| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 插图和附表清单 | 第13-16页 |
| 1 绪论 | 第16-39页 |
| ·课题的研究背景 | 第16-17页 |
| ·国内外相关领域研究现状分析 | 第17-34页 |
| ·人机交互与合作 | 第17-18页 |
| ·仿人机器人 | 第18-28页 |
| ·情感计算 | 第28-29页 |
| ·Benchmark问题 | 第29-30页 |
| ·多Agent计算 | 第30-33页 |
| ·联想记忆模型 | 第33-34页 |
| ·课题的研究意义 | 第34-35页 |
| ·本文的主要研究工作及创新点 | 第35-37页 |
| ·论文的结构安排 | 第37-39页 |
| 2 情感引擎的Benchmark研究 | 第39-51页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·心理实验范式 | 第39-40页 |
| ·基于心理范式的人工情感产生引擎Benchmark | 第40-46页 |
| ·经典的情感模型 | 第40-43页 |
| ·情绪的自发转移与刺激转移建模 | 第43-45页 |
| ·Benchmark测试过程 | 第45-46页 |
| ·实验与仿真 | 第46-50页 |
| ·平台的搭建与实验过程 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 3 基于多Agent的情感决策 | 第51-76页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·基于多Agent的决策支持系统 | 第51-60页 |
| ·智能多Agent系统 | 第51-54页 |
| ·决策支持系统的结构与工作过程 | 第54-57页 |
| ·基于多Agent的群体决策支持系统框架及其改进 | 第57-60页 |
| ·多Agent的推理与层次分析 | 第60-66页 |
| ·QSIM定性推理算法 | 第60-62页 |
| ·多Agent环境下的QSIM推理 | 第62-65页 |
| ·Agent群体层次分析法 | 第65页 |
| ·复杂决策问题的层级结构化 | 第65-66页 |
| ·多Agent的情感决策系统的构建 | 第66-69页 |
| ·系统的总体结构 | 第66-68页 |
| ·状态-事件模型 | 第68-69页 |
| ·情感推理机 | 第69页 |
| ·智能家居环境中的机器人情感决策系统 | 第69-74页 |
| ·系统的实现环境 | 第69-72页 |
| ·系统的工作流程 | 第72-73页 |
| ·系统在智能家居环境中的应用 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 4 仿人机器人的联想记忆建模 | 第76-94页 |
| ·引言 | 第76页 |
| ·神经网络模型 | 第76-82页 |
| ·神经网络的性质 | 第76-77页 |
| ·神经网络的结构 | 第77-79页 |
| ·BP神经网络 | 第79-82页 |
| ·心境与情绪模型 | 第82-90页 |
| ·情感能量 | 第82-86页 |
| ·心境自发转移 | 第86-87页 |
| ·心境刺激转移 | 第87-90页 |
| ·基于认知与心境的联想记忆模型 | 第90-93页 |
| ·联想记忆建模 | 第90-92页 |
| ·模型有效性验证 | 第92-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 5 人与机器人的表情交互 | 第94-113页 |
| ·引言 | 第94页 |
| ·仿人机器人的整体设计 | 第94-100页 |
| ·仿人机器人的系统结构 | 第94-97页 |
| ·仿人机器人的机构设计 | 第97-98页 |
| ·仿人机器人的功能模块 | 第98-100页 |
| ·空间中的心理能量 | 第100-102页 |
| ·空间中情感状态的描述 | 第100页 |
| ·空间中心理能量的定义 | 第100-102页 |
| ·机器人的表情调节 | 第102-107页 |
| ·机器人的情感调节 | 第102-103页 |
| ·情感状态的强度 | 第103-104页 |
| ·情感强度的衰减 | 第104-105页 |
| ·仿人机器人的情感表达 | 第105-107页 |
| ·实验 | 第107-112页 |
| ·人机交互管理系统设计 | 第107-109页 |
| ·人机表情交互的情感计算构架 | 第109-110页 |
| ·仿人机器人的情感表达与控制 | 第110-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 6 结论与展望 | 第113-115页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第113-114页 |
| ·后续研究工作的思考与展望 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-128页 |
| 作者简历及在学研究成果 | 第128-131页 |
| 学位论文数据集 | 第131页 |