基于计算动词的情绪模型初探

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题目：基于计算动词的情绪模型初探

基于计算动词的情绪模型初探

摘要本文介绍了传统的情感模型的原理和结构，并提出了一种基于计算动词的情绪模型。该模型从情绪的动态特征描述、计算入手，更加完整地预测描述情绪发展变化的过程特征。动态经验主要是通过对6种基本情绪诱发过程和恢复过程的资料的收集，积累以及合理逻辑推断而得。尽管情感表现的多样化对分析和数值化带来困难，但是仍可以看出计算动词理论在情绪发展的预测中起到了一个非常关键的应用。

关键词情绪计算动词情绪建模情绪规则情绪模型

AbstractInthispaperthebasicsofconventionalemotionmodelsareintroducedandanewemotionmodelbasedoncomputationalverbispresented.Thismodelcanpredictthedevelopmentoftheemotionbasedonthedescriptionofthedynamiccharacteristicsofemotions.Thedynamicexperiencesextractedformexperimentaldatarelatedtothedynamicsofsixkindsofbasicemotionsprovidethebasisofconstructingcomputationalverbrulesformodelingemotionalprocesses.Thoughemotionalstatesarediffcultytoanalyze,,computationalverbrulesprovideapossiblenewwaytothepredictionofemotions.

.

KeywordsEmotionComputationalverbModelEmotionrulesEmotionmodel

目录

基于计算动词的情绪模型初探

2

目录

4

引言

6

第一章 情绪心理学的基础理论

7

1.1 情绪的定义

7

1.2 情绪与情感的区别与联系

7

1.3 情绪的维度与级性

8

1.4 情绪的主要理论

8

1.4.1情绪的进化论

9

1.4.2情绪的激活理论

9

1.4.3情绪的认知理论

9

1.4.4情绪的功能主义理论

10

1.4.5情绪的动机-分化理论

10

1.5 情绪系统

10

第二章人工情感

12

2.1人工智能

12

2.2人工心理

12

2.3情感计算

13

2.4情感建模的意义

14

2.5情感的数学模型

14

2.5.1JuanD.Velasquez的情感综合产生器模型

14

2.5.2OCC模型

15

2.5.3Kismet的模型

15

2.5.4基于情感熵理论的欧氏空间的模型

16

第三章情绪模型的设计

18

3.1计算动词理论基础

18

3.1.1计算动词的产生与发展

18

3.1.2计算动词定义与相似度

19

3.2模型设计思路

22

3.2.1基本情绪的选择

22

3.2.2刺激的影响

22

3.2.3性格的影响

23

3.2.4心境的影响：

25

3.3总结

26

第四章基于计算动词理论的情绪规则

27

4.1情绪结构模型

27

4.2各类影响参数的设定

27

4.3各类参数的影响

28

4.4规则的编写

29

4.5规则的应用

31

第五章难点与发展趋势

33

结论

34

致谢语

35

参考文献：

36

附录：

37

引言

随着科学技术的不断发展，人们要求计算机能够替代和辅助人类从事更广泛和更复杂的工作，并要求它们具有更友好和谐的界面，能够在越来越多的方面替代、补偿和加强人类的认知、思维和行为功能，这要求了计算机要具有更强的情感表达、情感识别和情感理解能力。因此人工情绪在人工智能领域中日益受到关注。

传统的情绪心理学模型的构造主要是从静态的数据中提取相关的内容，而不能高效地从动态数据中提出相关内容。为了能够完整、准确地描述对象发展变化的过程特征，对对象未来的发展趋势做出准确预测，我们必须对情绪心理学的动态过程进行建模，而自然语言是目前最强大的建模工具。所以为了更好的描述情绪心理学的动态性，我们将计算动词理论应用在情绪心理学的建模上。

基于“计算动词理论”并具有“计算认知”的情感模型能够依据“动态经验”逐步修正计算过程实现简单的主动思维，在某种程度上，具有与人类认识事物的一些特征。

这篇论文的主要研究内容如下：

对已有的情感模型的综述

分析基于计算动词规则的情绪模型建立的思路

基于计算动词理论的情绪规则的编写

我们利用所学的专业知识以及自学的心理学知识，结合相关的技术资料，在导师的指导下、培养独立思考以及研发的能力。理论联系实际建立了基于计算动词的情绪模型。

注：我们三人属于情绪心理学小组，我主要负责基于计算动词的情绪规则的编写，组员高秀舒主要负责于基于计算动词的情绪规则的总结，而组员周娟主要负责于在MATLAB环境下编程检验模型。

