情感计算论文：情感计算情绪认知评价理论情感智能体情感决策
情感计算与人工智能技术的结合与应用研究
情感计算与人工智能技术的结合与应用研究随着科技的发展，人们对人工智能技术的依赖越来越高。
而在人工智能领域中，情感计算技术被认为是一个颇具前途的分支。
情感计算是将自然语言处理、计算机视觉和机器学习等技术结合起来，以模拟人类情感和认知过程为主旨的任务。
而结合情感计算技术和人工智能技术则可以带来更多的应用。
本文将介绍情感计算与人工智能技术的结合与应用研究。
一、情感计算的概念情感计算是一种研究人类情感状态和社会互动行为的计算方法，也是一种新型的交叉学科。
情感计算技术主要使用计算机，利用自然语言处理、计算机视觉和机器学习等技术来对人类情感进行模拟和分析。
情感计算技术可以分为两个部分，一部分是情感识别，另一部分是情感生成。
情感识别指的是通过分析人类语言、面部表情、行为特征等来判断人类的情感状态。
情感生成是人工智能领域内的一项任务，旨在实现计算机自身的情感以及对人类情感的产生和感知，并体现情感在人机交互中的应用。
总之，情感计算的核心在于如何通过科学的方法来模拟并表达人类的情感状态，并在日常应用中使计算机更好地与人类进行交互。
二、情感计算与人工智能的结合情感计算与人工智能之间的结合是一种新型的人机交互方式。
应用这种方式可以有效地提高计算机与人类之间的交互效率，并让计算机在处理人类情感和认知方面表现出色。
情感计算技术不仅可以使人机交互更加精准和自然，还可以为更深入的人机交互提供基础。
情感计算技术结合人工智能技术的典型应用之一是情感识别。
通过对语音、图像、面部表情以及用户输入的文本数据等进行情感分析，计算机可以推出用户背后的真实情感，从而实现更智能化的人机交互方案。
例如，在客服中，人工智能对用户的情感状态进行判断，根据用户当前的情感状态来提供更针对性的服务，可以有效地提高用户满意度。
情感计算技术还可以用在情感生成上。
例如，在智能家居系统的场景中，通过计算机模拟人类情感状态，实现人机交互的更自然和智能化。
换句话说，计算机系统可以使用情感计算技术来生成有情感表达的交互体验，不仅可以让计算机更好地模拟人类情感和认知，还可以使人机交互更加符合日常习惯，提升用户体验。
基于情感计算的情感识别与分析技术研究
基于情感计算的情感识别与分析技术研究随着互联网和社交媒体的普及，人们的情感表达也变得越来越频繁。
在这样一个信息大爆炸的时代里，如何快速准确地捕捉用户情感信息成为了企业和机构所关注的问题。
情感计算技术就应运而生，它将计算机科学、机器学习等领域的技术与心理学、语言学等领域的理论相结合，可以帮助我们分析和识别文本、语音、图像等数据中的情感信息。
本文将从情感计算技术的基本概念、情感识别和分析技术的发展历程、情感计算技术的应用等方面探讨情感计算的研究现状。
一、情感计算技术的基本概念情感计算技术是一种将人类情感转化为数字信号，并让计算机能够理解和处理这些信号的技术。
情感计算技术主要由三个模块组成：1.情感分析：是指通过对文本、语音、图像等数据进行分析，判断其中所包含的情感信息，并输出相应的情感结果的过程。
2.情感识别：是指通过对用户产生的数据进行分析，判断用户所表达的情感，并向用户推送相应的服务。
3.情感生成：是指利用情感计算技术生成具有情感的文本、音频、图像等内容，以达到更加自然的人机交互效果。
二、情感识别和分析技术的发展历程情感识别和分析技术可以追溯到二十世纪五十年代的心理学研究。
当时科学家开始研究人类情感的表达和识别方式，以及情感与身体反应和语言等其他方面的联系。
随着人工智能和自然语言处理技术的发展，情感计算的应用越来越广泛。
目前，情感计算技术已经成为社交媒体分析、用户评论分析、广告推荐、产品满意度调查等方面的重要工具。
三、情感计算技术的应用情感计算技术在各行业中得到了广泛的应用，其中最为广泛的领域之一是社交媒体分析。
在社交媒体中，人们经常会在微博、微信、抖音、Ins等平台上分享自己的生活和情感。
情感计算技术可以帮助企业或机构抓住用户发出的情感信息，例如用户在谈论某个品牌或产品时是否愉悦，是否有负面情绪等。
基于这些信息，可以通过推荐相应的产品或推广策略，从而提高用户的满意度和营销效果。
此外，情感计算技术也广泛应用于情感识别和分析服务。
如何使用AI技术进行情感分析与情感计算
如何使用AI技术进行情感分析与情感计算一、引言情感分析与情感计算作为人工智能技术中的一个重要分支，可以帮助我们理解和解读人们的情绪和态度。
随着社交媒体和在线内容的快速扩张，对这些大规模文本数据进行情感分析变得尤为重要。
本文将介绍如何使用AI技术进行情感分析与情感计算，并探讨其应用领域以及可能面临的挑战。
二、什么是情感分析与情感计算情感分析，又称为意见挖掘或观点提取，是指通过自然语言处理和机器学习技术来判断一段文字中表达的主观性意见、评价或者对某个话题的立场（正面、负面或中性）。
