史样本的最大似然估计。

S520、基于所述中断应对能力得分，匹配评分等级边界规则，生成能力等级标签。

为实现能力等级的标签化处理，系统根据步骤S510中生成的得分，匹配多级分段函数构成的评分等级边界规则，生成三类等级标签。

②

②

其中：

：表示中断应对能力等级标签；

、：为等级评分边界阈值，推荐值为、，可根据任务复杂度动态调整；

若任务模板难度标记为“高”，则可上调至70，适应更高评分精度要求。

该映射函数可根据训练集中标签分布情况自动生成，其目的是将连续型评分映射为离散型等级，用于后续任务推荐匹配与可视化展示。

S530、对所述中断应对能力得分与能力等级标签进行结构绑定，生成评分推荐结果数据。

系统构建如下映射结构函数，将得分与等级标签绑定生成完整的评分推荐结果结构体：

③

③

其中：

：评分推荐结果数据；

：用户唯一标识；

：测评时间戳；

：实验任务编号；

：能力维度摘要，如“反应稳定性：89、切换敏捷度：82”；

：能力–任务适配标识，用于在S600中判断匹配度。

系统还对输出结果执行如下规范化操作：

将中的因子摘要压缩为维度结构表；

对四舍五入至1位小数；

添加字段校验机制，确保每个评分结果结构体具备完整字段。

该结构将作为后续任务适配判别模块（S600）中的输入源，用于驱动任务模板推送的逻辑引擎。

与前后步骤的衔接说明

前序步骤衔接：

S430输出的能力因子参数集作为公式①的基础输入；

公式①输出的为公式②的输入；

公式②输出的与被③同时引用，完成结构绑定。

后续步骤传递：

评分推荐结果数据作为 S610 的输入，用于任务能力匹配与向量生成；

字段将参与相似度计算过程，与任务场景标签比对；

字段被用于个性化能力成长路径的可视化渲染。

通过引入融合泛函分析、高阶导数积分与集合映射结构的独创性数学模型，S510–S530成功构建从能力因子向得分、得分向标签、标签向结构体的高维转化路径。所述公式不仅保留原始指标的定量差异，也反映了其在任务执行过程中的时域动态特征，实现了静态–动态结合的能力评价体系。该机制提升了测评精准度，增强了对行为波动与能力响应的敏感性，显著优于传统平均加权得分模型，具有突出的创新性与实用价值。

步骤S600至少包含步骤S610-S630：

S610、获取所述评分推荐结果数据，结合任务场景标签，执行任务能力适配判别操作。

本步骤基于所述评分推荐结果数据与任务场景标签执行能力适配判别操作，以实现评分输出向任务推荐结构的闭环转换。

具体地，系统首先调用由 S530 结构绑定模块输出的评分推荐结果数据，其中包含字段：个体中断应对能力得分、能力等级标签、能力维度摘要与任务匹配标识。该评分推荐结果数据已在系统中形成结构化封装，具备唯一标识与可追溯性。

进一步地，系统调用任务标签数据库中预设的任务场景标签集合，并将该集合与评分推荐结果数据中的任务匹配标识字段进行比对。所述任务场景标签包括任务复杂度标签、切换频率标签、注意分配需求标签与响应精度要求标签，分别对应主任务与中断任务模板的结构参数集。

系统通过结构比对方法执行能力–场景标签的映射判别，具体包括：对评分推荐结果数据中各能力维度摘要字段执行匹配判别逻辑，判断当前个体的能力得分结构是否满足候选任务场景标签中设定的阈值标准。例如，当“恢复效率”低于设定阈值，且任务场景标签中要求“高强度连续恢复表现”时，则判别该任务模板不适配。

最终，系统输出一组任务能力适配判别操作结果，其中包含适配任务标签列表、不适配标签列表与任务推荐置信权重字段，为后续匹配任务模板集合生成提供决策依据。

S620、根据所述任务能力适配判别操作结果，选取适配任务模板集合，生成匹配任务向量。

本步骤基于所述任务能力适配判别操作结果，从任务模板库中筛选适配的任务模板集合，并据此生成匹配任务向量。

具体地，系统从任务模板库中提取所有具备完整结构标识的任务模板集合，该集合包括主任务模板结构与中断任务模板结构，每个任务模板包含结构编码、任务要求标签、交互流程、切换逻辑与应对能力需求标签五个维度字段。

