人工心理情感模型的个人机器人

以心理动力学中心理能量概念为基础,根据情感能量守恒定律,建立了情感状态能量分布描述空间和情感状态的概率描述空间,分析情绪状态的变化过程,提出情绪状态自发转移过程的隐马尔可夫链及其模型算法.利用MATLAB建立相关情感状态变化的仿真研究平台,研究情感状态的变化规律.根据以上人工心理情感模型及其变化规律构建出个人机器人综合研究平台软、硬件体系结构,并通过该系统的实际运行实验验证了其有效性.     

基于马尔可夫链的情感计算建模方法

定义了情感的两种状态及其两个基本的变化转移过程,并应用马尔可夫链构造了一个情感概率空间,建立模拟情感变化的情感模型,给出了情感能量、情感强度和情感熵等概念,用以描述情感特征与情感状态。通过Matlab的仿真计算,验证此模型可较好地模拟情感状态自发转移的动态过程,可用于情感机器人的情感模拟计算。为情感计算和情感自动生成理论研究提供了一种新途径。     

一种基于状态空间分析法的人工情感模型

从人类情感的特征出发,分析了情感的变化规律,引入转移系数矩阵、情感强度的衰减因子以及情感的灵敏因子描述不同个体的情感特征,提出一种基于马尔可夫链和状态空间分析方法的情感模型构建方法,分析了该模型的稳定性,并使用Matlab软件对情感的自发转移和控制输入时的情感变化以及无输入时情感的变化趋势进行了仿真,仿真结果说明了模型所表示的情感过程接近于人类的情感过程。     

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.     

情感机器人的情感模型研究

本文建立了仿人类情感的情感模型,在情感模型中建立了三维情感空间,采用马尔可夫过程来描述情感状态的变化转移过程,并提出了性格矩阵,对比分析了不同性格人对相同刺激的反应.应用D-S证据理论融合来自视觉、声音及其他方面的情感信息,分析两种因素同时作用时引起情感状态的转移规律.最后将情感模型应用于情感机器人系统,使机器人可以根据外界刺激产生情感,并做出相应的表情.实验结果证明了情感模型的有效性.     

基于人工心理理论的情感模型建立及其数值仿真

以人工心理理论为基础,对情感计算作了初步的探索性研究.将情感状态划分为不连续的状态并构成情感空间,其熵值表达情感的细腻程度;将情感状态在情感空间内的转移视为一个马尔可夫过程;用情感熵与情感空间的熵值之比--情感的波动系数,来表示在相同维数的情感空间里情感行为的动荡程度.数学模拟证实了该情感模型符合人类情感规律.     

家庭服务机器人情感计算模型的研究

根据基本情感理论建立了家庭服务机器人的情感状态概率空间模型,并应用马尔可夫链的特性,建立了基于隐马尔可夫模型的情感计算模型.详细地阐述了该情感计算模型中各参数的意义以及估算方法.通过仿真实验验证了该情感计算模型可以较好地模拟情感状态的自发转移,以及在外部刺激作用下的情感转移.通过对实验数据分析,发现机器人的情感经外部刺激作用或者自发演变,最终趋于稳定状态,这个稳定状态与情感转移概率矩阵有关,而与机器人所处的初始情感状态无关.     

隐马尔可夫情感模型的复合情绪生成

情感模型的建立,是产生人工情感的一种途径,也是和谐人机交互的基础.针对现有的隐马尔可夫情感模型仅能产生基本情绪的问题,提出了一种改进的模型,使其能够产生复合情绪.首先,放宽已有理论的假设条件,使得某种刺激可以引发多种基本情绪,并且2种基本情绪状态的强度可以同时增大,提高了模型的普适性;其次在引入辅助矩阵和可变阈值后,实现了情感模型的复合情绪生成.通过仿真试验,验证了该模型的有效性.     

基于非线性状态空间模型的情感模型研究

如何赋予机器情感智力以实现和谐自然的人机交互是人工情感研究的核心内容,其中情感建模是研究重点和难点.基于心理学的基本情绪论和人格特质论提出了一种非线性情感模型.在模型中首先定义了情绪空间、心境空间和个性空间,确定了心境、个性对情绪的影响关系矩阵;其次采用非线性系统的状态空间模型来模拟人类情感状态的变化;最后对模型进行了仿真,仿真结果表明该模型体现了人类情绪的非线性特点,符合人类情感变化规律.     

基于状态空间与概率空间映射的极大相似度匹配情感模型

机器人情感建模是研究情感机器人的热点问题。文中以情感心理学知识为基础,模拟具有不同个性的情感机器人在外界刺激作用下情感动态变化的过程,研究个性和外界刺激对情感转移过程的影响。采用基于状态空间的情感空间模型来描述机器人的情感状态,并用HMM过程来模拟情感状态的转移过程。但HMM过程只能求得当前情感状态的概率,为得到具体的情感状态,文中提出一种基于状态空间与概率空间映射的极大相似度匹配的情感转移模型。首先利用HMM过程计算出当前情感概率,然后通过极大相似度匹配来得到转移后具体的情感状态。通过调节模型参数来模拟不同个性和外界刺激,该模型能有效模拟情感状态变化过程。实验结果验证模型模拟的情感变化过程符合人类情感变化的一般规律。     

情感计算数学模型的研究初探

针对计算机如何进行情感计算，提出一种情感空间的概率模型并对其进行了计算机仿真。通过构造状态的概率转移矩阵，得到每个情感状态的概率分布，从而计算出情感的熵值。情感的熵值，表达出所构造的情感的细腻程度。通过计算机仿真，验证了情感模型是符合人类情感规律的——不确定性同时又具有统计规律。最后通过不同参数的仿真，说明此模型可以产生不同的情感活动，为情感机器人数学模型的建立与情感决策支持系统提供了一种新的方法。     

基于情感建模的教学辅助系统的研究*

设计了一个以情感交互为核心的人性化的教学辅助系统.该系统综合了情感计算、计算机图形图像技术和移动Agent技术.系统以心理学和人工心理理论为基础构建了情感认知模型,定义了情绪空间、基本情绪和基本学习心理状态,并建立了基本情绪和基本学习心理状态与情绪空间的映射关系.通过情感认知模型对识别表情的处理,得到学生的学习心理状态及状态评价值.采用基于图像处理的人脸检测、表情识别和姿态识别方法编程实现了教学辅助系统.     

人工心理与人工情感

介绍了人工心理与人工情感的定义、研究意义、关键支撑技术和主要研究内容与应用领域,分析了国内外相关研究的进展.人工情感主要是情感计算方面的研究,人工心理包括人工情感、人工意识以及认知与情绪的人工数字化技术.人工情感是人工心理的一个主要研究内容.最后提出了该研究领域未来需要解决的若干科学问题及几点建议.指出了研究情感形式化方法和开发人类心理数字化技术并实现重大应用,是人工心理和人工情感研究者未来的主要任务.     

认知视角下的文本情感计算

尝试将认知语用学和情绪心理学相关知识引入到文本情感计算中,以拉扎勒斯的认知一评价理论和认知语用学的认知语境为理论背景,提出一个新的文本情感认知模型。它从情感的发生机制出发,以多种情感图式为基础,考虑否定状态下情感的极性关系等多方面因素,提高了文本情感识别的准确率。情感认知模型是从一个新的视角研究情感识别问题,拓宽了研究的维度和理论背景,提供了新的研究思路。实验证明该模型是有效的。