基于选择性集成的情感识别

当前，情感识别已经成为情感计算中一个重要研究问题。传统的情感识别方法有人工神经网络（ANN）的 情感识别、模糊集的情感识别、支持向量机的情感识别和隐马尔可夫模型（HMM）的情感识别等。将选择性集成的 方法应用到情感识别中，该方法通过训练数据集的随机数抽取、训练，得到一批候选分类器，并通过差异性计算，挑选出大于平均差异性水平的分类器用来做最终情感识别。实验表明，该方法比传统的识别方法以及bagging集成 方法的效果都好,能有效地提高情感识别的精度。     

色彩情感及其在设计中的应用

不同色彩蕴含着不同的情感因素。这种情感的形成既与物体的相互影响相关,也与色彩的物理属性相关,还在于人的生理、心理的体验。设计者应充分利用色彩内蕴的情感,在遵循真实性、科学性的基础上,达到色彩实用性、审美性等的要求。     

员工被妒忌感知对创新绩效的双重作用机制研究

依据工作要求-资源模型和资源保存理论,构建了员工被妒忌感知对创新绩效影响的双重链式中介效应模型;基于双时点收集的302份问卷调查数据,运用Bootstrap等方法进行了模型验证.结果表明,员工被妒忌感知对情感反应有正向影响,员工被妒忌感知通过积极情感正向影响建言行为,通过消极情感正向影响沉默行为,建言行为对创新绩效有正...     

脑电信号中的频谱不对称指数特征与情绪识别研究

本文研究了脑电信号中的频谱不对称指数（SASI）,采用国际标准图片刺激被试者诱发产生正、中和负性情绪并采集其脑电信号,依据后期正电位段具有特征性的特点[7],对来自不同脑区、电极的1000—1500ms时间段内脑电信号选取后期正电位段进行处理分析,分别计算不同脑区分别处于正、中、负性情绪时脑电信号的平均SASI。结果显示,相比于中性情绪,处于负性情绪时的SASI明显偏大;处于正性情绪时的SASI明显偏小,尤其是在左颞区、右颞区和枕叶区其特征性更加明显,表明SASI可作为情绪种类识别的特征量之一,若与后期正电位特征量结合使用,有望显著提高情绪种类识别的准确率。     

冲突与沟通--重思休谟的“天才”观

在启蒙主义思潮风行的17至18世纪,“天才”（genius）一词往往象征着高度的自由精神与强烈的个人主义．因而包含有浓重的反传统色彩。英国思想家休谟深入剖析了“天才”论的心理机制和文化内涵,最终指出真正的天才应该同时兼具公共典范和文化标准的角色,他们既是社会现实的镜鉴和良好政治的果实,更是个人与社会交流沟通的桥梁。因此,天才创造的范围也绝不仅限于艺术领域,而必然延伸至广阔的社会、文化和政治层面。     

特征组合的中文音乐情感识别研究

音乐情感识别是音乐检索的一个重要组成部分.基于音乐声学特征分析,尝试提取代表音乐声学特性的时域、频域、倒谱域的各种特征,并利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法对中文音频进行情感分类,以研究不同特征组合在音乐情感分类上的效果.通过对比各种不同特征组合的音乐情感识别效果,发现由4个时域特征、频谱、幅度谱和相位谱组成的音乐特征对中文音乐情感分类的效果良好.     

年级之间学业情绪与学业成绩的研究成果及展望

学业情绪是影响学生学业成绩的非智力的重要因素之一,研究两者之间的关系对教学有重大的意义。通过对不同年级学业情绪与学业成绩的研究成果进行分析和对比,探究不同阶段间两者相互关系存在的普遍性以及特殊性,为更好地改善教学方式,真正做到因材施教提供依据,并由此展望学业情绪未来的发展趋向。     

结合设计原理与方法谈产品设计的创新

通过对当前时代的发展进行分析,指出在此背景下,产品设计的创新要始终做到坚持以“以人为本”,为人服务为设计目的,结合基本生理要求的满足（技术层面）、心理实现（情感层面）两点,做到提高人们生活水平与生活品质.     

情感管理在企业管理中的应用

对情感管理理论的历史演变、应遵循的原则以及在企业管理中实施的对策选择等问题进行了论述。     

大学生学习状况调查及其与社会情感的关系

目前大学生学习存在着学习动机缺失、对师生教学活动中情感交流的迫切需求、学生间学习合作能力欠缺等三方面问题,形成这些问题的深层次因素是大学生某些社会情感的缺乏,而解决这些现存学习问题的办法主要有：从社会情感教育入手,增强大学生的情感体验,激发学习动机;加强师生问的情感交流互动,拓展师生交流渠道;促进大学生间的学习合作,构建良好人际关系等。