全信息情感理论——一种认知情感交互机理的假说

探究人类心智活动的核心机理为需求-认知-情感的交互.吸取全信息理论、情绪动机-信息理论、马斯洛需求层次论和PAD三维情绪模型等研究成果,定义主体的先验信息和情绪、后验信息和情绪、实得信息和情绪以及期望信息和情绪,对信息的认知机理、情绪的生成机理进行分析,建立信息-情绪交互机理模型,导出信息情绪交互定理,提出了一种新的关于认知情感交互机理的假说——全信息情感理论,并建立全信息情感理论的基础和框架体系.     

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。     

一种综合可计算情感建模方法

情感作为人类具有智能的一个重要体现,是创建可信服的虚拟智能体不可或缺的环节.如何通过情感来提高虚拟智能体的智能性和可信服性已成为亟待解决的关键问题.结合生理和认知对情感的影响,提出了一种综合的可计算情感建模方法;设计了一个完全的过程框架,以描述情感在不同时刻如何动态变化以及如何处理多种混合情感的情况;并建立了基于具体描述事件和情感关系的情感结构,以产生具体、真实的情感行为;提出了交互学习机制以增强虚拟智能体对动态环境的适应能力.实例验证表明,此情感模型能有效地增加虚拟智能体在交互过程中的可信服性.     

一种具有情感和记忆机制的迷宫机器人认知模型

情感作为人类的高级认知,在环境学习和环境理解方面具有重要意义.将情感引入机器人搜索任务,同时结合记忆机理,提出一种具有情感和记忆机制的认知模型,由内部状态、感受器、环境状态系统、情感系统、动态知识库、行为决策系统以及执行器7部分组成.情感系统包含情感生成、情感状态以及情感记忆3个模块,其中,情感记忆用于提供内部奖励.记忆功能在动态知识库中实现.基于强化学习理论框架,将情感内部奖励与记忆进行融合,形成新的奖励机制,并设计相关认知学习算法.以需要“能量补给”的迷宫机器人搜索任务对所提出认知模型进行验证,结果发现,当面对不同情境时,机器人会产生不同的情感.结合前期记忆,机器人所作决策更“拟人”,表明情感和记忆机制设计的有效性.将所提出认知模型、无情感决策认知模型、基于ε-greedy策略的Q学习算法进行对比,结果表明,情感和记忆的引入,能够提高机器人的学习效率,同时学习过程更稳定.     

基于分布式认知理论的扩展资源模型

分布式认知理论通过协调人机对话,结合人和计算机各自的优势解决问题,在人机交互研究中扮演了指导者的角色.尽管分布式认知理论支持的资源模型在分析人机交互时取得了成功,但模型存在不能提供复杂用户任务支持、缺乏对模型中元素的准确定义等问题,在一定程度上导致了表现形式上的混乱.使用分布式认知理论构造了扩展资源模型,建立人机交互活动中的动作和表征之间的联系,从而指导界面的设计和实现.扩展资源模型从静态结构和交互策略两个方面对界面交互动作提供支持,在交互中减少人的认知负担.该研究对设计符合人的认知特点的界面具有一定的指导作用.     

多源信息融合认知机理与模型研究

论文对人脑多源信息融合处理的认知机理进行系统层次的梳理研究,利用人脑基本机能联合区等理论揭示了人脑的信息处理机制,建立了一个人脑信息融合"对象感知—情景关联—行动决策"三层核心认知模型,并对模型各层次进行了分析。该研究可为建立信息融合概念模型、发展新的信息融合理论和算法提供借鉴和参考。     

一种基于OCC模型的文本情感挖掘方法

观点挖掘（或情感分析）作为面向网络社会媒体分析挖掘领域的一个核心研究课题,具有重要的研究意义和应用价值。针对传统观点挖掘方法存在的不足和局限性,本文设计并实现了一种基于OCC情感模型的观点挖掘方法。该方法首先采用统计方法,利用WordNet词典、句法依存关系及少量标注数据,自动构建情感维度词典;其次,对所构建的情感维度词典进行求精,通过语义、情感倾向的不一致性处理和非情感词的过滤,得到高质量的情感维度词典;最后,基于所得到的情感维度词典,结合OCC模型中情感维度值与情感类型的对应关系,生成6种主要的情感类型。实验方法表明,此方法在使用灵活性、可解释性和有效性上具有明显的优势。     

视觉认知计算模型综述

视觉认知计算模型作为联系视觉认知和信息计算的有效手段,其研究涉及到认知科学、信息科学等多个交叉学科,具有复杂性和多样性等特点。为能更好地把握其发展规律,文中从视觉计算角度系统总结视觉认知计算模型,以其两个主要来源为主线分别从生物视觉机制和视觉计算理论回顾视觉认知计算模型的发展。根据其研究的特点,对视觉认知计算模型的发展做出一定评述,并指出视觉认知计算模型的发展必将对计算视觉理论和生物视觉机制产生深远影响。     

基于Markov决策过程的交互虚拟人情感计算模型

情感在生物体的交流和适应性方面起到了关键作用。同样,交互虚拟人也需要有恰如其分的表达情感的能力。由于具有情感交互能力的虚拟人在虚拟现实、电子教育、娱乐等领域均有着广阔的应用前景,当前,在虚拟人中加入情感成分的研究受到了越来越多的重视。本文提出了一个人工心理的情感计算模型,模型用马尔可夫过程来描述情感的变化过程,并且使用马尔可夫决策过程建立了情感、个性与环境之间的联系,并且我们把该模型应用到了一个交互虚拟人系统中。研究结果表明,模型能够构建具有不同性格特征的虚拟人,使之产生较为自然的情感反应。     

