智能可穿戴传感技术、虚拟现实技术、计算机网络技术、数据挖掘技术、人工智能技术等现代信息科学技术的飞速发展,使得信息科学能够与心理学的研究范式有机结合,这可以有效地改善传统的心理测量学的研究方法与研究工具,具有广阔的应用前景和现实意义。本文基于心理学科与信息科学的交叉融合,对多源信息融合的心理测量关键技术展开研究,论文的主要研究工作和成果包括:(1)分析研究并设计实现了一套普适性智能心理评估系统。本文在充分调研当前医院医疗、特殊教育、监狱管理等不同机构的心理测量工作及信息化现状的基础上,分别从需求分析、总体架构、技术架构、用户端软硬件、管理端软件等方面进行详细设计与实现。总体架构中的应用层将用户服务与管理服务部署在Pod中,借助Kubernates实现微服务治理,充分发挥了微服务在分布式系统中的优势。用户端基于C/S架构,使用Microsoft.NET Framework 4.0+Hybrid App提供丰富的心理评估内容,设计并制作了人性化硬件平台,合理配置交互、生理、行为三类传感采集装置;管理端基于B/S架构,采用Nginx+Spring Cloud+ Springboot+MyBatis+Shiro+MySQL+Redis搭建分布式后台管理系统,保证了系统可靠地运行。该系统的设计与实现,不仅增强了心理评估的客观性和有效性,还能节省施测方的人力资源和时间成本,对不同领域和机构的心理测量工作均具有一定的普适性。(2)提出了基于特征层融合的情绪心理状态P值评价方法、基于决策层融合的情绪心理状态识别方法和基于多视角模型判决融合的重度心理疾病诊断模型。本文综合比较了数据层融合、特征层融合和决策层融合三种多源信息融合策略的优势与劣势。鉴于特征层融合与决策层融合在情感心理识别领域中的优越性,本文首先提出了基于特征层融合的情绪心理状态P值评价方法,该方法有效解决了多源信息在特征层次上的融合问题,完全适用于本文提出的普适性智能心理评估系统。其次,本文提出了基于决策层融合的情绪心理状态识别方法,将基于面部表情的情绪分类器与基于语音信号的情绪分类器进行决策层融合以识别6种基本情绪状态,该方法也适用于本文提出的普适性智能心理评估系统。同时本文还将多视角概念引入基于决策层融合的重度心理疾病诊断方法中,综合重度心理疾病患者在影像数据,情感诱发下的表情、行为和生理数据,以及相关基因表达数据上与心理健康者之间的差异性,提出了基于多视角模型判决融合的重度心理疾病诊断模型,该模型能够更加全面准确地评估重度心理疾病患者的心理健康状态。(3)基于VR和量表智能化对孤独症儿童的评估展开系列研究。从广义上讲,对孤独症群体能力缺陷的评估也属于心理测量学范畴。本文研究了 ABC、ADOS-G、ADI-R、ATEC等经典孤独症儿童评估量表,针对当前国内孤独症儿童评估量表的现状,编制了中国本土化且适用于VR转化实现的《孤独症诊断与治疗评估量表(ASTRS)》初测量表。其次,将中国特殊儿童评估干预平台ALSOLIFE简化为一套基于VR的评估-训练系统框架,并以该框架中的子场景为例,创新性地提出了基于VR和ASTRS量表智能化评估的方法。最后,研究并设计实现了一个基于VR的孤独症儿童社交技能训练系统,提出了基于LTM分层提示的结构化JA训练方法和注意力分布检测方法,通过实验设计和评价指标论证了系统在评估孤独症儿童社交能力缺陷上的预期有效性。