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基于动力学的人工情感模型研究 摘要 目前，人工智能的情感计算已经涉及到三种情感技能感知情 绪，识别情绪，表达情绪的能力。然而对情感计算的广泛关注确是直 到1 9 9 7 年m i t 实验室，p i c a r d 教授出版 x c 时，就认为是显性情绪，那么允许输出，否则被认为是隐性情 绪，不允许输出。如下图2 一l o ，2 一1 1 分别显示了图2 7 所对应的二阶系统，输出 的门限波形和能量积分波形。 |，、 1 5 j 1 0 r 5 7 图2 1 0 门限为1 的情绪输出 图2 一1 1 能量积累器的积分波形 能量搜集器的作用是获得情绪二阶激励模型中情绪阻尼器转化的能量。可通 过式2 3 亡g 弦( f ) 出 式( 2 3 ) 来得到，f 口( ) 为阻尼作用( 本文中为黏滞阻力) ，那么在开关断丌的时候，能 量搜集器将能量送给情绪能量分配器，情绪能量分配器将根据该情绪对其他情绪 的作用影响，将能量分配到其他情绪状态的能量预留井中。那么现在我们讨论能 量预留井中的能量是如何作用于情绪波动模型的，我们可以借鉴在动力学方程中 处理的方法，考虑式： ，札p 鲁；m 窘 若选定欠阻尼模型，所以有不等式： p t 2 忑 成立。确定零输入响应的解为： x ( f ) - e “k 。c o s ( f ) + k ：s j n ( f ) 】 式( 2 5 ) 式( 2 6 ) 系数k 和k ：的确定通过位移x ( t ) 和x ( t ) 的初始值来确定，那么，假设此时预 留井中的能量为e ，那么可将这个能量通过动能式转化为初速度、，o 作用于系统。 当e 是上述所定义的负性能量时，则x ( o ) 一v 0 ，当e 是上述所定义的正性能量时， x ( o ) = v o ，这样就相当于给了系统一个初始的能量。 这一结构基于以下想法，情绪的一次启动过程中，可看作是情绪能量的作用 影响过程。通过外界刺激注入一定量的情绪能量，有一少部分能量通过情绪的波 动释放掉了，也即不对我们的心理造成任何影响。其中一大部分能量积累在心里， 对心理造成潜在影响，并且这种影响作用也会随时间而淡化。这就是能量搜集器 的作用和预留井的作用。如：刚刚受到愤怒的刺激后会对兴奋的刺激作用产生消 北京邮i 乜人学硕 ：学位论文 基于动力学的人t 情感模型研究 极影响。 2 2 2 神经生理模型 我们知道情绪是种类和维度上的交织，上面的情绪状态模型实际上是对情绪 的种类进行建模。那么其实在情绪的维度上有两个十分重要的维度用来标志神经 生理的唤醒水平。它们是紧张度和激动度。紧张度表示情绪的神经生理激活水平 方面的，而激动度表示个体对情绪情境的突然出现缺乏预料和缺少准备的程度。 在紧张度这一维度上有两极：松弛一紧张。在激动度这一维度上只有一极：平静一 激动“。而这两个神经生理纬度对情绪，认知及行为的影响也一直是心理学，医 学家们研究的重点。所以我们有必要用一个功能上近似的模型来对这两个纬度建 立模型。 2 2 2 1 紧张度模型 紧张度也是心理状态的一个度量维度，紧张是人在某种压力环境的作用之下 所产生的一种适应环境的情绪反应。人的紧张情绪的反应可能是适宜的、积极的， 也可能是不适宜和消极的。它取决于个体的适应能力，以及对环境的认知，如感 知、记忆、思维等。紧张的行为反应可以表现为抑制行为，也可以表现为激化行 为。根据这一状态的特点我们把它划分为紧张( 5 l ，口f 忍耐) ，j 下常( 肋删n f ) ，松弛 ( 陀f r 甜) 这样的三个区间。考虑到人类生理上的调节主要是内分泌的调节。那 么生理上认为这样的过程具有饱和性和滞后性，考虑到与之相类似的紧张度生理 学特性。例如，紧张度一般都是一种生理调节，那么在刺激过后，神经张力仍然 存在，仍然要保持这种紧张状态。因此，简化生理上的饱和非线性，我们建立一 个近似功能的分段线性的神经紧张度线性模型。如图2 1 2 所示。 图2 一1 2 中，紧张度有三个子状态存在，即紧张，正常，松弛。区间 一s 。，一s 。 为松弛状态。区间 一s 。，s 。 为正常状态，区间 s 。，s 。 为紧张状态。