| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-11页 |
| 引言 | 第11-16页 |
| 1 文献综述 | 第16-47页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·心理学的基本理论 | 第16-23页 |
| ·基本概念 | 第16-17页 |
| ·情绪和情感 | 第17-20页 |
| ·关于情绪的理论 | 第20-23页 |
| ·人工智能 | 第23-33页 |
| ·模式识别 | 第23-24页 |
| ·自然语言理解 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络（ANN） | 第25-26页 |
| ·机器学习 | 第26-27页 |
| ·专家系统 | 第27-29页 |
| ·知识工程 | 第29-31页 |
| ·机器视觉 | 第31-33页 |
| ·人工生命 | 第33页 |
| ·情感计算 | 第33-35页 |
| ·人工心理学 | 第35-40页 |
| ·人工心理学理论的产生及研究内容 | 第35-37页 |
| ·人工心理学的应用 | 第37页 |
| ·人工心理学与人工情感 | 第37-39页 |
| ·人工生命、人工智能、人工心理学关系 | 第39-40页 |
| ·人工情感建模进展 | 第40-46页 |
| ·关于情绪系统的理论模型 | 第40-43页 |
| ·关于情绪系统的计算机应用模型 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 2 情感能量与情感状态描述空间的建立 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·动力心理学与心理能量 | 第47-50页 |
| ·弗洛伊德的心理能量模型 | 第47-48页 |
| ·荣格的心理能量模型 | 第48-50页 |
| ·心理能量的表现形式与数学描述 | 第50-52页 |
| ·心理能量的两种基本表现形式 | 第50-51页 |
| ·情感能量的定义 | 第51页 |
| ·情感能量的生理性抑制 | 第51-52页 |
| ·情感能量的分配及情感状态描述空间的建立 | 第52-55页 |
| ·E_p~α静态分配结构 | 第52-53页 |
| ·E_p~α动态分配结构 | 第53页 |
| ·情感状态空间 | 第53-55页 |
| ·清醒与非清醒状态的划分 | 第55-56页 |
| ·临界方程 | 第55-56页 |
| ·α的生理性临界值α_t~(1|10) | 第56页 |
| ·α的心理性临界值α_t~(γ|λ) | 第56页 |
| ·情绪状态的划分以及情绪状态的变化过程 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 3 情绪状态自发转移过程的马尔可夫链模型与算法 | 第59-75页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·机器情感的基本假设 | 第59-60页 |
| ·马尔可夫链的基本理论介绍 | 第60-64页 |
| ·马尔可夫链的定义 | 第60页 |
| ·马氏链基本方程 | 第60-61页 |
| ·状态的可达、互通 | 第61页 |
| ·转移矩阵系数与极限特性 | 第61-64页 |
| ·情绪状态自发转移过程的数学模型 | 第64-65页 |
| ·状态转移矩阵的确定 | 第65-73页 |
| ·转移矩阵A 的一般形式 | 第65-67页 |
| ·用定理3.3 计算转移矩阵系数并研究其极限特性 | 第67-68页 |
| ·高阶转移概率的计算与极限特性研究 | 第68-71页 |
| ·用公式π* = π* A 推导一般形式的计算公式 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 4 情绪状态刺激转移过程的随机过程模型 | 第75-98页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·HMM的基本概念及其算法 | 第75-86页 |
| ·瓮球模型 | 第75-76页 |
| ·HMM定义 | 第76-77页 |
| ·HMM的三个基本问题 | 第77-78页 |
| ·计算P (O|λ)~([48]) | 第78-79页 |
| ·前向变量及算法 | 第79-83页 |
| ·后向变量及算法 | 第83-84页 |
| ·问题2 的解答 | 第84-85页 |
| ·Viterbi算法 | 第85-86页 |
| ·情绪状态刺激转移过程的随机过程模型与HMM算法 | 第86-89页 |
| ·建模的基本思想 | 第86-88页 |
| ·外界刺激矩阵的确定 | 第88页 |
| ·情绪状态刺激转移矩阵(A|(?)) 的确定 | 第88-89页 |
| ·情绪状态概率分布p_i~(T) 的计算 | 第89-96页 |
| ·前向变量计算过程 | 第89-91页 |
| ·后向变量计算过程 | 第91-92页 |
| ·r_t(i) 与状态概率分布p_i~(T) 的计算过程 | 第92页 |
| ·情绪状态概率分布p_i~(T) 的计算举例 | 第92-96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 5 情感模型的仿真研究 | 第98-121页 |
| ·引言 | 第98页 |
| ·坐标变换 | 第98-101页 |
| ·平移公式 | 第98-99页 |
| ·旋转公式 | 第99-100页 |
| ·平移加旋转公式 | 第100-101页 |
| ·情感状态空间演示程序 | 第101-104页 |
| ·仿真操作界面 | 第101-102页 |
| ·α的心理性临界值α_t~(γ|λ) | 第102-104页 |
| ·情绪状态自发转移过程的仿真 | 第104-108页 |
| ·仿真操作界面 | 第104页 |
| ·情绪状态变化的基本趋势 | 第104-105页 |
| ·(θ|—)对情绪状态变化的影响 | 第105页 |
| ·(θ|—)的取值确定原则 | 第105-106页 |
| ·(π|—)* 的取值确定原则 | 第106-108页 |
| ·情绪状态刺激转移过程的仿真 | 第108-120页 |
| ·仿真操作界面 | 第108-110页 |
| ·刺激作用下情绪状态变化的基本趋势 | 第110-112页 |
| ·最大刺激强度T_(max) | 第112-113页 |
| ·外界刺激对情绪状态的影响 | 第113-115页 |
| ·初始概率分布π对情绪状态的影响 | 第115页 |
| ·情绪状态刺激转移矩阵(A|(?)) 对情绪状态的影响 | 第115-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 6 研究人工情感的个人机器人平台的构建 | 第121-142页 |
| ·引言 | 第121页 |
| ·概述 | 第121-124页 |
| ·个人机器人技术的发展 | 第121-123页 |
| ·个人机器人的相关技术 | 第123页 |
| ·APROS-I型服务机器人实现的功能 | 第123-124页 |
| ·运动系统组成结构 | 第124-132页 |
| ·移动运动系统 | 第124-126页 |
| ·机器人躯体、上肢运动系统 | 第126-127页 |
| ·机器人的头部运动系统 | 第127-132页 |
| ·控制系统硬件体系结构 | 第132-137页 |
| ·基于CAN总线的分布式控制体系结构 | 第132-133页 |
| ·分层结构 | 第133-134页 |
| ·节点结构 | 第134页 |
| ·故障诊断与处理控制器 | 第134-135页 |
| ·控制系统功能 | 第135-136页 |
| ·多传感器信息融合 | 第136-137页 |
| ·软件体系结构 | 第137-138页 |
| ·情感状态与情感行为决策 | 第138-140页 |
| ·系统通信软件设计 | 第140-141页 |
| ·CAN控制器初始化 | 第140页 |
| ·数据发送 | 第140页 |
| ·数据接收 | 第140-141页 |
| ·本章小结 | 第141-142页 |
| 总结与展望 | 第142-148页 |
| 参考文献 | 第148-153页 |
| 在学研究成果 | 第153-155页 |
| 致谢 | 第155页 |
