An Affective-Motivational Interface for a Pedagogical Agent

This research is framed within the affective computing, which explains the importance of emotions in human cognition (decision making, perception, interaction and human intelligence). Applying this approach to a pedagogical agent is an essential part to enhance the effectiveness of the teaching-learning process of an intelligent learning system. This work focuses on the design of the inference engine that will give life to the interface, where the latter is represented by a pedagogical agent. The inference engine is based on an affective-motivational model. This model is implemented by using artificial intelligence technique called fuzzy cognitive maps.

基于BDI Agent技术的情感机器人语音识别技术研究

介绍了BDIAgent技术在情感机器人实现中的应用。通过基于Agent技术的语音识别网络的构建,实现让机器人对外界语音输入能够正确地识别和理解,这样才能为进一步进行情感上的交流奠定基础。主要讨论了如何在BDIAgent技术的基础上建立识别器和解释器。

基于情感计算和Q-learning的agent自主追逐行为过程研究

针对目前智能体间追逐过程中对智能体的情感因素考虑不充分的问题,提出一种新的解决方案:首先通过情感建模将个性、情感融入以两个智能体为基元的追逐行为中,使其运动更有多样性;其次通过博弈论引导决策的选取;最后收集对方运动的轨迹点,用Q-learning加强学习方式学习归纳,以寻找最优追逐运动路径。在Visual Studio 2012编译环境下得到整个具有可信度的运动动画以及智能体的情感、体力等因素的变化规律图像。演示结果表明,此解决方案对于智能体间高效的追逐有很好的促进作用。

基于Agent的铁路集装箱货场系统可视化仿真

仿真是目前对集装箱货场装卸流程、工艺规划的有效手段。针对可视化仿真,文章提出了以数据库、模型库为核心的仿真思想并建立了仿真系统结构。采用Agent技术作为系统设计手段,提出了一种用于可视化仿真系统的Agent结构,并建立了基于Agent的系统设计流程。文中还分析和研究了仿真场景建模、运动学建模、碰撞检测等相关技术,并用VisualC++开发了可视化仿真系统。

基于Agent的虚拟人情感交互建模技术研究

虚拟人及其和谐交互技术是当前信息科学和生命科学研究的热点。情感信息处理是人工智能和认知科学研究一直关注,但是始终未能解决的问题;实现和谐人机交互的关键技术在于如何使虚拟人具有人的情感认知、情感响应和情感表达的能力。从计算机信息科学和工程学角度,在分析感觉、知觉两面性、二重构造性的基础上,提出了基于混合Agent的虚拟人情感交互模型。实验表明:该模型符合人类感性信息处理和交互模式。

人机情感交互系统中教学Agent心智模型的研究与构建

如何在网络教学中,实现以人文关怀为特征的和谐情感交互,以提高学习者的学习效率,已成为现代网络教育中值得深入研究的重要课题。本文在情感计算理论和软件Agent技术基础上,研究教学Agent心智模型,以期构建和谐人机情感交互系统。

基于情感计算的弱势群体情感交互Agent研究

为面向弱势人群开发智能化和人性化的交互产品,分析了弱势群体的生理、心理特征与需求,归纳共性需求。基于情感计算技术,提出了面向弱势群体的情感交互Agent模型,并探讨情感交互Agent模型的应用领域。该研究可为弱势群体产品服务系统设计开发提供指导。

情感Agent网络学习系统模型架构

在心理学和情感计算的基础上,应用人脑控制模式理论中情感、感觉和知觉与行为的关系,建立一个情感代理模型,它可以由人的行为姿态的变化判断出人的情感变化。该模型在网络教学中的应用,可有效实现情感交互的功能,完善网络教学系统,以弥补人机交互的情感匮乏缺陷。

视频情感计算在广电视听领域的应用研究

视频情感计算是指计算机从视频中分析并提取文本、音频、图像等多模态的情感特征,使用模式识别、机器学习等方法对其执行计算,预测分析观者观看视频后引起的情感反应和情绪转换的技术。本文介绍了视频情感计算的概念,概要阐述了视频情感计算的关键技术与架构,提出了该技术在广电视听领域的应用建议。

基于情绪认知评价理论的虚拟人情绪模型研究

情感计算是人工智能的前沿领域之一,建立具有情绪表现力的人机智能系统具有广泛的社会需求。本文分析了基于情绪认知评价理论的情绪模型方法,总结了典型的虚拟人情绪计算模型,归纳了情绪和感知的相关成果,梳理了虚拟人情绪表现方法。针对情绪建模所要深入研究的问题,分析现有研究中存在的不足,对虚拟人情绪模型研究的未来发展方向提出了建议,为进一步深入研究虚拟人情绪模型提供了参考。

模糊情感分析及其在E-learning系统中的应用

基于模糊数学,本文提出了用模糊数学的评价集方法对学习者进行综合评价,是模糊模式识别的一种新的扩展和应用,为拟人化和情感识别提供了一种新的研究思路。同时本文设计了一个具有情绪反应的智能Agent助理。根据以上提出的模糊情感识别,我们将模糊情感识别的结果应用于E-learning系统,从而实现了教学系统的人性化和智能化。