情绪心理学的基础理论

情绪的定义

不同学派对于情绪有着不同的定义，而任何的定义都不一定完善，不同学派的定义只是反映了情绪的某种特点和某类关系。例如，功能主义理论者把情绪定义为:情绪是个体与环境意义事件之间关系的心理现象，而认知理论者把情绪定义为：情绪是对趋向知觉有益的、离开知觉为有害的东西的一种体验倾向。为了既能展现情绪的功能，又能囊括情绪的结构。情绪经常被描述为：情绪是多成分组成、多维量结构、多水平整合，并为有机体生存适应和人际交往而同认知交互作用的心理活动过程和心理动机力量。利用这样的定义，在对于情绪的研究中，只要把情绪的成分、维量、整合水平、适应作用、通讯功能，以及同认知和人格的关系揭示出来，就有可能对情绪心理学这一独具特色的心理现象作出解释。

情绪与情感的区别与联系

情绪与情感是对满足状况的心理反应，是属同一类而不同层次的心理体验，既有区别又有联系的两个概念。

情绪与情感的区别

发展时间不同：

就人类个体而言，情绪发展在先，情感体验在后，婴儿最初的表情反应具有无条件反射的性质，而情感则是社会接触过程中逐渐产生的。

性质不同

情绪更多与生理需要满足与否相联系的心理活动，而情感则是多与社会性需要满足与否相联系的心理活动。情绪是原始的，是人和动物共有的，情感则是人类特有的心理活动，具有一定的社会历史性。

特点不同

情绪具有情境性和暂时性；情感则具有深刻性和稳定性。情绪常由身旁的事物所引起，又常随着场合的改变和人、事的转换而变化。所以，有的人情绪表现常会喜怒无常，很难持久。情感可以说是在多次情绪体验的基础上形成的稳定的态度体验。

表现方式不同

情绪表现具有冲动性和明显的外部表现，而情感比较内隐。人在情绪左右下常常不能自控，高兴时手舞足蹈，郁闷时垂头丧气，愤怒时又暴跳如雷。情感更多的是内心的体验，深沉而且久远，不轻易流露出来。

情绪与情感的联系

情绪与情感的区别是相对的，它们彼此之间也有密切的联系。

一般来说，情感是在多次情绪体验的基础上形成的，并通过情绪表现出来；反过来，情绪的表现和变化又受已形成的情感的制约。当人们干一件工作的时候，总是体验到轻松、愉快，时间长了，就会爱上这一行；反过来，在他们对工作建立起深厚的感情之后，会因工作的出色完成而欣喜，也会因为工作中的疏漏而伤心。由此可以说，情绪是情感的基础和外部表现，情感是情绪的深化和本质内容。

情绪的维度与级性

情绪具有多维度结构，维度论学者认为几个维度空间包括了人类所有的情绪。维度论把不同情绪看作是逐渐的、平稳的转变，不同情绪之间具有相似性和差异性。情绪的维度主要是情绪的快感度、激动性、紧张度和强度等方面。而在每种维度上，情绪都表现出了互相对立的两极性。例如喜悦与悲伤、热爱与憎恨等。由各维维度所决定的情绪在大体上被分为积极情绪，消极情绪和中性情绪。积极情绪，例如喜悦，愉快；消极情绪，例如悲伤，痛苦；中性情绪，例如惊奇等。

其中情绪的强度有强和弱两极。情绪的体验在强度上可以有不同等级的变化，人们常用情绪表现的强弱作为划分情绪的标准。例如：喜由弱到强划分为适意、愉快、欢乐、大喜和狂喜；怒由弱到强划分为不满、微愠、愤怒、大怒和暴怒。

正是由于情绪具有维度与极性，而两极间又有不同程度的变化，所以情绪的表现是复杂而多样的。

情绪的主要理论

情绪的体验是一个复杂的过程，在情感的研究上，许多学派的代表人物，从各自的立场和侧重面建立假设，形成了各学派林立、各种理论并存的局面。下面将概况地介绍一些近百年来情绪研究发展史上的主要理论派别及各派别主要代表人物的观点。