系统将所述任务能力适配判别操作结果中的适配标签列表与模板库中的任务要求标签进行结构映射，筛选出匹配率高于阈值的任务模板集合，形成当前个体能力–任务适配集合。

在此基础上，系统对筛选后的每个任务模板进行参数向量化处理，提取其任务结构编码、切换复杂度参数、恢复节奏强度因子与交互需求强度因子等核心参数，并按统一规则进行序列编码，形成匹配任务向量。

匹配任务向量中的每一维度分别对应任务建模参数中的一级结构变量，将在后续任务结构生成与展示调度中被引用。生成的匹配任务向量将作为中断任务建模参数集的核心输入项，实现模型驱动能力–任务重构逻辑。

S630、将所述匹配任务向量作为新一轮中断任务建模输入参数，闭环反馈至中断场景任务建模与实验流程控制。

本步骤将所述匹配任务向量作为新一轮中断任务建模输入参数，实现实验流程的闭环构建。

具体地，系统首先调用任务建模模块中已设定的中断任务建模参数生成器，将所述匹配任务向量注入至任务建模参数配置接口。所述匹配任务向量字段结构与 S110 中的任务模板集合结构保持一致，字段包括任务标识、切换触发条件、交互响应要求与时序节奏控制因子。

系统将该任务向量输入后，根据原始建模流程中的参数处理逻辑，重构实验任务结构。包括：自动构建任务参数配置表、重新设置中断触发时机与切换节奏规则、更新实验流程控制表并生成新的实验流程调度结构。

同时，系统执行参数完整性校验与任务模板兼容性校验，确保新一轮任务结构的可部署性与数据一致性。

最终，闭环形成的实验流程调度结构将再次进入任务执行路径，驱动后续任务展示、响应采集、数据计算、能力建模与适配更新，形成连续演进的智能适配测评循环。

通过实施 S610–S630 子步骤，系统实现了从中断应对能力结构评分结果向个体化任务推荐结构的转化逻辑，完成能力–任务结构体的闭环适配。该模块构建了可动态更新的任务匹配机制，并基于评分结果与任务标签实现自适应能力建模逻辑，具备高适配性、高响应性与迭代优化能力，为系统提供持续进化能力与任务重构能力，显著提升中断应对能力测评结果在实际任务调度中的应用价值。

实施例二：图2示出根据本发明实施例的中断应对能力测评数据处理系统的结构框图。如图2所示，该结构可以包括：

任务建模与流程控制模块10，用于基于任务模板集合构建任务结构，配置任务切换逻辑与时间控制，生成实验流程调度结构。具体地，该模块从任务模板数据库获取主任务与中断任务的模板集合，构建交叉任务结构并生成任务参数配置表；进一步根据任务参数配置表，设置任务的中断触发时机与切换逻辑，生成实验流程控制表；最终结合实验流程控制表配置任务展示顺序与时间控制逻辑，输出完整且可执行的实验流程调度结构，为后续实验任务的执行与用户交互响应数据采集提供结构性指导。

行为采集与数据构建模块20，用于根据所述实验流程调度结构呈现任务内容，记录用户响应并标记阶段，构建完整的行为数据流。具体地，该模块依据生成的实验流程调度结构依次执行主任务与中断任务的交替呈现，并实时采集用户的交互响应数据，包括反应时长、响应方式及任务阶段完成情况；随后对采集到的用户交互响应数据进行任务阶段标记与时间戳记录处理，形成响应时间分段数据；最终，基于响应时间分段数据，构建涵盖主任务、中断任务及恢复任务全过程的连续行为数据流，为后续数据分析提供完整的数据基础。

