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现今快节奏的社会生活使得人们面临各种压力和挑战,除了生理压力,心理压力也正逐渐侵蚀人们的精神世界。其中,高特质焦虑人群更容易将外界压力刺激视为威胁信息,这样的认知使高特质焦虑人群更易焦虑。焦虑状态持续时间过长,会影响个体的社会行为模式,甚至出现与焦虑有关的身心亚健康或疾病症状。对于高特质焦虑引发的健康风险,早预警才能早干预。以高特质焦虑健康风险的早预警为目的,论文研究了特质焦虑的应激神经生理反应,使用统计方法分析高/低特质焦虑人群的自主神经生理模式差异,使用机器学习算法构建高/低特质焦虑生理识别模型,用于穿戴式主动健康监测。通过生理模式识别,及时发现高特质焦虑人群的应激自主神经生理特征,有利于人们正确认识自身焦虑易感性,关注焦虑状态的出现,主动调节情绪,促进身心健康。本研究的主要内容和结果如下:（1）设计和实施应激诱发和生理数据采集方案。用状态-特质焦虑量表的特质焦虑分量表得分筛选高特质焦虑（High Trait Anxiety,HTA）和低特质焦虑（Low Trait Anxiety,LTA）人群,用特里尔社会压力测试（Trier Social Stress Test,TSST）范式诱发应激,同时收集他（她）们在静息基线阶段,压力事件回忆阶段,压力事件陈述阶段和压力恢复阶段的数据样本。（2）构建高/低特质焦虑人群数据库。数据库包含44名HTA（女性:24;男性:20）被试和55名LTA（女性:28;男性:27）被试的心电数据,被试内省体验自评问卷结果,以及专家对被试外显压力症状的评价结果。根据内省体验和专家评价标定心电数据的应激标签。（3）分析HTA和LTA在四种状态下的自主神经活动模式。四种状态包括:静息基线、压力事件回忆、压力事件陈述和压力恢复。分析发现,HTA和LTA人群在压力事件回忆状态的相对平均心率（以静息基线平均心率为归一化分母）上有显著组间差异,HTA人群对压力事件回忆有更强的应激敏感性。此外,HTA和LTA两组在四种状态下都体现了显著的组内性别差异:在TSST范式下,无论是HTA还LTA人群,男性比女性的应激自主神经生理反应弱。（4）构建高/低特质焦虑生理识别模型。经过后向特征选择和多种分类器的比较,发现决策树和朴素贝叶斯分类器在低维特征上获得了比随机猜测好的高/低特质焦虑识别结果。在独立于特征选择和分类器训练的验证数据集上,HTA vs.LTA验证识别率分别为68.42%（不区分性别）、58.33%（女性）和66.67%（男性）。对两种性别而言,HTA与LTA分类的关键二维特征子集均来自静息基线状态、压力事件回忆状态和压力恢复状态,但两种性别HTA与LTA分类的关键特征子集包含不同的RR间期特征。从上述结果得出如下研究结论:（1）HTA和LTA人群具有可区分的应激神经生理反应模式,采用低维生理特征和经典模式分类器,可以获得优于随机猜测的HTA和LTA分类识别模型。（2）数据样本较小时,高维特征不可避免地导致生理识别模型对已知数据集过拟合,避免模型过拟合的有效手段是限制特征空间维数。（3）真正参与HTA和LTA区分的状态只包含实验设计四种状态中的三种:基线状态、压力事件回忆状态和压力恢复状态。这三种状态无需压力事件陈述和专家参与,在可穿戴健康监测实际应用中数据采集可行性较高。