而情感计算则是根据收集到的数据来定量地衡量文本所传递出的不同情绪状态，从而识别并推断作者可能存在的心理状态。
三、方法和示例1. 基于机器学习方法采用机器学习方法进行情感分析是目前最常用的方式之一。
它将已标注好的训练数据输入到分类模型中进行训练，并通过模型预测测试数据集中每个样本所属的类别（正面、负面或中性）。
例如，通过使用支持向量机（SVM）或朴素贝叶斯分类器可以对电影评论进行情感分析，判断评论者是积极推荐还是负面评价。
2. 基于深度学习方法近年来，深度学习技术在情感分析领域得到广泛应用。
通过建立多层神经网络模型，可以更准确地捕捉文本特征，并实现更精细的情感分类。
例如，使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）模型可以提高情感分析的预测性能。
这些深度学习方法在处理长篇文本时表现出色，在情感计算和舆情监测方面有着广泛的应用前景。
3. 示例：社交媒体数据的情感分析社交媒体平台上海量生成的用户内容为情感分析提供了丰富而有挑战性的数据源。
例如，在Twitter上进行情感分析可以帮助企业了解公众对新产品发布的反响，以及市场竞争状况。
以电商行业为例，你可以使用AI技术来监测用户在社交媒体上针对某一特定产品的评价，并根据他们反馈的情感来对产品进行改进或推广策略调整。
四、应用领域1. 情感营销情感分析在市场研究和品牌管理等方面发挥着重要作用。
情感计算技术在情感分析中的应用研究
情感计算技术在情感分析中的应用研究概述情感计算技术是一项涉及人工智能和计算机科学的领域，它通过分析人类语言和行为，试图识别和测量人类情感和情绪的状态。
随着社交媒体和大数据的兴起，情感计算技术在情感分析领域变得越来越重要。
本文将探讨情感计算技术在情感分析中的应用研究。
1. 情感计算技术的概念情感计算技术是指利用计算机技术来识别、解释和模拟人类情感和情绪的状态。
情感计算技术结合了自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术，以帮助计算机系统理解和处理人类情感表达。
通过分析大量的文本、语音和图像数据，情感计算技术可以从中提取和理解情感信息，并进一步进行情感分类和预测。
2. 情感分析的重要性情感分析是人工智能和计算机科学领域的一个重要研究方向。
在现实生活中，人们通过语言和行为表达情感和情绪，而通过情感分析技术，我们可以更好地理解和解释这些情感。
情感分析可以应用于各个领域，如市场营销、舆情监测、社交媒体分析等。
通过情感分析，企业可以了解客户对产品或服务的态度，政府可以监测民意和舆情变化，个体可以更好地理解自己和他人的情感状态。
3. 情感计算技术在情感分析中的应用研究3.1 文本情感分析在情感计算技术中，文本情感分析是一种常用的方法。
它通过对文本进行处理和分析，提取其中的情感信息。
具体而言，文本情感分析可以包括以下几个步骤：(1) 数据预处理：清洗文本数据，去除噪声和不相关的信息。
(2) 特征提取：从文本中提取与情感信息相关的特征，如词频、词性等。
(3) 情感分类：使用机器学习算法对文本进行情感分类，如正面、负面或中性。
(4) 情感预测：基于已有文本数据集，建立情感模型，对新文本进行情感预测。
文本情感分析在社交媒体分析、产品评论分析等领域有着广泛的应用。
通过分析用户在社交媒体上的言论和评论，可以了解他们对某个话题或产品的情感倾向，从而有针对性地推荐产品或服务。
3.2 视频情感分析除了文本情感分析，情感计算技术还可以应用于视频情感分析领域。
基于情感分析的信息感知与情绪计算
基于情感分析的信息感知与情绪计算引言在当今数字化时代，海量的信息涌入我们的生活，我们时刻都面临着众多的信息选择和判断。
然而，如何快速准确地理解信息的情感倾向以及所激发的情绪成为了一项重要的任务。
基于情感分析的信息感知与情绪计算，正日益成为研究的热点之一。
本文将从情感分析的背景、方法及应用三个方面探讨基于情感分析的信息感知与情绪计算。
一、情感分析的背景情感分析是一门借助计算机技术对文本、语音等形式的信息进行情感倾向判定的研究领域。
在信息爆炸的同时，人们面临着海量的评论、新闻、社交媒体等信息，而情感分析技术则可通过自动化手段，有效地了解人们对信息的情感态度。
情感分析为信息感知与情绪计算提供了基础。
二、情感分析的方法1. 基于词典的方法基于词典的方法是情感分析中常用的一种方法。
通过构建情感词典并利用词典中的词语进行情感分析，可以快速对文本进行情感评估。
这种方法的优点是易于实现和理解，但对于一些特殊的语境和情感表达形式可能存在一定的局限性。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是目前情感分析中广泛采用的方法之一。
