| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题的研究背景及研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外相关领域的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 基于生理信号的情感识别 | 第15-16页 |
| 1.2.2 情感相关服务自主认知 | 第16-17页 |
| 1.3 论文研究目的、内容及方法 | 第17-18页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 压力情感状态生理数据的采集与处理 | 第20-34页 |
| 2.1 与压力情感相关的生理信息 | 第20-22页 |
| 2.1.1 皮肤电反应 | 第21页 |
| 2.1.2 心率和R-R间期 | 第21-22页 |
| 2.2 情感数据采集实验设计 | 第22-28页 |
| 2.2.1 数据采集设备与实验被试 | 第22-24页 |
| 2.2.2 情感诱发方案 | 第24-26页 |
| 2.2.3 情感数据采集流程 | 第26-27页 |
| 2.2.4 实验有效性分析 | 第27-28页 |
| 2.3 生理信号预处理 | 第28-30页 |
| 2.3.1 皮肤电信号的预处理 | 第28-29页 |
| 2.3.2 心率信号的预处理 | 第29-30页 |
| 2.3.3 R-R间期信号的预处理 | 第30页 |
| 2.4 生理信号特征提取 | 第30-32页 |
| 2.4.1 皮肤电信号特征 | 第30-31页 |
| 2.4.2 心率及心率变异性特征 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 融合多生理信号的压力情感识别算法 | 第34-48页 |
| 3.1 基于主成分分析的特征选择算法 | 第34-37页 |
| 3.1.1 特征标准化预处理 | 第34-35页 |
| 3.1.2 主成分分析的概述 | 第35-36页 |
| 3.1.3 基于PCA的特征选择 | 第36-37页 |
| 3.2 基于支持向量机的情感识别算法 | 第37-42页 |
| 3.2.1 支持向量机 | 第37-41页 |
| 3.2.2 分类结果的评价指标 | 第41-42页 |
| 3.3 支持向量机的参数优化 | 第42-43页 |
| 3.4 基于生理信号的情感识别流程 | 第43-45页 |
| 3.5 压力情感识别SVM模型的实验与分析 | 第45-47页 |
| 3.5.1 标准化公式的确定 | 第45页 |
| 3.5.2 支持向量机的核函数 | 第45-46页 |
| 3.5.3 SVM超参数优化算法比较 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 以情感为核心的机器人服务自主认知和个性化选择 | 第48-58页 |
| 4.1 智能空间中情感-时空本体模型构建 | 第48-50页 |
| 4.1.1 本体技术 | 第48-49页 |
| 4.1.2 情感-时空本体模型 | 第49-50页 |
| 4.2 以用户情感为核心的机器人服务任务自主认知 | 第50-54页 |
| 4.2.1 BP神经网络与机器人服务任务推理的结合 | 第50-52页 |
| 4.2.2 服务认知规则的编码方法 | 第52-53页 |
| 4.2.3 以用户情感为核心的机器人服务认知 | 第53-54页 |
| 4.3 基于情感反馈的个性化服务选择 | 第54-56页 |
| 4.3.1 基于用户情感反馈的服务选择问题描述 | 第54页 |
| 4.3.2 以情感为核心的服务选择策略 | 第54-55页 |
| 4.3.3 个性化服务选择过程 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第58-70页 |
| 5.1 基于可穿戴设备的压力情感识别结果分析 | 第58-61页 |
| 5.1.1 不同程度压力情感的识别结果对比及分析 | 第58-60页 |
| 5.1.2 不同生理信号组合对压力情感识别的影响 | 第60-61页 |
| 5.1.3 压力情感识别算法选择对结果的影响 | 第61页 |
| 5.2 以压力情感为核心的机器人任务自主认知功能的实现 | 第61-68页 |
| 5.2.1 以情感为核心的BP神经网络服务推理 | 第62-63页 |
| 5.2.2 以情感为反馈的偏好度调整和服务选择 | 第63-65页 |
| 5.2.3 以智能空间为背景的系统总体测试 | 第65-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 本文主要研究结果 | 第70-71页 |
| 6.2 下一步研究方向 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 硕士期间发表的论文和科研成果 | 第80页 |
| 硕士期间参加的科研工作 | 第80-82页 |
| 附录1 个人资料 | 第82-84页 |
| 附录2 压力程度调查问卷A | 第84-86页 |
| 附录3 压力程度调查问卷B | 第86-88页 |
| 附录4 生理信号特征 | 第88-90页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第90页 |
