通过设计成为城市的革新者

微创新——不同事物之间建立联系任何创意都不是一蹴而就的,它一定是来自于对使用者的情感需求的一种把握。对建筑设计而言,创新更多的是由现实条件的一些限制激发出来的。比如对天台县跑学校,我们想要能设计一个学校,它能够在特别有限的场地下,仍旧能提供给孩子一种奔跑的权利,让他在孩童时代能够有奔跑的活动空间,这是他的一种情感需     

一种利用情感词统计信息构造文本特征表示的方法

数据表达方法和文本分类的效果密切相关。文本分类中常用的数据表达方法主要包括基于词典的共现频率方法、基于隐性语义空间(LSA/SVD)的方法、基于神经网络语言模型的方法。该文提出一种利用单词的统计特征创建文本分类中特征空间的表达方法。该方法利用单词的7种常见的统计特征，通过相关性分析选取相对独立的统计特征创建特征空间。该方法能够有效降低文本向量空间的维度，同时降低了语义空间内的计算复杂度。情感分类实验的结果表明，与现有的单词的数据表达方法相比，该方法能够显著提高分类算法的准确率和召回率。     

基于并行混合神经网络模型的短文本情感分析

针对传统的卷积神经网络（CNN）在进行情感分析任务时会忽略词的上下文语义以及CNN在最大池化操作时会丢失大量特征信息，从而限制模型的文本分类性能这两大问题，提出一种并行混合神经网络模型CA-BGA。首先，采用特征融合的方法在CNN的输出端融入双向门限循环单元（BiGRU）神经网络，通过融合句子的全局语义特征加强语义学习；然后，在CNN的卷积层和池化层之间以及BiGRU的输出端引入注意力机制，从而在保留较多特征信息的同时，降低噪声干扰；最后，基于以上两种改进策略构造出了并行混合神经网络模型。实验结果表明，提出的混合神经网络模型具有收敛速度快的特性，并且有效地提升了文本分类的F1值，在中文评论短文本情感分析任务上具有优良的性能。     

基于DBN的多模态音乐情感分类研究

文中提出了一种将音频与歌词两种模态结合并利用深度置信网络进行音乐情感分类的方法。在分类器的选择上,将传统的分类器用DBN进行了替换,且改进了子任务结合晚融合法(LFSM)来完成多模态的融合,并验证了该方法的可行性。实验结果表明,该方法对音乐情感分类效果较好,高于基于单一模态和传统分类器的分类方法。     

智能终端的最简情感表达

为了使用低自由度水平的执行器构建引起用户特定情绪感受的表达性模式,提出智能终端产品的最简情感表达方法,首先在统一的效价-唤醒度情感模型下对灯光、音乐、运动和振动4种低自由度执行器的情感表达能力进行分析;然后通过实验得出各执行器在不同的参数条件下可以表达的情感范围,以及执行器自由度水平的取值与用户所感受到的情感愉悦度、唤醒度的相关关系.在实验结果的基础上,设计与开发了一款最简情感表达设计辅助工具,用于辅助设计师在智能终端产品的设计研发过程中对产品的情感表达能力进行快速原型搭建.     

深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法

情景交融是中国画重要的艺术表现形式,分析并可视化其情感对帮助用户鉴赏和管理国画有重要意义.为此,提出深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法.(1)依据中国画自身特点优化卷积神经网络,强化对情感贡献大的特征激活.首先,基于接缝裁剪技术重定向国画,在避免变形的同时保留画作笔墨信息;其次,构建多层聚合特征重标定网络模块,聚合模块内卷积层信息,重标定特征响应.(2)提出多类别加权激活定位的类判别映射技术,分别计算各类别相对于卷积层的梯度获得激活定位,并将其加权聚合以突出显示CNN检测到的情感区域,实现中国画情感元素可视化.在1 000幅中国画情感数据集上获得85.8%的准确率,相比其他算法,该算法有更高的分类准确度,能够准确定位中国画情感描绘区域.