面向城市空间的实景视觉体验评价技术

虽然环境体验在开放空间设计中越来越受到重视,但是准确的描述和测量环境体验却较为困难。本研究介绍了一种基于实景(in situ)体验中的实时(real time)心理物理反馈数据的视觉及综合体验评价新技术,及其在规划设计评价中的应用。研究采用实验手段,利用便携式生物反馈仪和GPS采集人在实景体验中的心理物理反馈和空间位置移动数据,并采用情感计算(affective computing)技术对生理指标进行加工和体验预测。通过整合情感数据和空间数据的情感制图(affective mapping)技术,实现对建成环境体验的实景视觉体验评价,识别激发负面体验的环境因素并进行改进设计。

基于对象Web的远程有限元仿真服务研究

Internet/Web的迅速发展为计算资源的远程共享和发布提供了开放而一致的平台,使得利用优秀的仿真软件提供远程仿真服务具有现实意义。为此,本文从分析有限元计算的特点出发,提出了基于对象Web的远程有限元仿真服务框架R-FEAS,框架采用浏览器/计算服务代理/服务器三层结构,具体讨论了有限元分析任务的描述和管理、计算服务代理、通信机制、后台服务软件规范及可视化技术等问题。本文最后呈现了一个简单原型系统。

基于情感学习智能体的交互式进化计算方法

为克服普通交互式进化计算方法局域搜索能力不强、过度依赖于人员主观偏好的问题,对智能体传统的信念、愿望、意图结构进行了扩展,提出了一类面向交互式进化计算的情感学习智能体,这种基于人机交互机制下的情感计算和学习行为,能够主动学习人员的决策偏好,从而减轻人员在交互式进化计算中的疲劳程度。给出了智能体的结构模型和功能模块,讨论了实现交互式进化计算的算法。通过数值实例以及工业过程比例、积分、微分控制参数整定问题,说明了在一类交互式进化计算问题中的应用,验证了所提技术方法的可行性和有效性。

远程教育中和谐人机情感交互模型的研究

如何在远程教学和远程学习中实现以人文关怀为特征的和谐情感交互,以提高学习者的学习效率,已成为现代远程教育中值得深入研究的重要课题。本文描述了在软件Agent技术基础上,研究具有个性情感的和谐人机交互系统的思想方法、体系模型和技术手段。

实景实时感受支持的城市街道景观视觉评价及设计

文章选取凯文·林奇和唐纳德·阿普尔亚德20世纪60年代关于快速移动车辆中的环境认知研究为例,结合神经认知学原理,对其图式分析的方法进行了重新解析。尽管该方法对其后的城市设计、风景园林规划设计特别是公路景观设计研究有着深远的影响,但由于此方法较为繁杂,一定程度上限制了其成果在规划设计实践中的直接应用。文章的重新解读将其图式系统按照视觉、知觉2条皮质层通路的不同功能重新组织,有效简化了其逻辑结构,为其在实践中的应用创造了条件。在认知心理学的基础上,采用实验手段为进一步通过神经生物反馈测量人们的环境感受提出修改建议。

人机情感交互智能体及其在控制性能评价中的应用

在智能体的信念、愿望、意图模型基础上,提出了一个人机情感交互模型。根据隐马氏链模型的情感强度空间表达和个性OCC模型的结构框架,融合了一种人工心理应激模型的内涵,建立起一个刺激转移情感计算模型。详细给出了智能体的情感计算方法,并进一步将其加入到智能体的人机交互机制中,构造了人机交互学习模型,提出了人机交互目标完成程度指标及其计算和情感学习算法。以过程控制性能评价为应用实例,讨论了智能体人机情感交互模型的构建和相关算法,并针对具体的控制回路进行了仿真和分析,验证了所提出方法的可行性和有效性。

智能模式识别采摘机器人设计——基于图像聚类和情感模糊计算模型

随着科学技术的不断进步和完善,情感计算对于智能设备设计的重要性也日益显著,将情感计算能力与智能设备进行有机地整合不仅能够较好地整合人机交互,还可以使设备具有类人的作业能力。为了使采摘机器人可以对具体的作业环境做出反应,实现果实的定位和成熟度的判断,采用AML脚本语言,结合模糊c均值聚类算法,设计了采摘机器人智能识别模式模型,并将算法嵌入到采摘机器人机器视觉及控制系统中,最后对算法的可行性和可靠性进行了验证。试验结果表明:采用该方法对农作物颜色识别的准确率较高,并且相对于其他算法具有计算效率更快、计算准确率更高等优点,从而验证了算法的可靠性,为智能采摘机器人的设计提供了一种新的方法。

未来教育空间站网真教室的设计及其核心价值

网真技术能够利用计算机网络技术传送真实的情景和再现真实的环境,实现丰富的用户体验和创新的应用内涵。随着互联网的快速发展,网真技术与教育行业应用相结合已经成为必然,并实现了超高清、真人大小和远程面对面互动沟通的远程教育模式。根据未来教育空间站的应用需要,提出了网真教室的概念,梳理网真教室与智慧教室的关系,同时深入研究网真教室的关键技术,设计并构建了一个沉浸式的网真教室原型系统,总结归纳了网真教室的核心价值。

基于情感计算的和谐人机教学模型的研究

情感计算是指与情感有关、由情感引发或者能够对情感产生影响的计算,其目的是赋予计算机识别、理解、表达和适应人情感的能力。心理学研究认为,情感因素能对学习行为产生重要影响。本文将情感计算技术应用于网络教学,提出一个基于情感计算的和谐人机情感教学模型,实现了个性化教学和学生情感信息识别,并能根据学生不同的情绪状态动态调整教学策略,以期解决网络教学中情感缺失的问题。本文阐述了模型的构建,并分析了模型实现中的关键技术。