多智能体环境下的情绪决策模型?

建立一种基于情绪的Nash-Q决策模型,它由认知层和情绪层组成。认知层模型由Nash-Q算法实现,情绪层建立在情绪记忆和评价理论之上,由高兴、伤心、恐惧、厌烦组成情绪空间,建立相应刺激与情绪映射模型、情绪与行为动作映射模型、每种情绪下的动作信任度评价模型。将文中模型应用到两智能体网格决策实验中,结果表明情绪层的引入可加快收敛速度,同时能有效防止陷入局部最优,更好兼顾在线学习的“保守”和“探索”平衡。     

幼师与家长：克服幼儿分离焦虑的策略和方法

根据分离焦虑幼儿的身心发展水平进行指导和施教，帮助他们顺利度过入园关，才能为他们整个学前期的学习和生活开一个好头。所以，如何克服幼儿分离焦虑是一个重要的现实课题，幼师与家长为此都要主动做出调适，切实采取改进策略和有效办法。     

不同情绪影响下的人类认知行为建模与仿真

针对不同情绪刺激下加法计算的认知加工过程差异问题,提出了不同情绪刺激下加法计算的认知假设模型,验证了不同情绪刺激对加法计算的影响机制。以正性、中性、负性情绪图片刺激下没有进位的二位数加法计算为实验范式,依据被试事前事后问卷调查及行为实验结果,采用行为实验与ACT-R认知仿真实验相结合的方法进行研究。通过行为实验测试了24名被试在不同情绪刺激下加法计算的行为实验结果；认知仿真实验以不同情绪刺激下加法计算的行为结果及相关研究结果为假设,提出了不同情绪下加法计算认知过程的假设模型。结果显示正性情绪刺激下加法计算的模拟反应时间2040ms与真实反应时间2077ms 107,偏差37ms；中性情绪刺激下加法计算的模拟反应时间2106ms与真实反应时间2090ms 98,偏差16ms；负性情绪刺激下加法计算的模拟反应时间2264ms与真实反应时间2218ms 52,偏差46ms。结果表明,正性情绪刺激对认知计算具有促进作用,负性情绪刺激对加法计算具有抑制作用。认知模型的模拟反应时间与真实反应时间非常接近,假设模型的合理性在反应时数据上得到有效验证；同时模型输出的认知信息加工过程序列模块的协同工作机制与分析过程一致,从而使得模型在逻辑合理性得到了有效解释。     

学前儿童入园适应的影响因素研究——以铜仁市为例

目的:探讨学前儿童入园适应的影响因素。方法:以贵州省铜仁地区铜仁市为例,通过问卷调查法对各幼儿园的学前儿童入园适应的影响因素进行了调查,分别进行了分析比较。结果:学前儿童入园的影响因素不尽相同。大致可分为三类:家园合作的重要性、幼儿园环境设计的影响、家长的影响等。改善学前儿童入园适应的对策有:父母对幼儿的引导及培养,教师的素质、学校的活动等。     

简述学前儿童情绪表达规则认知能力的发展

儿童情绪表达规则认知能力是其社会化过程中的一项重要发展任务,直接关系到儿童的人际交往能力和情绪情感的正确表达。本研究从情绪表达规则的概念、研究内容和影响因素入手分析了学前儿童情绪表达规则认知能力的发展情况。     

论认知心理在思想教育中的作用

1、认知心理与思想教育的理解〈br〉 认知心理是研究人们对外界信息加工过程的心理活动的规律。人对外界信息加工的过程主要包括接收、纳入、通化、顺应、舍弃等。外界信息作为刺激,人们并不是对其全盘肯定或否定的,而是根据其原有的认知能力和水平（认知结构）进行能动的主观的判断,进行做出取舍。这种能动性与信息的特点、信息的传递方式、接收者的需要动机以及接受者的人格特征有关。     

金士顿为专业摄影师提供

2012年1月，这是我一个月内穿梭于一个城市中的记忆碎片，这一个月中，生活似乎充满了不确定性，希辊与焦虑并存，存在欲和逃离感交替。系列中的作品为我住所和工作单位的窗外，两点一线之间的记忆。这里也许没有明确的观点，但渗透我对生活的认知。     

如何正确应对新入园幼儿的“分离焦虑症”