点( 0 ，o ) 神经状 态的无刺激初始点。在刺激强度轴上，取正值的时候表示使人紧张的刺激；取负 值的时候是松弛的刺激。 红( 指图2 一1 2 中经由d b b d 的曲线) ，绿( 指经由d c a d 的曲线) ，蓝 ( 指经由d c a d 的曲线) 是该模型典型的三条运行线。红线是典型的神经状态 初期的运行曲线。绿线是典型的松弛恢复曲线。蓝线是典型的紧张恢复曲线。n 是神经状态的恢复系数。6 是神经状态非正常状态下的恢复系数。( 一s 。) s 。神经状 态的健全值。( 一s 。) s 。是神经状态的限度值。 北京邮电人学硕l 。学位论文基于动力学的人t 情感模型研究 图2 1 2 神经紧张度线性化模型 紧张域 右刺激 无论处丁何种状态，都朝d 点方向直线运动 左刺激无论处丁i 何种状态，都朝 点方向直线运动 止常域右刺激无论处丁何种状态，都以州定斜率a ，沿直线向上运动 无刺激无论处丁何种状态，都朝o 点方向直线运动 左刺激无论处丁何种状态，都以i 卉i 定斜率a ，沿随线向f 运动 松弛域左刺激无论处丁何种状态。都朗d 点方向直线运动 右刺激无论处丁何种状态都朝a 点方向直线运动 表2 一l 神经紧张状态运行方式 神经紧张状态运行方式见表2 1 ，从表2 1 中神经状态的运行方式可以看出， 神经状态的运行线路不只图中所示的三条。所以，图2 一1 2 中并没有画出所有的运 行曲线，而只是所有运行曲线中典型的三条曲线。 神经状态模型的运行速度受有无刺激作用以及所处的神经状态有关，结合心 理学和生理学相关资料。我们基本上可以作如下的假设：人们往往由于某件事而 变得紧张起来，从平静状态到变得紧张这个过程很快，然而从紧张恢复到轻松的 这个过程却是一个较缓的过程。我们知道人们对于紧张的体验，也是一个心理生 理相互作用的过程，而生理上的调节主要是激素的分泌调节，激素的作用让我们 感受到紧张的感觉，但是激素作用的特点就是能很快的产生并作用，但是不会很 快的消失，这个作用需要慢慢的消失殆尽。同时结合工程实现的考虑，我们考虑 了如下的运行速度规则： 1 沿紧张度上升的方向上，速度加快。反之，紧张度下降的方向上，速度减 卅、 1 7 北京邮i 乜人学颂i 。学位论文基于动力学的人t 情感模型研究 2 处于紧张轴的不同区间上，如紧张，正常，松弛区间，速度办有不同。这 个提速参数和当前运行曲线的斜率有关，是运行曲线斜率的函数厂p ) ，所以我们知 道在区间 一s 。，s 。 上，疗就是口，而在 s 。，s 。 和区间 一s 。，一s 0 上，口得就取决于系统 当前的运行曲线斜率了，但是我们知道它的范围是介于卢和么d a c 之间的。这个关 系大致满足斜率越大，速度越快。这个假设基于如下解释：当我们从不紧张到紧 张通常变化较快，但是如果我们已经很紧张了，这时再要向更紧张变化就缓慢了。 这个本质是由于生理的饱和性决定的，即丌始时分泌很多的激素，但是慢慢激素 分泌减少，浓度达到饱和。 3 同时还考虑刺激驱力的作用，这个速度参数是在刺激驱力下速度改变的依 据，刺激驱力指向的目标点和当前运行的位置差有关，( 缸) ，当血越大，速度越 快，随着接近目标点，速度也慢慢降了下来。这个主要是基于我们的日常经验， 当我们当l ； 的紧张度状态和刺激驱动下的紧张度状态相隔较远时，也就是我们所 说的那种反差比较大的时候，比如我们当前比较放松，但是有一个能够让我们变 得很紧张的刺激，那么由于刺激驱力下和当前状态之间的反差，加速了我们紧张 度变化的过程。 基于上面三条速度变化规则，我们得到如下的速度变化式2 7 。 二。( 1 + ，l ( a y ) + 乙( 日) + 厶( x ) ) 式( 2 7 ) 式中v o 是一个设定的元速度，它表示没有上述三条规则作用下的元速度，显 然这是一个假定速度，因为这种速度显然在脱离上述规则下不可能单独作用于模 型。 引起情绪紧张最主要还是来自认知评价，但是也有可能来自惊吓，恐惧等未 通过认知评价，最底层的神经反应和无意识的自我保护行为。由紧张度影响的情 绪状态，心理学上称为应激状态，应激不是单纯的紧张状态，而是包含着多种负 性情绪的紧张状态，它可能以震惊、恐惧、愤怒等爆发情绪形式出现，也可能以 处于高唤醒水平的压抑的潜在形式而存在；它可以是短暂的，也可能是持久的。 