通过使用已标注的情感样本来训练机器学习模型，从而实现对未标注文本的情感分类。
这种方法能够更好地应对复杂的情感表达形式，但需要大量的标注数据和对模型的优化调整。
3. 基于深度学习的方法近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法在情感分析中获得了许多突破。
通过构建深度神经网络模型，可以自动地从海量数据中学习情感特征，并进一步提高情感分析的准确性和泛化能力。
然而，深度学习方法也存在着数据需求量大、计算资源需求高等问题。
三、基于情感分析的信息感知与情绪计算的应用1. 社交媒体分析社交媒体平台成为人们广泛交流的平台，用户在其上发布的内容蕴含着丰富的情感信息。
基于情感分析的信息感知与情绪计算可以用于社交媒体分析，可以洞察用户对不同话题的情感倾向，从而帮助企业制定营销策略、政府了解公众舆情等。
2. 媒体舆情监测在新闻传播领域，基于情感分析的信息感知与情绪计算也具有重要的应用价值。
情感计算的理论与应用研究
情感计算的理论与应用研究第一章：引言情感计算是一种涌现于20世纪90年代的交叉学科领域，它将人类情感、认知和计算机科学中的人工智能技术结合在一起。
情感计算虽然在起初的阶段受到人们的怀疑和质疑，但如今已经在人工智能领域获得了越来越广泛的应用。
本文将对情感计算的理论和应用进行详细阐述。
第二章：情感计算的理论2.1 情感计算的概念情感计算是指利用计算机技术来实现与人类情感有关的信息处理。
它是在心理学、神经科学、计算机科学和工程学等领域的基础上，研究人类情感、行为和认知方面的问题，旨在开发计算机科技，让计算机具有更好的智能和适应性，更好地为人类服务。
2.2 情感计算的研究内容情感计算的研究内容包含以下几个方面：2.2.1 情感识别情感识别是情感计算的一个核心领域。
它旨在通过计算机技术把一定范围内的语音、文本、图象等元素，映射成人的情感。
情感识别使得计算机可以理解人的情感以及行为，从而为人们提供更为智能化的服务。
2.2.2 情感合成情感合成是指利用计算机生成与特定情感相关的语言表达、声音或影像。
例如，对于一部电影的情感分析结果可以通过情感合成技术，转化为音乐或者图像矢量表示等形式。
2.2.3 情感传递情感传递是指通过情感合成等技术手段，将计算机生成的情感信息传递给特定的人或人群。
情感传递实际上是为了实现充分地获取人的情感，并试图在人性化的方式上，帮助人们及时了解相应的情感变化。
2.2.4 情感组合情感组合是指将不同的情感信息结合在一起，使其形成新的情感状态。
例如，将吸引人的音乐与困境中的人物结合，产生出带有复杂情感表达的效果。
第三章：情感计算的应用3.1 情感计算在医学上的应用情感计算在医学上的应用可以帮助医生更好地识别病人的情感状况，包括焦虑、恐惧和抑郁等情感状态。
这种增强的情绪识别技术可以帮助医生正确地诊断疾病和管理病人的情感状态。
3.2 情感计算在教育领域的应用情感计算在教育领域的应用可以帮助学生更好地理解和处理情感信息，提高学习的成效。
人工智能的情感计算与情感识别
人工智能的情感计算与情感识别在当今信息时代，人工智能技术的迅速发展已经深刻地影响着我们的生活。
人工智能的情感计算与情感识别技术作为人工智能领域的重要分支之一，也日益受到关注和重视。
情感计算是指通过计算机技术来模拟和强化人类的情感能力，使计算机拥有情感表达和理解的能力。
而情感识别则是指通过对声音、文字、图像等信息的分析和处理，来识别出人类表达的情感状态，从而更好地理解人类情感需求。
人工智能的情感计算和情感识别技术的发展，为我们提供了更多的可能性和机会。
在人机交互领域，情感计算和情感识别技术可以帮助计算机更好地理解用户的情感和需求，从而提升用户体验。
比如，在智能客服系统中，通过情感识别技术可以分析用户的情感状态，从而更好地回应用户的需求，提高客户满意度。
在教育领域，情感计算和情感识别技术可以帮助教师更好地了解学生的情感状态和学习需求，个性化地进行教学，提升教学效果。
在医疗保健领域，情感计算和情感识别技术也有着广泛的应用前景。
通过对患者的声音、表情等信息进行分析和处理，可以更准确地识别出患者的情感状态，从而更好地了解患者的心理需求，提供更符合患者需求的医疗服务。
此外，情感计算和情感识别技术还可以帮助医生更好地进行情感表达和沟通，提升医患沟通的质量。
然而，人工智能的情感计算和情感识别技术也面临着一些挑战和困难。
首先，情感是一种复杂的心理状态，不同的人在表达情感时会存在着差异。
因此，在情感计算和情感识别技术的研究和应用过程中，需要考虑到人类情感的多样性和复杂性，避免出现误判情感的情况。
其次，情感计算和情感识别技术需要大量的数据支持，而且需要在数据采集、处理和分析方面做到高度的精准和及时性。
此外，情感计算和情感识别技术还需要考虑到隐私保护和数据安全等方面的问题，以确保用户的信息不被滥用和泄露。
