基于Gross认知重评的机器人认知情感交互模型

为了增强机器人的认知情感分析能力,依据AVS情感空间和有限状态机(FSM)提出了一种基于Gross认知重评策略的认知情感交互模型.首先,通过分析情感状态之间的欧式距离,研究外界情感刺激对情感状态转移概率的影响;然后,采用有限状态机描述了受到认知重评策略影响的情感状态转移过程;最后,根据情感状态转移概率和7种基本情感的空间坐标,得出受到刺激后机器人情感状态的空间位置.实验结果表明,与不受认知重评策略影响的情感交互模型相比,所提模型能够减少机器人对外界情感刺激的依赖,从而有效地促进了和谐的人机交互体验.     

基于生理信号感知的个性化复合情绪机器人

为了解决人机情感交互中机器人从感知外界刺激到情绪行为产生过程中的个性化问题,建立了一种基于生理信号感知的个性化复合情绪机器人系统.首先,利用情感空间切比雪夫距离与支持向量机,获取受试者实时的生理情绪状态,作为机器人感知信息的输入;然后,利用二阶阻尼系统生成感知强度;最后,基于大五人格量表实现个性化情绪输出.结果表明,中性激励下正向人格与负向人格的复合情绪出现个性化差异,其中正向人格的快乐情绪维持在高强度0.9附近,负向人格相反.具有正向人格设置的交互机器人输出的平静与快乐行为所占时间百分数分别为54.75%与45.25%.因此,机器人能够根据该系统生成具有不同人格因素的情绪走向,并做出相应的行为决策.     

刺激强度对小学儿童情绪调节策略选择的影响

旨在探究不同刺激强度对小学儿童情绪调节策略选择偏向的影响.通过情绪调节选择任务分别考察小学二年级27名、四年级25名和六年级26名儿童在面对高低强度的消极图片刺激时,对认知重评和注意分散两种情绪调节策略的选择偏向.在高强度的消极刺激下,小学儿童对于认知重评和注意分散的策略选择上没有偏向,但是在低强度的消极刺激下,更偏向选择认知重评策略.研究结果表明小学儿童已经形成了较稳定和有效的情绪策略的选择偏向.     

情景修正与认知重评策略的ERPs

通过分析事件相关电位,比较情景修正与认知重评策略对负性情绪刺激加工产生的不同影响.选取20名大学生分别进行了简单注视负性、简单注视中性、情景修正负性和认知重评负性图片的实验;采用国际情绪图片系统的场景图片作为实验刺激材料,记录头皮脑电.实验结果表明:情景修正与认知重评策略在调节负性情绪时都能有效地降低情绪体验;与简单注视负性相比,情景修正负性图片对晚期正电位(late positive potential, LPP)的调制作用出现的较早, LPP大约在刺激后800 ms阶段开始显著下降,并且持续到刺激结束;相比情景修正策略,认知重评负性图片对LPP的调制作用出现的相对较晚,只发生在中期1 600～3 200 ms阶段.可见,情景修正策略是一种有效的情绪调节方式,与认知重评相比情景修正策略能够更早地影响到情绪产生的轨迹(emotion-generative trajectory);进一步丰富情绪调节动态模型可以为情绪调节策略的研究提供一定的参考价值.     

基于认知机制的情感虚拟人交互技术研究

从情绪认知的角度分析情感虚拟人交互的关键技术,包括情绪认知理论、基于维度空间论的情绪量化和情绪评价,提出并建立了一种情感虚拟人情绪认知模型和动态情感模型。该研究有望解决人机交互中的情感认知、评价和交互机制等问题,为新一代的人机交互模式提供理论指导和技术支持。     

面向老人迟滞性特征的可信情感计算

根据老人认知心理特征中的迟滞性特征,结合基于Gross认知重评的情感计算模型,考虑迟滞性特征对个体情感状态转移的影响,在认知重评参数的基础上,建立迟滞性因子,对当前情感状态下的认知重评能力进行修正,从而对情感计算模型进行有效的修正,使人机交互更加自然和谐.为了实现情感计算模型的可信,结合现场可编程门阵列硬件平台和高级加密标准密码算法对情感计算模型中的老人情感信息进行加密处理,实现情感计算过程中的数据可信.采用可编程片上系统技术在现场可编程门阵列芯片EP4CE115F29C7中搭建功能实现所需的所有硬件组件,结合硬件组件编写逻辑程序并实现高级加密标准密码算法,在情感计算过程中实现数据的实时传输和安全处理,实现可信的情感计算.最后实验结果表明受到迟滞性特征影响下的情感计算模型与老人的真实情感具有高度一致性,且可信计算有助于提升老人的正向情感状态.     