1.4.1情绪的进化论

基于达尔文进化论的影响和生物科学的发展，美国心理学James，W指出，

情绪只是一种身体状态的感觉，其原因纯粹是身体的。他否决了按照常识的说法：对外部事件的知觉使人产生了情感，随着情感的产生而引起一系列的身体变化。James的理论忽视了神经系统的控制和调节作用。但是也因为他的理论线索刺激了大量关于情绪发生机制的生理学研究。

1.4.2情绪的激活理论

在受到James理论的影响。一系列关于生理唤醒和神经激活方面的研究被引起了。很多情绪理论家都予以不同程度的重视。

达菲的激活论

达菲强调以生理激活来解释情绪，从而主张取消“情绪”概念而代之以激活，代表着情绪取消派的明显倾向。他认为情绪的发生是生理唤醒和神经激活的结果。无论消极情绪状态或积极情绪状态，其驱动力都来自机体的能量供给，从而情绪变化也是来自机体能量水平的变化。

杨和普里布拉姆的干扰论

杨从生理干扰的角度解释情绪，但他们的理论却有包含动机和认知。他们认为，感情导致的行为有适应意义并导致动机；感情和动机依赖于认识和记忆；此外，感情有调节作用；感情循着神经激活的规律而发生。他描述了，从刺激事件到情绪反应的出现，感情过程作为中间环节，同感知、判断系统发生着多方面的联系，并同神经过程互相影响，由此可见杨是注重情绪的作用的。

普里布拉姆则认为心理活动在神经中枢是以一种有组织的稳定性为基线的。在环境信息使机体处于适宜的协调状态时，机体即处于这一稳定的基线之下。然而有不适宜刺激输入，机体活动立即超越这一基线，使有机体处于一种不协调的紊乱状态，这时就产生了情绪体验。他认为感情体验在机体内似乎是监视脑活动的一种机制。

1.4.3情绪的认知理论

现代情绪心理学研究认为，情绪的产生受到环境事件、生理状态和认知过程三种因素的影响，而认知过程是决定情绪性质的关键因素。

阿若德把环境的影响引向认知，把生理激活从自主系统推向大脑皮层。通过认“价—皮层兴奋”的模式，把认知评价与外周生理反馈结合起来，并据此强调，来自环境的影响主要经过主体评估情景刺激的意义，才产生刺激。

1.4.4情绪的功能主义理论

情绪的功能主义理论认为情绪是人与外界事件关系的维持和破坏的过程。

奥特勒对情绪定义如下：情绪经常是在有关重要事件的作用下，有意识或无意识地被引起；情绪的核心是对计划采取某种迅速行动的准备状态；情绪是对某种动作提供紧迫感的先状态，从而干扰或完成选择性思维过程或行动。情绪经常被体验为一种明晰而可分的心理状态，时常伴随着身体变化，表情和活动。

1.4.5情绪的动机-分化理论

伊扎德指出人格是包括相对独立而又相互作用的六个子系统的复杂组织。这六个子系统是：体内平衡、内驱力、情绪、知觉、认知和动作系统。他说明了情绪在有机体的适应和生存上起着核心的作用。每一种具体情绪都保证有机体对重要事件的发生敏感，情绪在意识中的存在为对所发生的事件作出反应提供准备。各种情绪的适应作用不同，具体情绪以不同的方式并在不同的方向上，促使有机体提高行为的转换力。情绪的一切行为都是适应和调节行为，情绪是行为的驱动力。

情绪系统

情绪分化理论把情绪规定为具有生理的，表情的和体验的三成分，把情绪分为了基本情绪与复合情绪。基本情绪特有的规定有：A、有特定的神经基础，在个体发展中的出现不是习得的，而是理成熟的自然显露。B、有特定的面部肌肉运动模式特征。C、有可区分的主观体验。

人类基本情绪约有6到11种，不同的心理学家对此有不同的定义。例如Ekman的六种基本情绪：喜悦、惊奇、恐惧、悲伤、愤怒和厌恶。

有心理学家提出，情绪如同三原色一样，可以调解不同的情绪。情绪的两两组合也有可能产生一种新的情绪。这样的新情绪就被称为复合情绪。例如Plutchik的情绪圆环。（图1）