做好幼儿入园前的情况调查并与家长沟通如何预防幼儿入园焦虑;创设符合幼儿特点的活动室,让幼儿有家的感觉;教师和幼儿建立安全的依恋;帮助幼儿建立自信;注重培养幼儿的适应能力;开展丰富的交流活动或开展有趣的游戏来分散幼儿的注意力,让他们充分地信任、依恋教师,使他们尽快地适应幼儿园生活,真正感到幼儿园生活的快乐,真正喜欢幼儿园。     

一种基于情绪表达与情绪认知分离的新型情绪词典

目前的情绪词典通常对情绪词语进行情绪类别和强度的标注,但缺乏对词语的情绪表达和情绪认知结果进行区分的能力。同时,直接在词语条目上进行标注经常由于词语的语义歧义导致情绪标注结果存在歧义。该文在对个体情绪产生和迁移机制进行分析的基础上,建立了基于“刺激认知—反射表达”的文本情绪计算框架。并在此框架下对情绪相关词语的功能和特性进行分析,探索了一种新型情绪词典建设方法。首先,引入HowNet提供的词语语义信息,将同一词语转变为不同语义的多个词条进行标注减少情绪标注歧义。其次,将词语的情绪表达方式和情绪认知结果加以区分,分别标注从不同角度观测到的词条情绪类别和强度,同时对词语的情绪表达和情绪认知类型进行了细化分类。最终初步构建出一个具有清晰框架、丰富情绪信息和较低歧义的新型情绪词典。     

基于情绪心理学的情感建模

基于情绪心理学的基本理论，定义了个性空间、情感空间和心情空间，建立了个性与心情、心情与情感的映射关系，给出了心情与情感状态更新方程，提出了一种能够合理反映人类情感变化规律的情感计算模型。实验表明，该模型能合理反映出在外界刺激作用下，不同个性者心情状态和情感状态的波动过程，为情感机器人的情感决策提供了一种新的机制。     

基于儿童认知心理的毗卢寺文化传播与展示策略研究

文章从儿童认知心理角度出发，对毗卢寺文化和儿童发展过程进行分析，研究毗卢寺壁画文化对儿童认知发展的影响及所体现出的不同特点。通过用户调研，挖掘出儿童认知壁画文化时的痛点和机会点，构建不同文化认知度的用户画像。通过对传统媒介方式的现代转化和对新型媒介的利用，来调动儿童认知过程中的同化和顺应机能以达到认知平衡，有效提升儿童在认知毗卢寺文化知识中的用户体验，使儿童能够拥有更加符合其认知心理的认知方式。     

基于连通结构与动力学过程的知觉记忆层次模型

根据认知的计算神经科学的观点,提出了一种基于神经系统动力学理论和连通图的信息的直接表达方式.它首先定义了知觉信息直接表达的神经结构和动力学模式,然后提出一个双层的网络计算模型,分别用于记录外界刺激的特征信息和连通对应的特定神经回路的连接模式,这是通过结构学习来实现的.在两层神经元间建立起来的连通结构同时起到联想记忆的作用,记忆的可靠程度由神经回路的连通度来决定.这种直接表达方式对于人工智能中关于语义表达和基于语义的推理研究具有重要意义.     

基于生物情绪记忆原理的人工鱼行为选择模型

将生物记忆原理与动物行为学原理相结合,利用“联系法”理论,在外部刺激与动物的行为之间建立起映射关系,实现了基于情绪记忆原理的人工鱼行为选择模型。该模型中,人工鱼为出现的每种生物与待选行为分配一个权值;每次行为完成后,人工鱼要对其进行评价,适应生存需求的行为的权值不断增加,不适合的行为的权值将被削弱,直至最终消除。实验表明,该人工鱼模型具有较强的适应性,同时又体现了人工鱼自学习的特性,具有一定的实用价值。     