一种基于Hawkes过程的隐藏情绪倾向识别方法

为有效模拟情绪的动态转换过程,检测个体在交互过程中隐藏的情绪倾向从而提高虚拟交互过程的智能性,首先利用Hawkes过程模拟个体情绪的产生与衰退过程,然后利用隐马尔科夫模型检测个体的表情并将其映射到情绪模型的维度空间,最后通过对比受到事件刺激前后观测到的情绪状态来推导个体针对事件的情绪倾向.在个体隐藏情绪状态的情况下,系统采用持续追加正向刺激的策略激活个体的情绪表达,对于无法检测到情绪表达的状态采用默认为负倾向的策略.实验显示,本方法能够有效计算个体隐藏的情绪倾向并提高交互的智能性.      

社会距离与认知重评对医疗风险决策的影响

为了解医疗风险决策的心理机制,以大学生为研究对象,通过情景模拟医疗决策,探讨社会距离与认知重评情绪调节策略对负性情绪下医疗风险决策的影响.实验采用2×2组间设计,通过电影短片诱发负性情绪.结果发现,在负性情绪下,相比为亲人决策,个体在为陌生人决策时更倾向于冒险的决策方案;相比无认知重评,个体在有认知重评下更倾向于冒险的方案.这表明,社会距离和认知重评影响着医疗决策,社会距离越远人们越敢于冒险,而认知重评有助于决策更加理性.     

认知重评策略对儿童中性教育材料记忆的影响

选取48名9-12岁儿童为被试,采用电影片段诱发儿童悲伤情绪,通过情绪调节指令和观看教育影片,考察认知重评策略对儿童悲伤情绪调节的有效性及其对中性教育材料记忆的影响.结果表明,评价忽略策略对儿童悲伤情绪的调节更加有效,评价忽视相对于无指导语来说能够增强对教育细节信息的记忆;评价重视策略和其他条件在教育中心信息的记忆方面没有显著差异.认知重评有益于儿童调节悲伤情绪,并且能够加强对教育细节信息的记忆.     

情绪、情绪调节策略和人格特质对篮球运动员决策的影响

基于决策在体育运动中的重要作用以及情绪与认知之间的密切关系,采用自编的篮球运动员运动决策测试系统,通过两个实验,探讨了情绪、情绪调节策略以及人格特质对篮球运动员运动决策的影响.实验一考察了不同性质情绪对运动员决策的影响,结果表明,消极情绪下的决策正确率显著低于积极和中性情绪状态下的决策正确率.实验二在实验一的基础上,进一步考察了在消极情绪状态下,情绪调节策略、人格特质对运动员决策的影响.结果表明,采用认知重评方式时的决策正确率显著高于采用表达抑制方式的决策正确率,人格特质的主效应以及情绪调节策略与人格特质两者交互作用不显著.本研究有助于更好地揭示情绪、情绪调节策略以及人格特质与运动员决策之间的关系.     

基于PAD的个性化情感模型

基于情感计算和人工心理学理论定义了个性空间、心情空间和情感空间,并建立起了个性空间同心情空间的映射关系,提出基本情感强度的概念来描述情感空间在某一时刻所处的状态。根据心情空间中心情向量离基本情感点的距离远近关系来度量情感空间中某种情感出现的概率大小,建立起了心情空间与情感空间的映射关系,并建立了一个新的三层映射关系的个性化情感模型。通过仿真实验验证,该情感模型能较为准确地描述人类情感变化规律。     

情绪调节策略与生活满意度的关系:人际关系的中介作用

为探讨情绪调节策略、人际关系和生活满意度三者间的关系,采用问卷法对383名在校大学生进行调查研究,并用结构方程模型对情绪调节策略、人际困扰与生活满意度的关系模型进行检验,结果显示:人际关系困扰在认知重评与生活满意度的关系中起部分中介作用;表达抑制与主观幸福感、人际关系困扰的相关均不显著.     

仿鼠脑海马的机器人地图构建与路径规划方法

针对移动机器人在非结构化环境下的导航任务,根据哺乳动物海马体空间细胞的认知机理,提出了一种仿鼠脑海马的机器人情景认知地图构建及路径规划方法.在机器人情景记忆建模过程中集成位置细胞与网格细胞神经元活动机制,建立机器人空间环境情景认知地图,采取状态神经元集合序列全局路径规划策略,在记忆空间以自我为参考,通过事件再配置预测并规划最优情景轨迹.实验结果表明:该方法能够生成精确的情景认知地图,并且基于目标导航能够规划一条最佳路径.     