2 2 2 2 激动度模型 激动度这一维度在心理学上又称为冲动度。因为同紧张度一样，这两个维度 都是反映神经生理的唤醒指标，所以仍然可以看作是具有神经生理本身固有的属 性饱和非线性，具有自身的变化方式。它能引起一种强烈的、外显的情绪状 态，由重要的、突如其来的事件引起束的强烈的体验。因为激动度具有单极性， 即平静一激动，所以我们可以较紧张度模型更简单的考虑其模型算法。 刺激作用的时候上升状态和衰减状态如下式所示： t p ( 1 一e6 ) 占o ) 式( 2 8 ) 北京邮咆人学硕i j 学位论文基于动力学的人t 情感模型研究 式中p 为刺激强度，b 为时b j 控制参数，可以通过它来调节上升时间。g ( t ) 就是对应的激动度值。 当刺激作用过后，自行衰减的时候遵循如下的式： - g ( f 。) p4 一g o ) 式( 2 9 ) g ( f 。) 表示在f ，时刻下，认为此时激动度已经到达相应的生理饱和度，从这以 后激动度开始下降。同样a 也为e 指数函数的衰减控制参数。 在高激动条件下个体对情绪刺激的反应性较强烈，所以激动度是对情绪状态 的催化作用，引起情绪状态剧烈的，高强度的反应。如激情是一种强烈的、爆发 式的、短暂的情绪存在形式。激情属于在“激动平静”维量中偏激动极的情绪。 激情常常是由意外事件或对立意向冲突所引起的。激情可以是j 下性的，也可以是 负性的暴怒、惊恐、狂喜、悲痛、绝望的激烈状态都是激情的例子。激情有明 显的外部表现，整个人都被卷进。在激情状念下，人的认识活动范围往往会缩小， 在短暂中，理智分析和控制能力均会减弱。 情绪紧张维，激动维模型的引入，扩大了情感模型的表示范围。从而可以借 鉴更多的心理学知识来改进模型，使模型的情感表达能力更加丰富。因为更多得 有关情绪的研究都涉及到了这两个维度上的研究。 2 2 3 神经状态和情感状态的相互作用 处于紧张状态下，紧张度适宜，能充分调度生理系统的积极性，使得注意力， 思维活跃性，生理各部分的配合积极而有效。紧张度过低，或者紧张度过高都影 响操作水平和思维水平，一般的，过度紧张都会带来消极的情绪，所以这是一个 倒u 型的曲线，来自一个很有名的叶克斯一多得森法则。就目前所掌握的资料， 紧张度主要影响情绪行为和认知。更多紧张和情绪的关系还有待于对此方面资料 的学习与研究。 图2 一l3 不同的激动度所对应的情绪波动 北京邮i u 人学硕j ：学位论文 基f 动力学的人t 情感模型研究 而处于高激动状态下，极短的时日j 里猛烈爆发的情绪反应，伴有激烈的内部 器官活动变化和明显的表情动作。情绪波动较大，做什么事都不理智，激进的行 为。基于此，我们有如下结论，一般的激动状态对情感状态的影响是起着类似于 催化的作用，从而使情绪波动剧烈，加快情绪的响应速度。而情感状态也对神经 状态有着因状态而异的反作用。简单来说，恐惧情境下神经状态和害怕的情绪状 态之自j 就是相互促成的关系，但是愉悦的情绪状态就缓解紧张的产生，从而促进 松弛。图2 一1 3 显示了不同的激动度水平下，对情绪波形的影响。系列1 平静畴， 情绪波动曲线。系列2 一般激动畴，情绪波动曲线。系列3 高激动畴，情绪波动 曲线。 2 2 3 情绪状态模型的构造 图2 1 4 表示了多个情绪状念模型的结构图，包括代表四种基本情绪的情绪状 态单元( 这里为了说明应用而假设4 种基本情绪状态) ，以及彼此之间的联系。 s l i m u j i 图2 一1 4 多情绪状态模型的结构图 具体如下：首先，情绪状态模型被对应的刺激激活，激活过程需要考虑能量 井中初始能量的注入。然后各情绪状态单元( 具体实现为各个情绪线程) 在激起 的过程中需要参考神经状态来改变相应参数，从而达到改变情绪响应的目的。情 绪被唤醒后，c o r em o d e l 表示了情绪波动的核心差分方程，该方程对输入作用产 生波动，p l 计算情绪波动过程中情绪能量的积累。最后，将各个情绪状态的输出 值输入到e m o t i o n c o m b i n c r ( 简称e c ) 的情感复合单元这样的功能单元( 见图2 一1 5 ) 。 