图1-5情绪系统模型

他描述了8个基本情绪两两组合衍生出新的复合情绪，复合情绪两两组合又衍生出了新的复合情绪。例如厌恶+悲伤+悲伤衍生出后悔，而后悔+轻蔑衍生出了羡慕等。

这些基本情绪的相互作用，情绪与内驱动力的相互结合，情绪与认知，以及与认知结构等多种形式的结合，就构成了情绪系统。

第二章人工情感

2.1人工智能

人工智能ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从此，“人工智能”这一概念得到国际广泛的认同，人工智能科学也因此开始迅速地发展。从广义上来讲，只要用计算机模拟人的智能行为就属于人工智能的基本范畴。从狭义上讲，人工智能是指实现人工智所研究的一些核心技术，包括推理技术、人工智能语音与搜索技术等。

人工智能在计算机上的实现有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用的方法是否与人或动物机体所用的方法相同。另一种是模拟法，它不仅要看效果，还要求实现方法和人类或者生物机体所用的方法相同或类似。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，一般适用于简单的智能中，如简单游戏。而后一种，编程者需要为每一个角色设计一个智能系统来控制，建立模型，使得它能够渐渐地适应环境，应付各种复杂的情况。主要应用于复杂问题。

2.2人工心理

人工心理就是利用信息科学的手段，对人的心理活动（着重是人的情感、意志、性格、创造）的更全面内容的再一次人工机器（计算机、模型算法等）实现。该概念是由中国北京科技大学教授、中国人工智能学会人工心理与人工情感专业委员会主任王志良教授提出的。他指出人工心理的研究目的是从心理学从心理学广义层次上研究人工情感、情绪与认知、动机与情绪的人工机器实现的问题。人工心理理论是人工智能的高级阶段，是自动化乃至信息科学的全新研究领域。它是以人工智能为基础，结合心理学、脑科学、神经科学、信息科学、计算机科学、自动化科学的新理论和新方法，对人的心理活动全面进行人工机器模拟。

人工心理在人工智能的基础上发展而来，但是却有着新的含义和更广泛的内容。它有如下法则：积极向上地模拟人的心理；道德感、美感和幸福感是人工心理学的根本法则；创造性和主观性能动性地模拟人的心理；机器永远服从人。而人工心理的研究范围：人工心理的理论结构体系、人工心理与人工智能的相互关系、抑制不良情绪的及其算法、情感在决策中的作用模式的机器实现、情感培养的机器算法等

人工心理的应用范围主要是情感机器人的技术支持、拟人机械、人性化商品设计、感性市场开发、人工心理编程语言、人工创造技术、人类情感评价计算机系统、人类心理数据库及其数学模型、人机和谐环境技术和人机和谐多通道接口等。人工心理理论的应用前景非常广泛。人工心理的研究发展为最终营造一个人与人、人与及其和谐的社会环境做出贡献。

2.3情感计算

MIT媒体实验室的R.Picard曾在1997年出版的专著“AffectiveComputing”中定义了情感计算——情感计算是关于、产生于或故意影响情感方面的计算。人工情感的研究目的就是探索情感在生物中所扮演的一些角色、发展技术和方法来增强计算机或机器人的自治性、适应能力和社会交互的能力。

自从情感计算的概念提出以来，情感计算的研究普遍受到学术界河企业界的关注，如国际商用机器和美国电信等公司均成立了专门的情感计算研究小组。国际知名大学也纷纷建立情感研究小组。如麻省理工学院目前的工作侧重于有关情感信号的获取、情感计算的应用和可穿戴计算机。日本学者的研究侧重于感性信息处理方面。国内对情感信息处理研究的认识也在逐渐提高，北京科技大学、中科院自动化所、中科院计算所、浙江大学等均有人员从事人工情绪相关的研究。