为了更好地解决人工智能的情感计算和情感识别技术面临的挑战和困难，需要在技术研究和应用中不断进行创新和探索。
首先，可以通过深度学习和神经网络等技术来提高情感计算和情感识别技术的精准度和准确性，进一步提升人工智能系统的智能化水平。
人工智能在情感计算中的应用探讨
人工智能在情感计算中的应用探讨在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融服务，AI 的应用无处不在。
然而，AI 的应用领域并不仅限于此，其中一个引人注目的领域便是情感计算。
情感计算旨在赋予计算机理解、识别和响应人类情感的能力。
这一领域的发展不仅为我们的生活带来了更多的便利，还为解决一些长期存在的社会问题提供了新的思路和方法。
首先，让我们来了解一下情感计算的基本概念和原理。
情感计算主要依赖于多种技术手段，如语音识别、面部表情分析、生理信号监测等，来获取人类的情感信息。
通过对这些信息的处理和分析，计算机可以尝试理解人类的情感状态，并做出相应的反应。
在语音识别方面，计算机可以通过分析语音的语调、语速、音量等特征，来判断说话者的情感倾向。
例如，一个人在愤怒时可能会提高音量、加快语速，而在悲伤时可能会语调低沉、语速缓慢。
面部表情分析则是通过摄像头等设备捕捉人的面部表情，然后利用图像识别技术来识别诸如微笑、皱眉、撇嘴等表情，进而推断出相应的情感。
此外，生理信号监测，如心率、血压、皮肤电反应等，也能为计算机提供有关情感状态的线索。
那么，人工智能在情感计算中的应用都有哪些呢？一个显著的应用领域是心理健康领域。
心理疾病如抑郁症、焦虑症等，常常会导致患者情感状态的异常。
通过情感计算技术，我们可以开发出能够实时监测患者情感状态的系统，为医生提供更准确、更及时的诊断依据。
例如，一款智能手环可以监测患者的心率和皮肤电反应，当检测到异常的生理信号时，及时向医生发送警报，以便医生采取相应的治疗措施。
在教育领域，情感计算也有着广阔的应用前景。
传统的教育方式往往无法充分关注到每个学生的情感需求，而借助情感计算技术，教师可以更好地了解学生的学习状态和情绪变化。
例如，通过课堂上的摄像头分析学生的面部表情，教师可以知道哪些学生对当前的教学内容感到困惑或厌倦，从而及时调整教学策略，提高教学效果。
让机器懂得情感——情感计算技术的应用研究
让机器懂得情感——情感计算技术的应用研究人类的情感世界非常丰富多彩，从欢笑到哭泣、从愤怒到感恩，每一种情感都是一种珍贵的体验。
情感不仅是人类的思维活动的核心，也是我们与人类社会之间的纽带。
如果机器也能懂得情感，那么它们就能更好地理解我们，帮助我们解决问题。
这就是情感计算技术的应用研究。
情感计算技术是一种人工智能技术，它使用算法和数据分析来解决情感相关的问题。
这种技术可以识别和分析人类情感、基于情感构建智能系统、开发新的应用程序和新的人机交互方式等。
情感计算技术可以在很多领域有很多应用，例如智能客服、情感分析等。
在智能客服中，情感计算技术可以让机器更好地理解我们说话的意思，更好地回答我们的问题。
在情感分析中，情感计算技术可以分析人类情感，例如情感极性、情感强度等，从而协助人们分析和理解社会事件、产品质量等方面的信息。
为了使机器能够更好地理解人类情感，研究人员对机器进行了训练和学习。
他们采用的方法是构建大量的语言语料库和情感分析工具，通过这样的工具对机器进行训练和学习。
例如，他们需要为机器分类情感，例如正面情感、负面情感、中性情感等等。
同时，他们需要训练机器可以识别和理解语言背后的意义，例如语气和情感等。
情感计算技术的一大挑战是处理时间。
在识别情感时，时间非常重要，因为情感常常是即时的、瞬间的，需要及时处理和做出反应。
为了解决这个问题，研究人员正在开发更快、更有效的算法和技术，以便更快地分析和处理信息。
还有一个挑战是数据的多样性。
每个人的情感世界是独特的，情感的表达方式也会受到文化、背景、经验等方面的影响。
为了解决这个问题，研究人员正在开发更多样化、更适应不同地区和文化的技术和工具。
情感计算技术的应用前景非常广阔，可以在很多领域发挥重要的作用。
例如，在医疗保健领域中，可以利用情感计算技术来识别和监测患者的情感状态，来帮助医生更好地治疗病人。
在娱乐领域中，情感计算技术可以识别用户的情感，以更好地满足他们的需求，例如推荐电影或音乐。
人工智能中的情感计算与情感智能
人工智能中的情感计算与情感智能随着人工智能技术的不断发展和普及，情感计算和情感智能作为人工智能领域的重要研究方向逐渐受到了广泛关注。
情感计算是指通过人工智能技术来模拟和识别人类情感的能力，而情感智能则是指在人工智能系统中赋予智能体感知、理解和表达情感的能力。
这两者的结合为人工智能系统的发展带来了更加广阔的应用前景，也为人类与机器之间的交互带来了更加丰富和智能的体验。