2 0 北京邮i 乜人学硕l ：学位论文基于动力学的人t 情感模型研究 在一次情绪波动结束后( 具体指波动幅度和变化率小于给定域值) ，p a 将能量分配 到其他情绪状态的p p 中。 当我们综合考虑多情绪状态模型，神经状态模型和心境的时候，就构成了我 们最初的简单的情感模型。图2 一1 5 中说明了三者及认知之日j 相互关系。 在图2 1 5 中，我们可以看到外界刺激通过两个回路作用于神经生理状态和情 绪状态，要么通过快回路直接作用，要么经由认知评价后作用于这两个模型。而 神经状态也会影响认知。在情绪发生的过程中神经状态和情绪状态之间存在相互 的影响作用。伴随着情绪状态的波动又引起了心境的变化，而心境又作为一个背 景性情绪影响着认知和行为。同样不难理解神经状态也影响着行为，如人们在用 各种各样的方式表达着自己的紧张，挠头，掰手指等。情绪混合单元的作用是当 多个情绪状态波动的时候，如何决策最终的情绪表达，然后驱动表情行为。 刺激输入，直接 米白丁刺激或 由评价得剑 、，影响认知 、么 认知评价、 拿耥黧需对 戢烈叁箩苌弋引n 笔少 篓黄黼n 动 态只有反作h j 刺激输入，由外界 刺激平评价得到 多情绪状态、卜吖情绪混合 绪 翌 行为 图2 一1 5 多情绪状态，神经状态，心境的作用关系图 在上图中的心境，心境是一种比较微弱而在较长时间里持续存在的情绪状态。 心境不是关于某一事件的特定体验，它具有广延、弥散的特点；它似乎成为一种 内心世界的背景，每时每刻发生的心理事件都受这一情绪背景的影响，使之产生 与这一心境相关的色调。之后还有一个被称作是心境状态变量，从每个情绪状态 的p i 中取得积累值，根据情绪状态的不同性质作某种加权和或以其他方式作为取 得心境变量的取值依据。 根据心理学对心境的陈述，我们可以用如下的式来计算心境，且心境的计算 要符合它的定义。 。州一p ( 日+ 匹：) 一( 1 一力( 耳+ ：e ) 式( 2 1 0 ) 式( 2 1 0 ) 表示心境在情绪波动时的变化速率计算。因为很显然心境与每一 北京邮i u 人学顾l ：学位论文堆于动力学的人1 = 情感模型研究 次的情绪波动有关。p 是一个浮动游标，取值范围在( 0 ，1 ) 之问，平衡位置0 5 ， 是正负性情绪的累加权系数。考虑到心境好的话，受积累积极j 下性情绪影响而变 得更好，反之心境差的话，更容易受消极负性情绪的影响而变弱。所以p 是一个 和当时心境有关的一个变量。 那么考虑如下式： l l 掣( 娑) + 0 5 。p m t 、 2 1 式2 一l l 中 f 。表示当前时刻的心境值，式的前部分j 】l f 。的绝对值除以本身为了 获得当前心境的符号，而之后的那个分数运算使得根据当前的心境获得一个小于 0 5 的分数。 对于心境的衰减，如下式： - m ，一肘护7 式( 2 一1 2 ) 上面的衰减式2 一1 2 实际上就是一个指数型衰减，只要t 选取值大一些就能保 证心境以较慢的方式衰减变化。 在我们的考虑中当没有情绪波动时，心境按照上述衰减式2 一1 2 进行衰减变化， 当系统中有情绪波动的时候心境如式2 一l l 累加变化，如下式2 一1 3 所示： m “l 置m i + 删 式( 2 一1 3 ) 两者交替的更新心境状态。 图2 1 5 中的情绪混合单元，这个单元的作用就是希望能够应用心理学的知识 对当前情绪状态做一个综合判断来给出一个最终结果用于驱动情绪性行为及表 达。 很多心理学实验及主观体验表明，人们在情绪波动的时候，总是处于几个情 绪状态并存的体验中的。心理学对于情绪复合并没有一个系统理论的评述，大都 是些零散的结论，但基本思路有两个：p i c a r d 教授在她的论述中曾经用两个生动的 比喻：“微波炉”式和“浴盆”式。第一种是指两种状态在时间上按节拍混合的状 态。如爱恨，悲喜这样对立的情感交替时，就可看成是这两种状态在节拍上混合； 后者就是两种状态混合，形成一种新状态，如冷水和热水混合变成温水。其实就 是说情绪可以转化和共存表现这两个思想。相关理论值得一提的就是i z a r d 的复合 情绪理论。伊扎德把复合情绪分为3 类，一类为在基本情绪基础上，2 3 种基本 情绪的混合“：二类为基本情绪与内驱力身体感觉的混合：三类为感情一认知结 构( 特质) 与基本情绪的混合。