心理疲劳是许多慢性疾病的关键原因,却难以测量及量化评估。本文提出了一种通过智能穿戴设备检测脑力劳动者心理疲劳程度的工程可行性方案,解释了积极工作的脑力劳动者产生疲劳的内在原因。为探究心率变异性(HRV)与心理疲劳的相关关系,本文设计了心理疲劳实验,并基于心电数据提取了9个HRV指标。本文首先采用曼惠特尼U检验进行HRV指标的显著性分析,其次基于随机森林指标重要性评价体系,从基于Gini指数变化程度和基于分类准确度下降程度两个角度对HRV指标体系进行评价,本文找到了识别心理疲劳的六个重要指标:NN.mean、PNN50、rMSSD、TP、LF和VLF。在基于HRV的心理疲劳识别问题中,本文对比了HRV指标在支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯分类器(NB)、K最近邻分类器(KNN)、逻辑回归(LR)算法中的模型表现,结果得出:基于三个HRV指标组合可以得到最佳的模型表现。最优组合为NN.mean+TP+LF的HRV特征组合,在KNN(K=3)模型达到了75.5%的交叉验证准确率(AUC=0.74)。在探究心理疲劳产生机制的实证研究中,本文提出了工作负面情绪作为中介变量调节职业延迟满足感-心理疲劳效应的理论模型,并采用逐步回归、单因素方差分析等计量方法对模型进行验证,得出以下结论:脑力劳动者的职业延迟满足感显著正向影响心理疲劳;工作负面情绪在脑力劳动者的职业延迟满足感和心理疲劳之间起部分中介作用;运动情况在工作负面情绪和心理疲劳之间起反向调节作用。