对听障儿童心理行为问题的分析及教育对策

听力障碍儿童由于与外界沟通存在障碍，导致一些异于常人的不健全的心理及行为问题。本文通过三个案例，分析存在于听障儿童中的普遍心理及行为问题，并提出解决方案。     

全认知情感理论——一种新的心智计算模型

试图建立全认知情感理论的基础和框架体系。首先提出一种新的心智计算模型——多层次需求-认知-情感模型;在吸取信息与知识理论、情感动机-信息理论、马斯洛需求层次论和PAD三维情感理论的研究成果基础上,定义了不同时间节点的信息和情绪参量(先验、后验、实得和预期),重点分析了信息-情绪和知识-感情两层交互机制,对信息、知识的认知机理以及情绪、感情的生成机理进行分析,建立信息-情绪和知识-感情的交互机理模型,导出了相应的交互定理,揭示了人类丰富而复杂的认知-情感交互规律;依据基本情绪与PAD值的对应关系,分析了14种情绪PAD值的情感计算,包括情绪状态的形成及其迁移机制,分析了情绪状态从惊奇到喜悦的迁移过程,并用实例证明了全认知情感理论的应用。全认知情感理论是一种新的关于认知情感交互机理的学说。     

天马行空的企业名称

互联网企业的名称是在感官上引起视觉刺激、在心理上引起联想的信号,可以帮助消费者识别和记忆商品,对品牌获得强烈的认知感。     

基于同步EEG-fMRI采集的情绪认知重评数据特征融合分析研究

脑电(Electroencephalography, EEG)与功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging, fMRI)为脑科学研究提供了互补的时空信息. 为研究大脑在对情绪图片采取认知重评策略时的神经活动, 基于同步采集的EEG-fMRI数据, 应用典型相关分析、经验模态分解及k-均值聚类等算法对融合情绪数据进行交叉关联和盲源分离, 得到空间上的fMRI图像和与之对应的EEG时间演变信号. 结果表明: 时域上, CCA分离出的脑电成分在认知重评状态下有明显的晚期正电位(Late positive potential, LPP) (潜伏期200ms～900ms)出现, 而且认知重评策略诱发下的LPP 波幅明显小于观看负性诱发的LPP波幅(F(1, 224)= 28.72, P<0.01), 而大于观看中性诱发的LPP波幅(F(1, 224)= 63.32, P<0.01); 与之对应的空域上, 可以明显地看出和情绪调节相关的扣带回, 额叶、颞叶等区域有明显激活区, 采用情绪认知重评策略时的脑区激活强度明显小于观看负性状态, 而大于观看中性, 且观看中性状态下被激活的与情绪相关的区域相对较少. 研究表明, 这种融合数据分析技术通过计算两种模态数据之间潜在的线性相关性, 可以有效地分离出大脑在时空上神经活动情况, 达到了同时描绘出大脑神经活动的时间信息与空间信息的效果.     

软件工程专业“学习情境”建设实践

建构主义(Constructivism)学习理论已逐步成为认知理论中一个新的重要分支。建构主义认为:学习不是将知识从外部搬运到学习者记忆中的简单过程,而是学习者在已有经验基础上,通过与外界的相互作用,建构新知识的过程。建构主义大力提倡"在教师指导下,以学生为中心的学习",从根本上改变传统的"单向灌输式"教育,建立全新的师生关系。"以学生为中心的学习"包含4个基本要素,即"学习情境"、"协作"、"会话"和"意义建构"。     

人机交互中的个性化情感模型

人与机器人的交互过程中,情感因素的引入能够使人机交流更加自然和谐.因此,完整的人工情感模型的建立是首要解决的问题.基于情感能量理论基础,首先,提出了心境自发转移和刺激转移模型.其次,结合情绪自发转移的马尔可夫链模型和刺激转移的HMM模型,将心境和情绪的自发和刺激转移过程统一在一个框架下.最后,将完整的人工情感模型软件化并应用于儿童玩伴机器人上,在接受非结构化环境与用户的信息输入后,个性化的情感软件模块产生输出,实现针对儿童用户的玩伴机器人个性化交互,通过应用验证了该模型的有效性.     

一种具有感觉的微粒群算法

针对耗散式微粒群算法对历史经验有限的利用能力,提出了一种新颖的具有感觉特征的群体智能算法,它通过对个体建立感觉模型,对受外界刺激产生的感觉强度进行量化,使个体在自身认知及社会活动环节中表现出了合理的自适应能力．对群体智能中感觉活动这个系统复杂性层面的考虑使算法具备完善的全局、局部搜索和协调能力．对常用单峰多峰基准函数的测试验证了该算法的效率和优越性,而且简洁易实现．最后对算法的参数也做了分析与讨论．