依此分类，复合情绪则会有上百种之多。表2 2 是伊扎德关于复合情绪的举例( i z 甜d ，1 9 7 7 ) 。 北京邮电人学颂i ：学位论文基f 动力学的人t 情感模型研究 基本情绪结合情绪一驱力结合情绪一认知结构复合 兴趣一愉快兴趣一性驱力白卑一痂苦 疝苦一愤怒终确恐惧自卑一痂苦 恐惧一害羞疲劳一厌烦沉静一害羞 轻蔑一厌恶一愤怒 性驱力一兴趣一享乐 多疑一恐惧一内疚 恐惧一内疚一，l h 苦一愤怒疼疝一恐惧一愤怒活力一兴趣一愤怒 表2 2 伊扎德关于复合情绪的举例 这部分的实现还尚且有待于充分的资料和证据积累。 北京邮i 乜人学硕l j 学位论文 摹十动力学的人t 情感模型研究 第三章模型设计及工程实现 3 1类结构 根据第二章所述建模思想，下面详细说明各个功能模块类的定义过程以及模 型的类结构图。共定义七个类和两个结构体：p a r a _ p h y s i c 结构体，c p o w e l p u m p 类，c _ _ s 0 m e s t a t e 类，c _ f m e s u n i t 类，c e m o _ c o m b i n e r 类，c s t r c s s s t a t e 类， s t r e s 曼a r a 结构体，百t a t i o n s t a t e 类，c m o o d s t a t e 类。下面详细解释各个类的 功能。 1 p 盯ap h v s i c 结构体：该结构体用来描述情绪波动模型，式( 2 一1 ) 中的参数。 s t c tp a m p h y s i c f l o a i m m ； n o a tm p ； n o a t m ，【； ； 详细说明： n o a tm - l n ； 说明：情绪惯性常数，式( 2 一1 ) 中m f l o a t l p ； 说明：情绪阻滞常数，式( 2 一1 ) 中p f l o a t m k ； 说明：情绪韧性系数，式( 2 1 ) 中k 2 c p o w e rp u m p 类： 实现能量预留井p p 的功能：一、情绪白j 相互的影响作用；二、情绪能量值满 足衰减变化。p p 中保存的影响能量如何作用于该情绪状念是我们下面要讨论的问 题即如何将能量值转化为可以影响情绪波动的参数。 用e 代表能量井中保存的情绪能量值，我们想得到一个转化速度v 。根据式 ( 3 1 ) 动能定理，我们就可以得到速度v ，那么将这个连续系统下的速度转化到离散 的系统中。 e - 胁”乡 m s l r i _ s e q ； ； 内部函数说明： c - f m e s u n i t ( p a r a - p h y s i c m o d e l p a m ) ； 。 说明：该函数为构造函数，系数m o d e l p a r a 为核心差分方程cs o m e s t a t e mcs o m e s p t r 仞始化系数。 刚e s u n i t o ； 说明：由于系统中为每一情绪状态分配一个线程，当该对象析构的时候。同时 也释放该情绪状态的所有占用资源包括释放线程资源。 v o i d c 陀a t e o ； 说明：该函数用于情绪状态启动自身线程。 b lp o w e r 舢1 0 c a t e o ； 说明：情绪能量分配函数。当情绪状态被唤醒，情绪起伏波动然后慢慢衰减 到平静，就像人一样，情绪虽然恢复到了平静，但是对心理造成正面或负面影响， 该情绪能量也会积累在心里，通过这样的方式，情绪之间彼此相互影响、对同性 情感的唤醒进行加强作用或者对异性情感的唤醒产生抑制。 b o o ls t j m u l i p u s h ( s 1 l 一队瓜& ) ； 说明：为情绪状态的刺激输入函数，我们知道情绪状态的刺激包括刺激的强 度和作用时间，在每个情绪状态中用队列q u e u e s 1 1p a m m s l l - b u f f 来保存输 入的刺激序列。而结构体s t r u c ts t l p a 瓜被定义成p a i r ，p a i r 的第一个参数是刺激的强度，第二个参数为刺激作用的时间。