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文檔簡(jiǎn)介
1、情緒在人們的日常學(xué)習(xí)工作中發(fā)揮著重要作用,并且人類具有的情感能力是人類與當(dāng)前智能機(jī)器的最大不同之處之一。不斷完善的認(rèn)知心理學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)學(xué)和情緒認(rèn)知評(píng)價(jià)理論有力的支持了人工智能領(lǐng)域情感機(jī)器人的研究工作。計(jì)算機(jī)和人工智能等領(lǐng)域的研究學(xué)者也越來(lái)越認(rèn)知到讓智能機(jī)器只具備邏輯運(yùn)算能力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,還應(yīng)該讓其具有情感能力(情緒識(shí)別和情感表達(dá)),且能與人進(jìn)行具有情感的交流。
本文首先介紹了智能機(jī)器人與人工情感的研究現(xiàn)狀和研究意義,接著介
2、紹了與本課題相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)、相關(guān)理論和技術(shù),然后闡述了基于認(rèn)知評(píng)價(jià)理論的情感模型,最后在情感認(rèn)知(Affective-Cognitive,AC)模型框架中改進(jìn)了基于情緒認(rèn)知評(píng)價(jià)理論的情感認(rèn)知決策方法并且通過(guò)改進(jìn)的Q學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)智能體的情感認(rèn)知決策,傳統(tǒng)Q學(xué)習(xí)算法沒(méi)有考慮來(lái)自智能體自身內(nèi)部對(duì)實(shí)現(xiàn)某種目標(biāo)的內(nèi)在激勵(lì)只考慮來(lái)自它外部環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì),而改進(jìn)的Q學(xué)習(xí)算法則采用了內(nèi)在激勵(lì)和外部環(huán)境獎(jiǎng)勵(lì)的兩種獎(jiǎng)懲機(jī)制,同時(shí)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)Q學(xué)習(xí)
3、算法中的Q函數(shù)。
本文采用了AC框架模型中對(duì)情感認(rèn)知決策進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分層的方法,即每個(gè)情感認(rèn)知決策是由它的子決策和原始決策組成,且每個(gè)決策可以激活和銷毀它的子決策。本文對(duì)情感認(rèn)知決策進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分層的目的是為了解決情感認(rèn)知決策中的決策維數(shù)問(wèn)題,其實(shí)質(zhì)就是把情感認(rèn)知決策進(jìn)行細(xì)分,讓不同層次上的情感認(rèn)知決策都有各自的目標(biāo),每個(gè)低層次情感認(rèn)知決策只需在較小的狀態(tài)空間內(nèi)進(jìn)行求解,學(xué)習(xí)到低層次情感認(rèn)知決策的策略可以被高層次的情感認(rèn)知決策直接
4、調(diào)用,從而加快決策的求解速度。
本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于情緒認(rèn)知評(píng)價(jià)理論且具有情感決策能力的情感智能體,它是由觀察模塊、情緒模塊、認(rèn)知模塊、情緒認(rèn)知決策模塊和情感行為模塊等模塊組成。情感智能體通過(guò)觀察模塊來(lái)獲取外界信息,然后通過(guò)情緒模塊和認(rèn)知模塊在情感認(rèn)知決策模塊中得到相應(yīng)的情感行為決策,最后情感智能體執(zhí)行相應(yīng)的情感行為,外界環(huán)境會(huì)把情感行為決策的結(jié)果再反饋給情感智能體,情感智能體會(huì)根據(jù)外界環(huán)境反饋的結(jié)果對(duì)情緒、認(rèn)知和情感認(rèn)知決
5、策模塊進(jìn)行更新。
最后,利用OpenCV開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)和Access數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)采用Ekman的面部表情編碼系統(tǒng)在VS2010開(kāi)發(fā)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了一個(gè)能夠識(shí)別面部表情的情感智能體并且采用Ekman表情庫(kù)中的圖片對(duì)它進(jìn)行訓(xùn)練,在仿真人機(jī)交互中證明了情感智能體初步具有情感決策能力,同時(shí)也在matlab中對(duì)改進(jìn)的Q學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了驗(yàn)證。模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,情感智能體的情感行為反應(yīng)是符合人類情感行為規(guī)律的,因此說(shuō)明基于情感認(rèn)知評(píng)價(jià)理論
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