情感计算是建立和谐人机环境的基础。情感计算的研究可分如图2所示的四步。研究内容主要包括：情感信号的获取、情感信息的分析与识别、情感信息的理解和情感的表达。

图2-3情感研究的内容

目前情感计算的主要应用领域有以下几方面：表情识别和合成、姿态处理、语言理解、多模态的情感计算和情感计算与个性化服务。

2.4情感建模的意义

研究情感建模的最终目的是实现对于人的智能的更全面的模拟。过去人们在设计机器人等具有智能的系统时，主要强调对于人类智能中的理性思维和逻辑推理等认知因素的模拟，而很少考虑智能活动中的情感因素。但是心理学界的研究发现：人们若丧失了一定的感情成份（即理解和表达情感的能力），决策处事同样难成。因此情感能力对正常的人类行为是至关重要的，它与理性思维和逻辑推理能力是相辅相成的。人类的智能不仅表现为正常的理性思维和逻辑推理能力，也应表现为正常的情感能力。因此，模拟人类智能应该包括对情感活动的模拟。

2.5情感的数学模型

情感建模的研究主要内容就是将人类情绪采用合适的数学模型描述出来，方便计算机处理，主要包括情感的数量化、情感的更新规则的表示、情感的计算机表示。

目前，出现了很多从各个角度对情感模型的探索研究，以下将介绍一些已有的人工情感计算模型。

2.5.1JuanD.Velasquez的情感综合产生器模型

MIT的JuanD.Velasquez提出了一种名为Cathexis的情感综合产生器模型（如图2-5-1）。它是一个分布式的计算模型，用来模拟不同的情感现象。这个模型包括了以下几类的基本情绪的情感Proto-specialist：气愤、害怕、痛苦、忧伤、高兴、厌恶和吃惊。当然，还有一些情绪并不属于以上所列的基本情绪当中，它们属于复合情绪的范畴。例如后悔，它除了有悲伤的成分，也包含了生气的成分。

Cathexis模型的每一个Proto-specialist都有不同的传感器同时监督着外部（环境中发生的事件）和内部刺激（驱动水平等），这些刺激所引起的情感反应由Proto-specialist呈现出来的。这些传感器被分成了四组（神经，感知，动机和认知），分别代表了不同种类的感知以及非感知的情绪激活系统。每一个Proto-specialist都有两个阀值。第一个是α,它控制着情感的激活，一旦强度超过这个值，其相应的Proto-specialist就会将输出信号释放到其他情感Proto-specialist，并且传输给行为系统，那么行为系统就会根据当前的情绪状态选择相应的行为。第二个变量是ω，它规定了Proto-specialist的情感饱和度。这和现实当中的情绪系统是一致的，真实世界中每种情绪也是有一个极限的。

Cathexis模型中每一个Proto-specialist都代表一种情感，所有的这些情感可以是并行运行并且不断地改变强度。而且它们不受系统控制约束。

图2-5-1情感产生器模型

2.5.2OCC模型

OCC模型是Ortony等提出的，它是早期对人类情绪研究提出的最完整情绪模型之一。OCC模型中将情绪依其起因区分为三大类：事件的结果、智能体的动作和对于对象的观感三个方面。该模型定义了22种情绪，并定义了情绪的阶层关系。它是由一致的认知导出条件来表达情感。

OCC模型将情感作为情势的结果的生成。即假定对事件高兴与否、满意与否和对象喜欢与否构成情势的倾向（正负面）反应。这样的模型也允许一种情感触发另一种情感，或触发同一种情感。

2.5.3Kismet的模型

由MITC.Breazeal设计的机器人Kismet主要由感知系统、行为系统、注意系统、动机系统和运动系统组成。Kismet处理的情绪状态有快乐、生气、厌恶、恐惧、悲伤、惊奇、兴趣和厌烦八种基本情绪以及平静状态。定义每个情绪的激活水平描述为：

其中，为激活能量；为与激活阈值有关的偏移量；为激活情绪的持续水平；为情绪转移的延迟时间。

情绪的表达采用的是三维空间，三个维度分别对应的是唤醒度、效价和心态。

空间中每个点，都代表一种情感状态，整个空间被分成以若干个点为中心的几个区域，每个区域代表特定的一种情感状态。机器人当前的情感是空间中的一个点，当他的情感状态改变的时候，这个点在三维空间中移动。

