| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外情感机器人的发展状况 | 第12-13页 |
| 1.2.2 中国情感机器人的发展状况 | 第13-14页 |
| 1.3 课题研究的意义及目标 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 情感机器人玩具总体框架研究与设计 | 第16-32页 |
| 2.1 情感计算理论的相关基础 | 第16-24页 |
| 2.1.1 情感的概念、特性、分类及表示 | 第16-18页 |
| 2.1.2 情感的识别 | 第18-19页 |
| 2.1.3 情感的表达 | 第19页 |
| 2.1.4 情感的生成 | 第19-24页 |
| 2.2 情感机器人玩具框架的分析与设计 | 第24-31页 |
| 2.2.1 情感机器人玩具的总体框架分析与设计 | 第24-26页 |
| 2.2.2 情感输入模块的分析与设计 | 第26-30页 |
| 2.2.3 情感表达模块的分析与设计 | 第30-31页 |
| 2.2.4 情感生成模块的分析与设计 | 第31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于 BP 神经网络的情感模型的建立 | 第32-50页 |
| 3.1 人工神经网络 | 第32-38页 |
| 3.1.1 人工神经网络的发展历史 | 第32-33页 |
| 3.1.2 人工神经网络的特征与功能 | 第33-34页 |
| 3.1.3 人工神经网络的主要应用领域 | 第34-35页 |
| 3.1.4 人工神经网络模型 | 第35-36页 |
| 3.1.5 人工神经网络的学习方式与规则 | 第36-38页 |
| 3.2 BP 神经网络模型 | 第38-42页 |
| 3.2.1 BP 神经网络的数学模型与理论基础 | 第38-40页 |
| 3.2.2 BP 神经网络的实现 | 第40-41页 |
| 3.2.3 BP 网络的能力与局限性 | 第41页 |
| 3.2.4 BP 算法的相关改进 | 第41-42页 |
| 3.3 基于 BP 神经网络的情感模型的实现与测试结果分析 | 第42-48页 |
| 3.3.1 网络模型的初步确定 | 第42-43页 |
| 3.3.2 网络学习与模型的最终确定 | 第43-46页 |
| 3.3.3 BP 神经网络的 C 语言实现 | 第46-48页 |
| 3.3.4 测试结果分析 | 第48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 情感机器人玩具的实现 | 第50-67页 |
| 4.1 情感机器人玩具的软硬件平台 | 第50-52页 |
| 4.1.1 情感机器人玩具的硬件平台 | 第50-51页 |
| 4.1.2 情感机器人玩具的软件平台 | 第51-52页 |
| 4.2 情感机器人玩具输入模块的实现 | 第52-53页 |
| 4.2.1 点读技术 | 第52-53页 |
| 4.2.2 情感机器人玩具输入模块的实现 | 第53页 |
| 4.3 情感机器人玩具输出模块的实现 | 第53-62页 |
| 4.3.1 Protocol Buffers 技术 | 第53-56页 |
| 4.3.2 情感机器人玩具输出模块数据库的设计与实现 | 第56-62页 |
| 4.3.3 情感机器人玩具输出模块的实现 | 第62页 |
| 4.4 情感机器人玩具的整体实现 | 第62-66页 |
| 4.4.1 情感机器人玩具的软件实现 | 第62-65页 |
| 4.4.2 情感机器人玩具的整体实现 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 本文总结 | 第67页 |
| 工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 答辩委员会委员签名的答辩决议书 | 第75页 |
