【摘要】：針對傳統(tǒng)情緒模型存在缺乏性格因素的問題,在E-Learning學(xué)業(yè)情緒模型中引入性格因素,根據(jù)性格、心情和情緒的映射關(guān)系,將其融入到基于專注度、趨避度、愉悅度的三維學(xué)業(yè)情緒空間中,建立融合性格因素的基于遺傳算法優(yōu)化徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)的E-Learning學(xué)業(yè)情緒模型,為E-Learning情境中結(jié)合人的性格和心情研究情緒認(rèn)知評價問題提供一種可能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型具有較高的識別率和較好的實(shí)時性。
[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.
【作者單位】： 首都師范大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(60970052) 北京市自然科學(xué)基金項目(4112014)
【分類號】：B842.6;TP183

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本文編號：2323434