Kismet的情感模型作为环境、内部刺激和行为动作的媒介，通过模型，机器人对外界输入的刺激和内部需要进行综合判断从而引起表现行为的各种变化。

2.5.4基于情感熵理论的欧氏空间的模型

情感熵是人类情感稳定性的度量尺度，当情感熵的值越大，意味着情绪变化的倾向越不明确，表现为一种情绪的不稳定状态，而情绪熵的值越小，意味着情绪变化倾向越清晰明确，是情绪处于稳定状态的表示。

情感熵的理论思想为：

假设情感有m种，其中每种情感可划分为n个级别，于是这样构成的情感空间就具有个情绪状态。令=，那么情绪状态空间中具有了个情绪状态，设（i=1,2…）为第i个状态出现概率，情感熵就可以定义为：

（2-5-1）

式中E为情感熵，P为第i种情绪状态出现的概率，C为常数。如果情绪状态空间每一个情绪状态的出现的概率均相同时，那么于是情感熵就达到了最大值。

（2-5-2）

代表了研究范围内的生命体的情绪复杂程度的最大值。即是上界，越接近此数值就越意味着具有情绪丰富的特征。

以往的情感模型大致可以被分为两类：第一类情感模型是基于模块描述的情感模型。这一类情感模型的特点是：将情感的变化过程视为若干个独立的子过程的组合。在结构上，情感模型是由若干独立的模块构成的一个系统，每一模块完成相对独立的任务，通过模块之间的相互作用实现对情感变化过程模拟。第二类情感模型直接从整体上去考虑情感的变化，力图在一定的约束条件下，用一些数学方法，对情感变化过程的整体进行描述。尽管基于模块的情感模型中也包含对情感现象的数学描述，但这些描述主要是从实现模块间相互作用的角度考虑的。

第三章情绪模型的设计

3.1计算动词理论基础

3.1.1计算动词的产生与发展

计算动词理论自1997年在美国伯克利加州大学的电气工程与计算机科学系发明以来，经历了整整十一年的理论及工程应用的检验，显示了巨大的解决复杂工程问题的能力。作为第一个通过使用动词解决工程问题的范例转换，计算动词理论和物理语义学得到了快速的发展。它的发展历程可以分为以下几个阶段：

1.计算动词理论的起始期：1997年九月，两份伯克利加州大学电子研究实验室的技术报告中提出将动词的可计算模型显式地表达出来这一设想，这便是计算动词理论的原型和发端。

2.计算动词理论的萌芽期：1997年到2000年这一时期致力于将非线性动力学中的对于动态系统的建模手段转化到动词的形式化建模中。

3.计算动词理论的幼年期：2001年到2002年通过侧重对语义学中动词及副词的研究成果进行系统的数学建模和自然科学化。认识到计算动词理论研究的最终目标：即对人的认知及意识现象的自然科学化。

4.计算动词理论研究的综合成长期:2003年到2004年一方面在理论上开始构造物理语义学。另一方面，着手进行计算动词理论工程化方面的前期研究，最后将应用领域锁定在图像处理领域。

5.计算动词理论高速成长期的开端：2005年至今在理论上宇知理论得到进一步的发展，并给物理语义学及人的认知的可测量化提供了坚实的理论基础。在工程应用上，一大批基于计算动词的视频产品被成功地开发出来并应用于实际工程之中。

其中一些被成功应用于许多工业和商业上的产品归列如下：

(1)视频数卡器。由杨氏科学研究所和无锡星卡技术有限公司联合推出的魔法YangSky卡片计数器是第一个运用计算动词图像处理技术的视频卡片计数系统并且在使用廉价网络摄像头的前提下达到卡和纸卡计数的高精度。

(2)CCTV自动驾驶质量测试系统。CCTV自动驾驶质量测试系统DriveQfy是第一个运用计算动词图像处理技术的车辆轨迹重建和停止时间测量的系统。

(3)视频火焰检测系统。可视光检测系统FireEye是首个基于光检测系统的CCTV或摄像头，它作为监视和安全监控系统工作在彩色和黑白环境中。

(4)智能色情图像和视频检测系统。色情图像和视频检测系统PornSeer是以智能色情检测和可移动软件为特征的首例。

(5)网络摄像头条码扫描器。网络摄像摄像头条码扫描器BarSeer采用了计算动词图像处理技术而能够利用尽可能便宜的摄像头制作条形码扫描器。

(6)认知股票图表。通过应用计算动词于股票交易活动的趋势和认知行为建模，可认知股票图表可以用最简单直观的指标提供给交易商股票市场的“感觉”。

基于计算动词理论的机器视觉产品具有以下的优越性：

1.开发周期短

2.集群优势明显

3.可再生代码率高

4.对团队开发具有极强的继承性和可拓展性

由上可见，计算动词有着复杂而快速的发展历程，对动态过程进行建模，在机器中实现情感方法，将人类智能中的非理性部分嵌入到机器智能中去，计算动词结合计算名词等一同来描述动态性对其进行实现。