一种新的活动轮廓模型--S-L模型

活动轮廓模型用于图像分割一般分为两种基于参数的模型和基于几何特征的模型.Snake模型可以快速地分割目标,但不能处理拓扑结构复杂的情况且对初值位置过于敏感.水平集模型具有拓扑可变性,但其时间效率较低,在分析这两种模型优缺点的基础上,提出了一种新的活动轮廓模型,该模型兼具有上述两种方法的优点快速性、拓扑可变性.在模型中用Snake模型的能量方程控制曲线的演化并提出一种基于水平集思想的符号表法来改变演化过程中曲线的拓扑结构.为了降低噪音的影响,用区域信息构造新的外力,在外力的作用下可以使初始曲线有更大的选择空间.对左心室MR图像的分割实验结果表明,该模型得到的分割结果与Level Set模型相似,但所用时间远比Level Set模型少.     

一种针对短文本的主题情感混合模型

主题情感混合模型可以同时提取语料的主题信息和情感倾向。针对短文本特征稀疏的问题,主题情感联合分析方法较少的问题,该文提出了BJSTM模型(Biterm Joint Sentiment Topic Model),在BTM模型(Biterm Topic Model)的基础上,增加情感层的设置,从而形成“情感-主题-词汇”的三层贝叶斯模型。对每个双词的情感和主题进行采样,从而对整个语料的词共现关系建模,一定程度上克服了短文本的稀疏性。实验表明,BJSTM模型在无监督情感分类和主题提取方面都有不错的表现。     

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。     

一种实现三维立体模型重建的新方法

基于传统双目立体测量原理,提出了基于立体测量实现三维信息获取与模型重建的一体化新方案,此方案将立体测量与模型重建合二而一,在进行测量的同时,实现了高效的人机对话,极大地提高了工作效率。此方案已投入使用,取得了很好的效果。     

一种用于部分可观察随机域的情感计算模型

在计算机游戏中,富有情感可以使非玩家角色表现得更加真实,同时增加游戏的趣味性以吸引更多的游戏爱好者参与。在部分可观察不确定环境提出一种基于规划的情感计算模型。首先,基于部分可观察马尔科夫决策过程提出一种成本约束的目标导向行为规划技术用于规划智能体行为;其次,在规划执行过程中结合评价与再评价的双层评价理论计算生成情感;最后,结合特定情境设计两组对比实验。实验表明该模型能够提高智能体的逼真度且更加吸引玩家。     

一种基于动作语义的UML1.X-2.0模型转换方法

虽然UML2.0标准被OMG组织采纳已久,但由于UML1.X标准在工业界的广泛使用,仍然存在大量的实用模型和应用软件,它们在UML2.0标准之下已不能准确描述系统.UML2.0建模工具并不支持从UML1.X模型到UML2.0模型的转换.从顶层元模型的角度比较了这两个版本的不同,采用声明式和命令式混合的模型框架,给出了一种基于动作语义的UML模型转换方法,并用ASL描述交互元模型的转换实例,验证了方法的可行性.该方法将减少用户的重复劳动,实现软件的模型重用,也适用于其他元模型或模型层次上的转换.     

一种结合内在动机理论的移动机器人环境认知模型

为了探讨动机在环境认知中所起作用,模仿生物环境认知行为,以学习自动机为框架,提出一种结合内在动机理论的移动机器人环境认知模型(CM-LA).该模型以访问次数及访问时间间隔共同定义内在动机,并以操作条件反射原理描述外在动机的影响.同时,所设计的动作选择机制可以使机器人根据已有的环境认知对新增障碍物进行有效避让.实验结果表...     

一种多agent的并行认知模型及应用

agent认知模型是多agent系统研究的基础。该文抓住多agent系统的社会行为特性,构建了动态的多agent系统模型。它可以动态地调整系统agent的个数,增强系统的求解问题的能力,整个系统随着问题求解的增多更加稳定。并且在构建动态多agent系统的基础上给出了多agent系统并行认知模型及其相关概念,并把该模型应用于问题求解。     

一种新的信息理论安全信道模型

卫星信道模型是实现无条件安全的实用的模型之一,然而该模型却存在接收同步、通信成本高等缺点。为克服这些缺点,提出了虚拟卫星信道模型。该模型使用虚拟二元对称信道来实现对卫星信道的模拟,并仅使用比特异或运算来完成密钥协商的初始化过程,因此具有易实现、易同步、花费小、效率高等优点。证明了在虚拟卫星信道模型中,窃听者具有更大的接收信道误比特率。     

一种新的经济网格计算任务调度控制模型

针对动态计算网格资源调度问题,基于多智能体协同技术和市场博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了基于计算经济的网格资源调度模型,设计了消费者的效用函数,讨论了资源分配博弈中Nash 均衡解,设计了一种网格资源调度算法.仿真实验表明,资源调度算法能够为消费者的资源数量提供参考,规范消费者行为,从而使得整个资源的分配趋于合理,促进交易量.     

一种可生存系统的自主认知模型研究

首先,提出一个具有多层感知功能的可生存系统认知模型;然后,在介绍了高阶多型π演算的语法和操作语义的基础上,对可生存系统认知模型进行形式化描述;最后,实现对可生存系统在不同攻击下的系统可用性试验,仿真结果验证了该形式化描述与分析方法的有效性和可行性。