基于POMDP模型的机器人导航控制方法

基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)模型实现了机器人导航行为控制,给出了一种基于POMDP模型的机器人导航控制方法.该方法考虑动作的不确定性和状态的部分可观测性.首先介绍了POMDP的原理及模型;然后给出了基于POMDP模型进行导航的控制系统、对控制系统的状态空间的表示、动作空间的表示以及对声纳模型进行了比较详细的阐述,讨论了控制模型的求解过程;最后对采用POMDP模型的机器人导航控制进行了仿真实验,并对仿真结果进行了分析.     

一种面向机器的人工情感模拟框架研究

人工情感模拟是情感计算的一个重要分支,他从人工心理出发,立足于让机器理解并模拟人类各种情感.随着机器人与人工智能技术的融合与发展,面向机器的人工情感模拟框架的构建依然存在着极大的探索空间.本文从不确定性人工智能出发,以人工机器的情感分析为研究对象,设计回忆库机制和基于情绪一致性的情绪随机变化机制,提出了一种人工情感模拟模型,为人工情感模拟提供一条可借鉴的参考方案.     

基于情感能量模型的表情机器头

首先以心理动力学中的心理能量概念为基础,分析了情感能量以及表示情感状态的相关参数.然后根据情感能量守恒定律,研究了情感能量分配结构的数学表示方法和情感能量分配模型,进一步分析了情绪状态的变化过程,提出了情绪状态刺激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,进一步研究了情感状态的变化规律.最后根据以上情感模型及其变化规律构建出表情机器头的综合研究平台,仿真结果与机器头实验数据的一致,验证了仿真模型的有效性.     

消极学业情绪对心智游移的影响:情绪调节策略的调节作用

目前对于消极学业情绪与注意不集中方面研究十分有限,本文考察大学生消极学业情绪对心智游移的影响以及情绪调节策略的调节作用。以397名大学生为被试,采用消极学业情绪问卷、SART任务和情绪调节策略问卷分别测量消极学业情绪、心智游移和情绪调节策略。结果表明:大学生消极学业情绪和情绪调节策略显著影响心智游移;认知重评和表达抑制情绪调节策略均可以调节消极学业情绪对心智游移的影响。选取适当的情绪调节策略,可以缓冲消极学业情绪对心智游移的消极影响。     

高校声乐课堂中的情感交互探究

情感交互是不同的个体处于不同的状态下,情感因素对相对独立的个体之间所产生的相互作用.情感交互具体实施策略应该增强积极的情感交互,建立和谐的师生关系;适当调控消极情感,始终保持饱满热情;遵循学生心理发展规律,满足不同学生的心理需求;教学过程中,情感交互要注意一视同仁.高校声乐课堂中教师与学生的情感交互更为频繁和突出.因此...     

感恩对初中生生活满意度的影响:基于情绪调节策略的视角

为探讨感恩对初中生生活满意度的影响及其作用机制,本研究采用青少年感恩量表、情绪调节策略量表和生活满意度量表对703名初中生进行测试,回收有效调查问卷665份。结果显示,初中生生活满意度在年级和家庭所在地方面存在显著差异,具体来说,初三学生的生活满意度在各年级中处于最低水平,初二学生生活满意度显著高于初三学生,城镇初中生生活满意度显著高于农村学生。回归分析的结果显示,初中生感恩对生活满意度具有显著的正向预测作用,情绪调节策略中的认知重评在该过程中起部分中介作用,表达抑制在该过程中的中介作用未达到显著性水平。该结论对教学管理也具有一定的启示意义,提高初中生生活满意度可以从培养感恩特质、调整认知角度等方面努力。     

基于智能空间的家庭服务机器人SLAM

提出了基于智能空间的家庭服务机器人同步定位与地图构建(SLAM)方法.利用双目立体视觉传感器提取环境特征,获取环境中物体的Harris角点,通过立体匹配算法获取角点的三维几何信息,同时获取环境中这些几何特征对应的图像特征信息,并将混合信息进行绑定,作为实时更新信息存入智能空间信息库中,构建出三维立体混合特征地图.在SLAM实现过程中,首先建立系统模型并对该模型进行重构以实现线性化;其次移动机器人与智能空间实时地进行交互,实现快速数据关联;最后利用卡尔曼滤波算法处理信息的不确定性,估计出机器人的位姿,同时保存环境特征,逐步构建出环境地图.实验表明,该方法实时性好、精确度高.