有序加权平均算子用于情感调节素材的选择
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 引言 | 第9-15页 |
| 1.1. 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2. 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3. 论文研究内容和创新点 | 第11-13页 |
| 1.3.1 素材库和素材评价矩阵的建立 | 第12页 |
| 1.3.2 基于OWA的素材选择模型 | 第12页 |
| 1.3.3 素材属性赋权 | 第12页 |
| 1.3.4 素材选择模型的验证 | 第12-13页 |
| 1.3.5 情感调节系统的建立 | 第13页 |
| 1.3.6 主要研究特色 | 第13页 |
| 1.4. 论文的整体结构 | 第13-15页 |
| 第2章 情感调节素材库和素材评价矩阵的建立 | 第15-23页 |
| 2.1. 调节素材库的建立 | 第15-16页 |
| 2.2. PAD模型和皮肤电 | 第16-19页 |
| 2.2.1 PAD模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 皮肤电采集和降噪处理 | 第17-19页 |
| 2.3. 素材属性评价矩阵的建立 | 第19-21页 |
| 2.4. 小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于OWA算子的素材选择模型 | 第23-27页 |
| 3.1. 基本的OWA算子 | 第23-24页 |
| 3.2. 基于OWA算子的素材选择模型的建立 | 第24-25页 |
| 3.3. 小结 | 第25-27页 |
| 第4章 情感调节素材属性权重的确定 | 第27-39页 |
| 4.1. 层次分析法用于主观赋权 | 第27-29页 |
| 4.2. 基于熵值法的客观赋权 | 第29-30页 |
| 4.3. 基于离差平方和的组合赋权 | 第30-33页 |
| 4.4. 基于BP神经网络的交互式赋权 | 第33-36页 |
| 4.4.1 人工神经网络模型 | 第33-34页 |
| 4.4.2 BP神经网络用于交互式赋权 | 第34-36页 |
| 4.5. 基于OWA算子的素材选择过程 | 第36-37页 |
| 4.6. 小结 | 第37-39页 |
| 第5章 基于OWA算子的素材选择模型的验证 | 第39-45页 |
| 5.1. OWA算子用于素材选择有效性的验证 | 第39-41页 |
| 5.2. OWA算子用于素材选择准确性的验证 | 第41-43页 |
| 5.2.1 决策结果准确性的判断 | 第41页 |
| 5.2.2 准确性实验验证 | 第41-43页 |
| 5.3. 小结 | 第43-45页 |
| 第6章 情感调节系统的建立 | 第45-53页 |
| 6.1. 基于GSR的情感识别 | 第45-50页 |
| 6.1.1 情感诱发实验方案和信号样本库的建立 | 第45-46页 |
| 6.1.2 GSR信号数据处理和特征提取 | 第46-47页 |
| 6.1.3 情感分类和情感识别 | 第47-49页 |
| 6.1.4 情感的实时识别 | 第49-50页 |
| 6.2. 情感调节系统 | 第50-51页 |
| 6.3. 小结 | 第51-53页 |
| 第7章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 7.1 总结 | 第53页 |
| 7.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读硕士期间研究成果及发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 攻读硕士期间参与的项目 | 第69页 |
