E-learning中基于改进SVM的情绪认知建模技术研究

【摘要】论文的研究工作是围绕国家自然科学基金资助项目(项目号：No.60970052)”e-learning中基于学业表情的情绪认知分析研究”,北京市自然科学基金资助项目(项目号：No.4112014)“基于情绪心理的个性化社区教育e-learning关键技术研究”等课题展开的。论文研究的主要目的是为了解决传统网络教学中存在的情感缺失问题,为具有情绪认知交互功能的E-learning系统提供学业情绪分析、学业情绪识别建模等功能。即通过在E-learning情境下对本项目组同学前端采集并提取到的面部表情特征进行分析、建模,判断出学习者对于当前学习内容产生的情绪反应,从而得出学习者当前的学业情绪状态,进而为E-learning的个性化情绪教学提供情绪功能支持。论文的主要研究工作和成果如下：1.在E-learning情境下学习者的学业情绪研究的基础上,结合情绪心理学及教育心理学相关理论,进一步分析了学习者在正常学习状态下产生的相关学习特性。并根据这些特性及影响因素,从趋避度、专注度及愉悦度三个维度,结合OCC情绪模型建立了一个新的学业情绪识别认知模型。2.针对不同学习者因其独特的性格特征会导致不同学习习惯的特点,为提高特殊情况下的学业情绪识别效率以及识别准确率,论文通过对不同面部表情参数的对比和分析建立了一个可适应学习者不同性格特征的个性化学业情绪模型。仿真实验表明,该模型无论在学习者处于正常学习状态还是特殊学习状态下(如闭眼等),都可以直接作出判断,提高了识别效率。3.以OCC情绪模型为基础,利用支持向量机网络的小样本非线性特性,并使用粒子群算法(PSO)改进支持向量机,从趋避度、专注度和愉悦度这三个维度进行分析,建立了E-learning情境下学习者的情绪认知模型及综合情绪模型。其中,情绪认知模型可得到更准确的学业情绪识别率,综合情绪模型可为E-learning后续教学推理提供重要依据。4.在Eclipse平台下使用JAVA编程语言,结合上述个性化的情绪模型以及综合情绪模型,实现一个E-learning中针对学习者学业情绪分析的情绪认知原型系统,并取得了较满意的实验效果。
【作者】丁文澜；
【导师】王万森；
【作者基本信息】首都师范大学，通信与信息系统，2014，硕士
【关键词】E-learning；学业情绪模型；支持向量机；粒子群算法；OCC模型；

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