指标提取与特征构建模块30，用于基于所述行为数据流计算时间指标，完成数据标准化处理，并生成扰动标注信息与特征指标集合。具体地，该模块从行为数据流中提取任务切换耗时、任务恢复耗时及反应延迟时间等关键时间指标；进一步对提取的时间指标执行数据清洗与标准化处理，消除异常数据与尺度差异；随后根据标准化后的数据识别个体的行为波动区间，并生成精确的扰动标注信息及相应的特征指标集合，为后续的能力维度建模提供数据输入。

能力建模模块40，用于结合特征指标集合与实验任务标签构建映射关系，执行因子分析处理并生成能力因子参数集。具体地，该模块利用所述特征指标集合与扰动标注信息，构建能力证据结构与能力映射关系表，进一步结合实验任务标签明确能力维度与任务表现之间的对应关系；然后对能力映射关系表执行验证性因子分析处理，得到清晰明确且稳定的能力因子参数集，为后续的能力评分计算与标签生成提供可靠的因子化数据基础。

评分与分级模块50，用于匹配评分模板库，计算个体中断应对能力得分，并依据等级边界生成能力等级标签，输出评分推荐结果数据。具体地，该模块根据所述能力因子参数集，匹配预设的评分模板库，执行个体中断应对能力的得分计算；进一步根据计算得到的能力得分值，调用内置的评分等级边界规则，生成结构化的能力等级标签；最后将个体能力得分与对应等级标签进行结构绑定，形成统一的评分推荐结果数据，为后续的任务能力适配决策提供评分依据。

适配推荐模块60，用于基于所述评分推荐结果数据，完成任务能力适配判别，生成匹配任务向量并反馈至任务建模流程。具体地，该模块首先获取评分推荐结果数据，并结合任务场景标签，执行能力与任务场景的适配性判别操作，确定个体适合执行的任务特征；随后，根据适配判别的结果，从预设的任务模板库中精确选取适配的任务模板集合，并基于选定的模板生成结构化的匹配任务向量；最后将匹配任务向量闭环反馈至任务建模与流程控制模块，驱动新一轮中断任务结构的重新建模和实验流程控制，形成持续优化的测评反馈闭环。

上述实施例的有益效果在于：

本发明提供的中断应对能力测评数据处理系统，完整覆盖了从实验任务结构构建到个体能力评估及任务适配推荐的全过程，显著提高了测评数据的结构化水平和分析的精准性；该系统通过任务交互响应数据的精准采集、特征指标的准确提取及因子分析建模，有效提高了中断应对能力的识别准确度与可靠性；进一步通过闭环反馈机制实现个体任务适配能力的动态更新与任务结构的实时重构，形成持续进化的测评与训练闭环，保障了系统的可持续优化与长期稳定运行；同时，直观的用户界面与完善的实时监控保障机制提高了用户的使用体验与决策效率，确保系统在实际应用中的实用性和可靠性，具有显著的技术优势和推广价值。

Claims (9)

1.一种中断应对能力测评数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建任务结构，配置任务切换逻辑与时间控制，生成实验流程调度结构；

根据实验流程调度结构呈现任务内容，记录用户响应并标记阶段，构建行为数据流；

基于行为数据流计算时间指标，进行数据标准化处理，生成扰动标注信息与特征指标集合；

结合特征指标集合与实验任务标签构建映射关系，执行因子分析处理，生成能力因子参数集；

根据所述能力因子参数集，匹配评分模板库，计算个体中断应对能力得分，所述个体中断应对能力得分为：

；

其中，为所述个体中断应对能力得分；为能力因子维度总数；为能力因子载荷，所述能力因子载荷由因子分析模型导出，所述因子分析模型的输入框架为所述特征指标集合与所述实验任务标签构建的所述映射关系；为标准化能力特征指标，所述标准化能力特征指标表示所述特征指标集合包括的任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间的标准化序列；为第 个能力指标的响应函数，所述响应函数表示所述第i个能力指标在测评周期 上的响应变化；为对应时序因子的加权因子；为总任务周期时间；反映指标在任务周期内的动态变化趋势；