注意这里说的时间 实际上是该刺激序列的长度，我们为情绪系统定义一个定时器，作为系统定时触 发的时钟信号，如果定时器步长为0 1 s e c ，那么p a i r 这样的刺激输入，它的 北京邮电人学硕i ：学位论文 草十动力学的人t 情感摸型研究 作用时间持续5 o 1 s e c 。 b o o lp o w e r i n t e 伊a 1 0 ； 说明：当情绪状态波动时，外部刺激的作用转化为情绪能量的积累起来。该函 数用来计算情绪阻尼器消耗的外界输入能量，实际上也就是积累的对心理造成影 响的那部分能量。针算式如下，推导过程见附录3 。 础幽晋幽) 2 + ( 业攀严塑冲2 柏_ 4 ) 内部属性说明： h a n d l ei n - h t h r d ； d w o r d m 1 i i r d l d ； 说明：情绪线程句柄和情绪线程i d 。 c - s o m e s t a t c m c - - s o m e s p t r ； 说明：cs o m e s t a t e 类对象指针。 c p o w e l p u m p m p u m p t r ； 说明：c 邵1 w 盯p u m p 类对象指针。 b d 0 lm a d i v e ； 说明：用来标志该情绪状态是否处于激活状态。 f l o a tm - i n t e 伊a l ； 说明：保存p o w e r i n t e f a l o 函数的值。 f l o a t my o u t ； 说明：保存时刻k ，该情绪状态的强度值。即式( 2 2 ) 中，y 【k 1 1 的值。 f l o a tm d y o u t ，m d y o u l l ； 说明：当前时刻k ，情绪波动的导数i i i d y o u t ：前一时刻k 一1 ，系统输出的导数 m d y o u l l ：某一时刻情绪情绪波动的导数计算如式( 3 5 ) 所示。 _ ，t 【卅。圳七r 卜y 嗽一1 ) r 】环 式( 3 5 ) q u e u e m s l r i _ b u 噩 说明：用于保存该情绪状态的刺激输入。 d e q u e m s t i s e q ； 说明：现在我们考虑刺激的混合方式，如果当我们考虑情感输入的时候只考虑 一个感情通道，那么显然刺激是单序列的，不会在时间上多个刺激作用并发。然 而，人是具有多个感情通道的，所以就有多个刺激在时间上并发的情况。所以我 们考虑某个时刻上，多个刺激是叠加的关系。例如当前时刻k ，该情绪状态具有如 下两个输入刺激存储在队列m s l lb u f ：f 中 北京邮电人学硕l ：学位论文摹于动力学的人1 = 情感模型研究 那么叠加后的刺激输入保存到另一个队列m s l ls e q 中，具有如下形式。 经过这样的变换，适合系统的输入。 5 c e m o m b i n e r 类 完成情绪混合的模块，根据以上四种情绪的输入，结合情绪混合理论来最终输 出情绪的表达。 c l a 鹞c e m o - c o m b i n e r x x xe m o c o m b i n e 0 ； n o a t 巾g i a d v a l ； n o a tm s a d v a l ； n o a tm j e a r v a l ； n o a tm _ i a g e v a i ； ) ； 内部函数： x x xe m o c 伽b j n e o ； 说明：用于完成情绪混合的算法。 内部属性： f l o a tm g i a d v a i ； 说明：当前时刻高兴情绪的值 n o a tm s 孙打a l ； 说明：当i j f 时刻悲伤情绪的值 日o a tm j e a r v a l ； 说明：当前时刻恐惧情绪的值 日o a tm i _ a g e v a l ； 说明：当前时刻愤怒情绪的值 6 s t r e s s _ p m 结构体：与神经状念模型相关的几何结构模型参数。 