情感计算和情感智能的研究涉及到多个学科领域，如人工智能、认知心理学、神经科学等，它们的目标是希望让机器更好地理解和回应人类情感，从而实现更加智能化的人机交互。
在现实生活中，情感在人类的决策、行为和交流中起着至关重要的作用，而情感计算和情感智能的发展可以让人机交互更加贴近人类的需求和情感，提升交互的舒适度和效率。
情感计算和情感智能主要包括情感识别和情感生成两个方面。
情感识别是指通过分析人类的语言、声音、面部表情等信息来识别人类的情感状态，从而为人工智能系统提供更深入的理解和响应。
而情感生成则是指通过模拟人类情感的方式来表达机器的情感，使机器具备更加人性化和智能化的交互能力。
这两个方面相辅相成，共同推动着情感计算和情感智能技术的发展。
在情感识别方面，人工智能技术主要通过文本情感分析、语音情感识别、面部表情识别等方式来实现。
文本情感分析是通过分析人类的言辞来判断情感倾向，可以应用于情感态度分析、舆情监测等领域；语音情感识别则是通过分析语音信号中情感成分来判断说话者的情感状态，可应用于情感智能助手、情感识别系统等场景；面部表情识别则是通过分析面部表情的变化来判断人类的情感状态，可应用于情感识别摄像头、情感交互系统等领域。
这些技术的发展使得情感识别技术在人机交互、智能客服、情感分析等领域得到了广泛的应用。
在情感生成方面，情感计算和情感智能技术主要通过情感模型、情感合成等方式来实现。
情感模型是指通过模拟人类情感的方式来推断机器的情感，从而实现情感表达和交互；情感合成则是指通过算法生成人工语言、声音等信息来表达机器的情感，使机器能够更加动态和生动地与人类交流。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
【关键词】情感计算情绪认知评价理论情感智能体情感决策【英文关键词】Affective computing Cognitive Evaluation Theory Emotionalagent Affective cognitive decision-making情感计算论文：基于情绪认知评价理论的人机交互中情感交互研究【中文摘要】情绪在人们的日常学习工作中发挥着重要作用,并且人类具有的情感能力是人类与当前智能机器的最大不同之处之一。
不断完善的认知心理学、认知神经学和情绪认知评价理论有力的支持了人工智能领域情感机器人的研究工作。
计算机和人工智能等领域的研究学者也越来越认知到让智能机器只具备逻辑运算能力是远远不够的,还应该让其具有情感能力(情绪识别和情感表达),且能与人进行具有情感的交流。
本文首先介绍了智能机器人与人工情感的研究现状和研究意义,接着介绍了与本课题相关的基础知识、相关理论和技术,然后阐述了基于认知评价理论的情感模型,最后在情感认知(Affecti ve-C ognitive, AC)模型框架中改进了基于情绪认知评价理论的情感认知决策方法并且通过改进的Q学习算法实现智能体的情感认知决策,传统Q学习算法没有考虑来自智能体自身内部对实现某种目标的内在激励只考虑来自它外部环境的奖励,而改进的Q学习算法则采用了内在激励和外部环境奖励的两种奖惩机制,同时采用BP 神经网络方法来实现Q学习算法中的Q函数。
本文采用了AC框架模型中对情感认知决策进行网络分层的方法,即每个情感认知决策是由它的子决策和原始决策组成,且每个决策可以激活和销毁它的子决策。
本文对情感认知决策进行网络分层的是为了解决情感认知决策中的决策维数问题,其实质就是把情感认知决策进行细分,让不同层次上的情感认知决策都有各自的目标,每个低层次情感认知决策只需在较小的状态空间内进行求解,学习到低层次情感认知决策的策略可以被高层次的情感认知决策直接调用,从而加快决策的求解速度。
本文设计了一个基于情绪认知评价理论且具有情感决策能力的情感智能体,它是由观察模块、情绪模块、认知模块、情绪认知决策模块和情感行为模块等模块组成。
情感智能体通过观察模块来获取外界信息,然后通过情绪模块和认知模块在情感认知决策模块中得到相应的情感行为决策,最后情感智能体执行相应的情感行为,外界环境会把情感行为决策的结果再反馈给情感智能体,情感智能体会根据外界环境反馈的结果对情绪、认知和情感认知决策模块进行更新。
最后,利用OpenCV开源计算机视觉库和Access数据库,通过采用Ekman的面部表情编码系统在VS2010开发环境中实现了一个能够识别面部表情的情感智能体并且采用Ekman表情库中的图片对它进行训练,在仿真人机交互中证明了情感智能体初步具有情感决策能力,同时也在matlab 中对改进的Q学习算法进行了验证。
模拟实验的结果表明,情感智能体的情感行为反应是符合人类情感行为规律的,因此说明基于情感认知评价理论的情感认知决策方法是有效的且取得了预期的效果。
