远程教育中情感信息的建模与处理方法研究
| 独创性声明 | 第1页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstact | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·远程教育中的情感问题 | 第10-11页 |
| ·情感及情感信息 | 第11-12页 |
| ·情感信息处理 | 第12-15页 |
| ·情感信息处理的模型 | 第12-13页 |
| ·情感信息处理方法 | 第13-14页 |
| ·情感信息处理的研究课题 | 第14-15页 |
| ·情感计算概述 | 第15-16页 |
| ·情感计算相关概念 | 第15页 |
| ·情感计算研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文所作的工作 | 第16-17页 |
| 第二章 远程教育 | 第17-25页 |
| ·远程教育及其特点 | 第17-18页 |
| ·远程教育带来的社会意义 | 第18-20页 |
| ·现代远程教育为建立终身化教育提供物质基础 | 第18-19页 |
| ·现代远程教育为教育平等提供条件 | 第19-20页 |
| ·远程教育为社会培养新型人才 | 第20页 |
| ·情感因素对认知行为的影响 | 第20-22页 |
| ·远程教育中存在的情感信息缺失问题 | 第22-23页 |
| ·远程教育中情感缺失问题的解决方案 | 第23-24页 |
| ·融入科学人文主义教育思想 | 第23页 |
| ·利用网络和多媒体技术的优势，创设教学情境 | 第23页 |
| ·实施探究、发现、合作式学习 | 第23-24页 |
| ·完善与发展网络技术 | 第24页 |
| ·利用情感计算中情感信息处理技术补偿情感 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 用于情感建模的统计模型——隐马尔可夫模型 | 第25-38页 |
| ·HMM基本思想 | 第25-28页 |
| ·HMM基本算法 | 第28-33页 |
| ·前向—后向算法 | 第29-30页 |
| ·Viterbi算法 | 第30-31页 |
| ·Baum-Welch算法 | 第31-33页 |
| ·HMM算法实现中的基本问题 | 第33-37页 |
| ·初始模型选取 | 第33-34页 |
| ·多个观察值序列训练 | 第34页 |
| ·比例因子问题 | 第34-36页 |
| ·HMM的其它形式 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 情感模型的训练工具—BP算法 | 第38-50页 |
| ·神经网络处理单元 | 第38-41页 |
| ·人脑神经细胞结构 | 第38-39页 |
| ·人工神经网络的处理单元 | 第39-40页 |
| ·相关概念 | 第40-41页 |
| ·神经网络的学习机理和机构 | 第41-43页 |
| ·感知器的学习结构 | 第41-42页 |
| ·感知器的学习算法 | 第42-43页 |
| ·反向传播学习算法—BP算法 | 第43-49页 |
| ·BP算法的原理 | 第43-45页 |
| ·BP算法的数学表达 | 第45-48页 |
| ·BP算法的执行步骤 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 远程教学系统中的情感建模 | 第50-75页 |
| ·情感建模研究进展 | 第50-52页 |
| ·确定情感空间 | 第50-51页 |
| ·选择数学工具建模 | 第51-52页 |
| ·情感建模的应用 | 第52-54页 |
| ·应用情感建模技术的产品 | 第52-53页 |
| ·情感建模技术在远程教育中的应用现状 | 第53-54页 |
| ·性格空间与情感空间的分析 | 第54-59页 |
| ·基于隐马尔可夫模型和BP算法的情感建模 | 第59-66页 |
| ·情绪熵、情感熵在情感建模中的应用 | 第60-62页 |
| ·情感模型分析 | 第62-63页 |
| ·用Baum-Welch和BP算法建立情感模型 | 第63-66页 |
| ·基于情感计算的远程教育系统建模与实现 | 第66-74页 |
| ·远程教育系统建模 | 第66-68页 |
| ·情感模型的实现 | 第68-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