3.1.2计算动词定义与相似度

1、计算动词的定义：

我们可以用以下相关的函数定义一个连续时间的计算动词V

（3-2-1）

其中并且分别代表时间和状态空间。

相似地，用以下相关的函数来定义一个离散时间的计算动词V

（3-2-2）

由计算动词的数学定义可见其易于操作，并涵盖了时间，状态以及状态进化三元素，执行性高。

计算动词相似度

计算动词相似度（Computationalverbsimilarities,简称CVS）在计算动词推理、计算动词聚类、计算动词知识表达中起着至关重要的作用。对于给定的模板计算动词V和一个观察所得的时间序列{x(t)},我们用计算动词相似度S(V,{x(t)})来度量观察到的时间序列与模板计算动词的进化函数有多相似。如果我们取得了计算动词V1的进化函数一个可实现的时间序列，那么S(V,{x(t)})可以被改写为S(V,V1)。虽然有很方法可以定义CVS，但迄今为止我们还没有找到一个CVS的定义，以符合对计算动词之间相似度的所有直观感受，而且目前没有一种CVS通用于各种领域。因此，动词相似度中存在着各种不确定性，而它们则是由定义动词相似度的方法的不同引起的。例如，分别计算两个计算动词对于第三个动词的相似度，当同时使用一种计算方法时，可能得到相同的相似度，而再同时使用另一种相似度计算方法时，它们的相似度却又不同了。为了设计一个较好的CVS，我们必须考虑以下这些因素。

(1)波形的起始和整体趋势以及衍生。

(2)波形的起始和整体形状。

(3)波形的频率和频谱。

(4)波形的振幅、范围、最小值、最大值、平均值和其它的统计测量数。

下面我们将给出最简CVS的计算方法。最简单的计算动词是由两个点（起点和终点）组成的一条线段，我们定义其进化函数为

（3-2-3）

那么，对于一个观察值，我们定义下面的CVS

（3-2-4）对于通过式3-2-3表示的计算动词“increase”“decrease”“stay”的理想情况，式3-2-4定义的CVS能较好地计算其相似度。理想的“increase”模型为。理想的“decrease”模型为。理想的“stay”模型为。

在计算动词的情绪建模中，对于有P个计算动词的训练集个计算动词的训练集，给出一个观察到的动词，要找出V和SV中每个元素的CVS，我们首先把每个计算动词表示成含有两个采样点的时间序列，那么和间的合成CVS定义为

（3-2-5）

其中，函数反映了和的走势的相似度，它满足

。

是随着的增大单调地减小并且

，

，（3-2-6）

函数反映了和之间距离的相似度，它满足

是随着的增大单调地减小并且

，

，（3-2-7）

因此，式（2-2-5）中的CVS是一个合成的CVS，它考虑了考虑了两个计算动词间的趋势和距离特性。同时结合等式(2-2-4)中CVS的指数形式我们可以将函数和设计如下：

，

（3-2-8）

其中，K1>0，K2>0为两个常数。

例如,考虑以下具两个采样点的计算动词

V1=(0,1)，V2=(1,0)，V3=(0,0)，V4=(1,1)

观察到的动词为：Vx=(0.5,0.5)

此处选择K1=K2=1，则它们合成的计算动词相似度计算如下：

，

，

，

，（3-2-9）

已知模板计算动词V和一个观察所得的时间序列{x(t)},由该函数我们能轻易得到其动词相似度。

3.2模型设计思路

3.2.1基本情绪的选择

本模型参考了Ekman的基本情绪论。

Ekman受到达尔文的理论影响，提出存在6种基本情绪：喜悦、惊奇、厌恶、悲哀、恐惧和愤怒，其他的复合情绪均可由这6种情绪组成。由于这6种情感在文化传统间的差异很少，因此采用此理论可以增强模型的通用性，优于其他情感。

