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。     

简化路况模式下驾驶员情绪模型的研究

驾驶辅助系统中的驾驶员模型较为单一, 没有考虑驾驶员的情绪状态对驾驶策略的影响. 为此, 本文研究了简化路况下驾驶员的情绪模型. 基于OCC (Ortony-clore-collins) 模型、情绪状态自发转移过程的马尔科夫模型和情绪状态刺激转移的隐马尔科夫模型(Hidden Markov model, HMM), 本文提出路况变化和无路况两种情况下的情绪模型, 并对驾驶员的跟驰、切换车道和超车过程中的情绪变化进行了研究. 在自发转移过程中, 结合情绪实时变化的特性, 提出了时变的自发转移过程,而在情绪刺激转移中, 考虑了情感对刺激的记忆效应, 即同种刺激先后对情感影响不同. 讨论了认知情感的变化对驾驶策略的影响. 针对车距、路宽和周围车辆车速对驾驶员的情感影响程度、刺激敏感程度以及特定事件对驾驶员的影响过程, 进行了仿真实验, 预估出驾驶员在特定事件刺激下会采取何种驾驶策略. 并进行了实测数据验证, 实验结果验证了所提出模型的有效性, 为驾驶辅助系统中建立驾驶员模型提供了有借鉴意义的基础理论.     

基于心理能量思想的人工情感模型

从人工情感建模的需要出发,根据动力心理学关于心理能量的理论,提出了情感能量的概念以及基于情感能量的情感状态的数学描述方法,建立了情感状态的能量分布描述空间和情感状态的概率描述空间。在此基础上,进一步分析了情绪状态的变化过程,并提出了情绪状态自发转移过程的马尔可夫链模型以及情绪状态刺激转移过程的隐马尔可夫模型。