| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 引言 | 第10-13页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究创新 | 第12-13页 |
| 2 文献综述 | 第13-26页 |
| ·特质焦虑 | 第13-14页 |
| ·焦虑的定义 | 第13页 |
| ·特质焦虑的界定 | 第13-14页 |
| ·特质焦虑的测量 | 第14页 |
| ·面孔情绪识别 | 第14-19页 |
| ·情绪的概念与分类 | 第14-16页 |
| ·情绪的概念 | 第15页 |
| ·情绪的分类 | 第15-16页 |
| ·面孔情绪识别的理论与研究现状 | 第16-19页 |
| ·面孔情绪识别的理论 | 第16-17页 |
| ·面孔情绪识别的研究现状 | 第17-19页 |
| ·特质焦虑与面孔情绪识别的关系 | 第19-20页 |
| ·支持向量回归机技术及其在心理学中的研究现状 | 第20-25页 |
| ·支持向量机技术 | 第20-21页 |
| ·支持向量回归机技术 | 第21页 |
| ·支持向量回归机技术的发展历程及应用领域 | 第21-22页 |
| ·支持向量回归机技术与人工神经网络技术的对比 | 第22-25页 |
| ·人工神经网络技术 | 第22页 |
| ·人工神经网络技术在心理学领域的应用 | 第22-24页 |
| ·人工神经网络技术在认知领域的应用 | 第22-24页 |
| ·人工神经网络技术在心理健康诊断领域的研究 | 第24页 |
| ·支持向量回归机技术与人工神经网络技术的对比 | 第24-25页 |
| ·已有研究的不足 | 第25-26页 |
| 3 特质焦虑与面孔情绪识别的关系研究 | 第26-34页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·研究目的 | 第27页 |
| ·研究假设 | 第27页 |
| ·研究方法 | 第27-29页 |
| ·被试 | 第27页 |
| ·实验材料 | 第27页 |
| ·实验设计 | 第27-29页 |
| ·研究结果 | 第29-32页 |
| ·混合方差分析 | 第29-31页 |
| ·高低特质焦虑组对面孔情绪识别正确率的对比分析 | 第31-32页 |
| ·基于人口学变量的对比分析 | 第32页 |
| ·讨论 | 第32-34页 |
| 4 特质焦虑者对面孔情绪识别的支持向量回归机研究 | 第34-45页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·研究目的 | 第34页 |
| ·研究假设 | 第34页 |
| ·研究方法 | 第34-35页 |
| ·被试 | 第34-35页 |
| ·实验材料 | 第35页 |
| ·实验设计 | 第35页 |
| ·研究结果 | 第35-42页 |
| ·支持向量回归机技术（SVR） | 第35-39页 |
| ·人工神经网络技术 | 第39-41页 |
| ·支持向量回归机技术与人工神经网络技术的预测结果的对比 | 第41-42页 |
| ·讨论 | 第42-45页 |
| ·支持向量回归机技术 | 第42-43页 |
| ·支持向量回归机技术与人工神经网络技术的对比 | 第43-44页 |
| ·结论 | 第44-45页 |
| 5 总结与展望 | 第45-48页 |
| ·全文总结 | 第45页 |
| ·本文的不足 | 第45-46页 |
| ·研究展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 攻读硕士期间发表论文及参与的研究 | 第53-54页 |
| 附录 | 第54-65页 |
| 附录1 面孔情绪图片筛选指导语 | 第54-55页 |
| 附录2 面孔情绪图片筛选结果 | 第55-59页 |
| 附录3 Eprime软件指导语 | 第59-60页 |
| 附录4 实验材料 | 第60-63页 |
| 附录5 状态-特质焦虑量表 | 第63-65页 |
| 后记 | 第65-67页 |