【英文摘要】Emotions play an important role in the daily lives of people study and work, and emotion is the biggest difference human beings and current intelligent machines. Continuous improvement of cognitive psychology, cognitive neuroscience and emotional cognitive evaluation theory help the emotional robot research in the field of artificial intelligence. Computers and artificial intelligence research scholar increasingly find intelligent machines only with the logic of computing power is not enough, should also be allowed to emotional competence (emotional identification and emotional expression).This paper first describes the status and significance of intelligent robots and artificial emotion, then describes the basic theoretical knowledge and technology related to this topic, and then describes the emotion model based on emotional cognitive appraisal theory, last describes affective cognitive decision-making(ACD) of theaffective-cognitive(AC) model and by improving the Q-learning algorithm to achieve ACD, the traditional Q-learning algorithm does not consider itself to achieve certaingoalsself-incentive mechanism to consider only the reward from the external environment, and improved Q-learning is used to both reward and punishment mechanism, since the reward incentive mechanism and the external environment, while using the BP neural network in the Q-learning Q function.ACD is divided network, that each decision-making by its sub-decision and primitive skill, and each decision is able to start or stop its sub-decisions. Network layered on ACD in order to resolve the decision-making dimension, its essence is the emotional and cognitive decision-making be broken down, ACD on different levels have their own goals, each low-level ACD only in a smaller state space to solve, learn the strategy of low-level emotional cognitive decision-making can be a high-level ACD is called directly, thus speeding up the decision-making to solve the speed.Designed based on emotional cognitive evaluation theory and emotional decision-making ability, emotional intelligence body, it is composed of the