融入性格的E-Learning情绪模型

发布时间：2018-11-10 19:47

【摘要】：针对传统情绪模型存在缺乏性格因素的问题,在E-Learning学业情绪模型中引入性格因素,根据性格、心情和情绪的映射关系,将其融入到基于专注度、趋避度、愉悦度的三维学业情绪空间中,建立融合性格因素的基于遗传算法优化径向基函数神经网络(RBF)的E-Learning学业情绪模型,为E-Learning情境中结合人的性格和心情研究情绪认知评价问题提供一种可能。实验结果表明,该模型具有较高的识别率和较好的实时性。
[Abstract]:In view of the lack of personality factors in the traditional emotional model, this paper introduces personality factors into the E-Learning academic emotion model, which is based on the degree of concentration and avoidance according to the mapping relationship among personality, mood and emotion. In the three-dimensional academic emotion space of pleasure degree, the E-Learning academic emotion model based on genetic algorithm to optimize radial basis function neural network (RBF) was established. It provides a possibility for the study of emotional cognitive evaluation in the context of E-Learning combined with personality and mood. The experimental results show that the model has higher recognition rate and better real-time performance.
【作者单位】： 首都师范大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(60970052) 北京市自然科学基金项目(4112014)
【分类号】：B842.6;TP183

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本文编号：2323434