根据所述个体中断应对能力得分，调用等级边界生成标签，输出评分推荐结果数据，所述评分推荐结果数据的表达式为：

；

其中，为评分推荐结果数据；为映射结构函数；为表示中断应对能力等级标签；为个体中断应对能力得分；为用户唯一标识；为测评时间戳；为实验任务编号；为能力维度摘要；为能力–任务适配标识；

基于评分推荐结果数据，完成任务能力适配判别，生成匹配任务向量并反馈至任务建模流程。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建任务结构的步骤包括：

获取主任务与中断任务的任务模板集合，构建交叉任务结构，生成任务参数配置表；

基于任务参数配置表设置中断触发时机与任务切换逻辑，生成实验流程控制表；

结合实验流程控制表配置任务展示顺序与时间控制逻辑，输出实验流程调度结构。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建行为数据流的步骤包括：

获取实验流程调度结构，执行主任务与中断任务交替呈现，采集用户交互响应数据；

对用户交互响应数据进行任务阶段标记与时间戳记录，生成响应时间分段数据；

基于响应时间分段数据构建主任务、中断任务与恢复任务的行为数据流。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算时间指标的步骤包括：

获取行为数据流，计算任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间指标；

对任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间指标进行数据清洗与标准化处理；

基于标准化处理结果，识别行为波动区间，生成扰动标注信息与特征指标集合。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建映射关系的步骤包括：

获取特征指标集合与扰动标注信息，构建能力证据结构与能力映射关系表；

结合能力证据结构与实验任务标签，建立能力维度与任务表现的能力映射关系表。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成能力因子参数集的步骤包括：

对能力映射关系表执行因子分析处理，生成能力因子参数集。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成评分推荐结果数据的步骤包括：

基于中断应对能力得分，匹配评分等级边界规则，生成能力等级标签，所述等级标签为：

其中，表示中断应对能力等级标签；为个体中断应对能力得分；、为等级评分边界阈值；

对中断应对能力得分与能力等级标签进行结构绑定，生成评分推荐结果数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，完成任务能力适配判别的步骤包括：

获取评分推荐结果数据，结合任务场景标签，执行任务能力适配判别操作；

根据任务能力适配判别操作结果，选取适配任务模板集合，生成匹配任务向量；

将匹配任务向量作为新一轮任务建模的输入参数，并反馈至任务建模流程。

9.一种中断应对能力测评数据处理系统，其特征在于，包括：

任务建模与流程控制模块，用于构建任务结构，配置任务切换逻辑与时间控制，生成实验流程调度结构；

行为采集与数据构建模块，用于根据实验流程调度结构呈现任务内容，记录用户响应，构建行为数据流；

指标提取与特征构建模块，用于基于行为数据流计算时间指标，进行数据标准化处理，生成特征指标集合；

能力建模模块，用于结合特征指标集合与实验任务标签构建映射关系，执行因子分析，生成能力因子参数集；

评分与分级模块，用于根据所述能力因子参数集，匹配评分模板库，计算个体中断应对能力得分，所述个体中断应对能力得分为：；其中，为所述个体中断应对能力得分；为能力因子维度总数；为能力因子载荷，所述能力因子载荷由因子分析模型导出，所述因子分析模型的输入框架为所述特征指标集合与所述实验任务标签构建的所述映射关系；为标准化能力特征指标，所述标准化能力特征指标表示所述特征指标集合包括的任务切换耗时、任务恢复耗时与反应延迟时间的标准化序列；为第 个能力指标的响应函数，所述响应函数表示所述第i个能力指标在测评周期 上的响应变化；为对应时序因子的加权因子；为总任务周期时间；反映指标在任务周期内的动态变化趋势；根据所述个体中断应对能力得分，调用等级边界生成标签，输出评分推荐结果数据，所述评分推荐结果数据的表达式为：；其中，为评分推荐结果数据；为映射结构函数；为表示中断应对能力等级标签；为个体中断应对能力得分；为用户唯一标识；为测评时间戳；为实验任务编号；为能力维度摘要；为能力–任务适配标识；

适配推荐模块，用于根据评分推荐结果数据，完成任务能力适配判别，生成匹配任务向量并反馈至任务建模流程。