observation module, module emotional, cognitive modules, emotional, cognitive decision-making module and emotional behavior module and other modules. Emotional agent get information from outside by attention model, then the appropriate decision-making throughthe emotional cognitive model in the emotional cognitive decision-making model, last emotional agent perform the appropriate emotional behavior, emotional behaviordecision-making results in feedback to the emotional agent.Finally, the use of open source OpenCV and Access on VS2010program a emotional agent that able to identify a simple facial expressions by using Ekman’s facial expression coding system. Emotional agent have initially in human-computer interaction with emotional decision-making capacity, while improved Q-learning algorithm was validated on matlab. The simulation experimental results show that emotional agent’s emotional behavior of the reaction is in line with the laws of human emotional behavior, based on emotional cognitive evaluation theory of ACD method is effective and achieved the desired results.【目录】基于情绪认知评价理论的人机交互中情感交互研究摘要3-5ABSTRACT5-6第一章绪论9-17 1.1 课题背景9-10 1.2 国内外研究现状10-13 1.2.1 智能机器人国内外研究现状10-12 1.2.2 人工情感国内外研究现状12-13 1.3 情感及情感决策研究的意义13-14 1.4 论文组织安排14-15 1.4.1 主要研究内容14 1.4.2 论文结构14-15 1.5 本章小结15-17第二章人工情感和情感模型17-29 2.1 人工情感17-23 2.1.1 情感、情绪和认知17-20 2.1.2 人工情感20-21 2.1.3 行为和情绪表达21-23 2.2 情感模型23-27 2.3 本章小结27-29第三章人工神经网络和强化学习理论29-43 3.1 人工神经网络29-36 3.1.1 人工神经元模型29-31 3.1.2 BP神经网络31-33 3.1.3 BP神经网络算法33-36 3.2 强化学习36-42 3.2.1 强化学习理论36-38 3.2.2 马尔可夫决策过程38-40 3.2.3 Q-learning算法40-42 3.3 本章小结42-43第四章基于情绪认知评价和Q-learning的情感决策43-55 4.1 情感认知评价43-46 4.1.1 情感认知过程43-45 4.1.2 情感认知评价模型45-46 4.2 情感认知学习框架46-50 4.2.1 情绪类型的选取46-47 4.2.2 情感认知框架47-50 4.3 情感认知决策50-54 4.3.1 情绪与动作空间50-51 4.3.2 改进的Q-learning51-53 4.3.3 情感认知决策算法步骤53-54 4.4 本章小结54-55第五章实验结果和数据分析55-63 5.1 改进Q-learning算法实验结果及分析55-58 5.1.1 实验结果55 5.1.2 实验分析55-58 5.2 模拟情感智能体实验结果及分析58-62 5.2.1 面部表情识别58-61 5.2.2 模拟情感交互实验61-62 5.3 本章小结62-63第六章总结与展望63-67 6.1 总结63-64 6.2 展望64-67参考文献67-71致谢71-73攻读硕士学位期间发表的学术论文目录73。