s t 邝c ts t r c s s - p a m n o a tm f s o ； f l o a tm f s i ； n o a tm - m g i e a i f a ； a o a tm a n g i 小t a ； n o 砒m v o ； ) ； 内部属性： 北京邮i u 人学硕i ：学位论文 基于动力学的人t 情感模型研究 f l o a tm j s o ； 说明：神经状态健全域值s 0 f l o a tm f s l ； 说明：神经状态限度域值s l n o a tm a n g 】c - a j f a ； 说明：神经状态健全运行斜率a ，取弧度值。 f l o a tm a n 百e 如t a ； 说明：神经状态非健全运行斜率b ，取弧度值。 f l o a tm v 0 ； 说明：神经状态元速度。 7 c s t r e s s s t a t e 类：神经紧张度状态模型的实现类。 c l 鹤sc s t r e s s s t a t e p u b l i c ： c s t r e s s s t a t e ( s t r e s s - p a r a ) ； v o i di n i t i a i r u n ( ) ； v o i dc r e a t e ( ) ； b 0 0 ls t i m u l i p u s h 佃o a t ) ； v o i dg e t f e e d b a c k ( ) ； f l o a tg e t s t r e s s s t a t e o ； p r i v a t e ： f l o a tm t c n s i o n v a l ； s t r e 蟠一p a r am s t r e s s p a m ； q u e u e m s t i b u f ! l - e r ； e n u mr u n s t a t e r e d l i n e = 0 ，b l u e l i n e ，g r e e n l i n e ； r u n s t a t em 一川n s t a t e ； h a n d l em _ h n r d ； d w o r d m n r d i d ； ； 内部函数： c s t r c 蟠s t a t “s t r e s s - p 盯a & s t r e s s p a r a ) ； 说明：c s t r c 站s t a t e 类的构造函数。s t r e s s p a r a 为模型的初始化系数。 v o i di n j t i a i r u n 0 ； 说明：神经状态模型的运行函数。计算当前时刻的紧张度。 v o i dc r c a t c o ； 说明：为神经状态创建运行线程函数。 b o o ls t i m u l i p 邺h ( f l o a ts t r e s 豁t i ) ； 说明：神经状态刺激输入的入口函数，讲述如此既保存到队列q u e u e ms t j b u f f e r 中。 北京邮电人学顾i ：学位论文 摹于动力学的入t 情感模型研究 v o i dg e t f e e d b a c k 0 ； 说明：根据当前情绪状念的参数，来计算情绪状态对神经状态的反作用。 f i o a tg e t s t r e s s s t a t e o ； 说明：取得当前状态的紧张度值。 内部属性： t l o a tm t c n s j o n v a l ； 说明：k 时刻，模型的紧张度值。 s t r e 豁p a mm s t r c s s p a m ； 说明：s t r c 踞p a m 结构体对象。 q u e u e f l o d bm i b u 艉r ； 说明：输入刺激保存队列。 r u n s t a t en u 璐t a t e ； 说明：r u n s t a t e 模型运行状态的标志。大体分为三个运行状念和一个中间过渡 状态：l 也d l i n e ( 红线运行状态) ，b u j e u n e ( 蓝线运行状态) ，g r e e n u n e ( 绿线运行状态) ，t r a n s m 0 n ( 中白j 过渡状态) 。 h a n d l emh t l l f d ； d w o r d 0 n l r d l d ； 说明：线程句柄和线程i d 。 8 c a g “a t i o n s t a t e 类：神经状态激动度模型实现。 c l a s sc a 舀t a t i o n s t a t e v o i ds t i m u l a l t l p u t o ； b o o lu p d a t e s t a t e 0 ； b o o lu p d a t e p a t ) ； 日o mg e 值舀v a i u e o ； 玎o a tm a 百t a t e ； n o a t 皿l 舢p ，m t d o w n ； ) ： 函数说明： v o i ds t i m u l a i i l p u t o ； 说明：刺激输入函数。 u p d a t e s t a t e 0 ； 说明：该函数用来实时更新状态值。 u p d a t e p a r a o ； 说明：该函数用来更新运行参数。 n o a tg e 认g i v a l u e o ； 说明：该函数用来取得当前时刻的状态值。 北京邮i 乜人学颂i ：学位论文基于动力学的人t 情感模型研究 同o a tm - i u p ，m j d o w n ； 说明：模型上升和衰减时b j 控制参数。 f 1 0 a ti n - a 百t a t e ； 说明：模型当前的状态值。 9 c m o o d s t a t e 类：用来实现心境状态类，因为实现功能比较简单，在此省略。 苎皇坚! 竖查兰竺! ：竺竺堡兰 茔苎垄兰竺查三堕壁堡兰堕窒 3 2 详细类图 c s o m e s t a e p 碲 ；c = p a h p 岫；5 c t # ，e 砷y ：伽a k ：$ 。i t p 搴舯州u f l d 鲫p 阜乞i 盛0 & 坩o o 州嗣 w _ j t 1 ：f i o n 胤2f | a 越 擀n i ：f i t 一* 1 2 t s o 躺s t 暴t o ( i n 鑫口_ ”p a 阳p h 吲c ) 涮e s m 洲d 口沾；e5t c b ，l o 札灯掣蜘慨i & y 饥也悻伸t 暑d h u t ： t d 仙缸郴a n 量p 啼。i 印a 舶p 册料 神：伸一 n 啊p 口”盯h 哪。孵rb 呻t mp d a n 憎融j ：b o o i i i l 一一 一i ir - - - - - - - - 一c i 黼l p u m p 口a m r ：舳t o l 玎i l v ：i n i 。a t o r 时；o n 0v e 对 计州e i r hp 州口，l l 1 1 np d a r ：h 聍幻o 口r t k m cn a t 日ne 嚼s s ，) c j 幻t j o i s 协b 。a a i o ：i j o d t 一霸t 岫n 帕t m m t 如m ：n o a t + n - 札i e i r - p j “j ：o d 道 d 矾c s i d t o ( ) ：b o 。蕈 电母眦醯h r “) i o 删 + 江“v a h o ( ) b i 尸 i i i i 一一一一一二、- 三一一一一l ( 5 t l b h n p h ”证 l u n ：r o a t | o ：器。壹复 n kr h t m 脚，c i c 白o 一旆 幽d v a | e o 醴 h n ”删：f t + l 凡f - l ：f 沁武 + mr e e v 耐 r 堪吐 e m o c o 印b i 喇0 ( 唧k m e 嗽a i f 0 1d j g ；) c 。f 睚s l 槲t 们cs o 轾s p ”cf n e 9 枷 p t - ”却o wp m 蛳o c t ；啦b o d mh f 啊dh n d l e 铂f h r d dd w o r 0 嘶 眦e 静稚f 蛔i 铂v 0 i 密矾 m d ，l 枷 m 嘶o d lf o 瞳 m sl lh q j “f h t j l n 鲥帆m ) m s l j 5 如口u a ( m t ) 1 1 0 坩酊 m e a ”b i p o w 口a i o l c ( 1 ：b o o i a b t 耐jh a d c r 捌甚；h a n 帕l e s b r m i p 蒯) b o o i 3 3