3.2.2刺激的影响

进化理论认为进化理论认为，情绪在很大程度上时指向某种刺激的固有反应。所以不同类型的情绪反应是由不同类型的刺激诱发而得。本模型中采用了Ekman的基本情绪：喜悦、惊奇、悲伤、愤怒、恐惧和厌恶。因此我们定义了六种外界刺激：喜悦刺激，惊奇刺激、悲伤刺激、愤怒刺激、恐惧刺激和厌恶刺激。不同的刺激强度会对情绪的反应强度有所影响，因此我们定义了每个刺激的强度为小、中和大三个强度。

图3-2-2刺激影响情绪模型

3.2.3性格的影响

性格与情绪二者存在着密切的联系。在主要的性格理论中，如弗洛伊德、罗杰斯、艾森克等人的理论中，情绪被描述为人格系统的输入或输出或二者兼有。与之相反，在许多情绪理论中，诸如伊扎德、普拉奇克等人的理论中，人格被描述为情绪系统的指导者、调节者或煽动者。可见，情绪在人格中起着重要作用，性格对情绪有重要的影响。

关于性格的定义和分类，目前在心理学界没有公认的定论。人格心理学中的性格特质理论把性格认定为是由诸多特质构成的。所谓特质，是指人拥有的、影响行的品质或特性，它们作为一般化、稳定而持久的行为倾向而起作用。

大量实证研究发现，不同性格特质的个体其情绪反应在许多参数上存在着稳定的差异。反应性格特征主要和PA和NA有关，根据Waston等人的定义：PA是反映人们感觉热心、积极活跃和警觉的程度；高度的PA是一种精力充沛、全神贯注、欣然投入的状态，而低度PA则表现为悲哀和失神无力。NA是一种心情低落和陷于不愉快激活境况的基本主观体验，包括各种令人生厌的情绪状态，低度NA是一种平和与宁静的状态。而在“大五”（开明性、责任性、外向性、宜人性和神经质）性格中“外向性”和“神经质”和PA、NA的有很强的关系，所以，在多种性格特质中，外倾和神经质与情绪的关系最密切。Watson与Clark发现神经质与负情绪，如恐惧、悲伤等有较强的相关；外倾与正情绪，如喜悦等有较强的相关。他们发现了：

在情绪诱发阶段：外倾者对积极情绪增加的速度较快，消极情绪增加的速度较慢；

神经质者对积极情绪增加的速度较慢，消极情绪增加的速度较快。

在情绪恢复阶段：外倾者对积极情绪的衰退速度较慢，消极情绪衰退的速度较快，

神经质者对积极情绪的增加速度较快，消极情绪衰退的速度较慢。

而根据情感水平模型的研究发现，不管在什么情境下，外倾者比内倾者都应该报告更高水平的积极情感。

根据以上的理论我们采用外向性和神经质二维结构（“外向型——内向型”和“神经质——稳定性”来描述人格。这个维度不仅可以描述出情绪的反应的强度，也可以描述出情绪的反应速度。

则性格就有外向神经质、外向稳定性、内向神经质和内向稳定性四大类型。

对于这四类性格对情绪变化速度的影响，我们依据已有的理论知识作了

如下的逻辑推断：

(1)在情绪诱发阶段，外向性对积极情绪增加的速度较快，而神经质者对积极情绪增加的速度较慢，而内向性和稳定性者对积极情绪增加的速度是不影响的。所以：

A、如果外向性和稳定性相结合，两维变量相互影响，使得外向稳定性的人对于积极情绪的增加速度可能趋于正常。

B、如果外向性和神经质性相结合，两维变量相互影响，会使得外向神经质的人对于积极情绪的增加速度较快。

C、如果内向性和稳定性相结合，两维变量相互影响，会使得内向稳定性的人对于积极情绪的增加速度减弱。

D、如果内向性和神经质性相结合，两维变量相互影响，会使得内向神经质的人对积极情绪的增加速度趋于正常。

（2）相反的，在情绪诱发阶段，外向性对消极情绪增加的速度较慢，而神经质者对积极情绪的增加速度较快。而内向性和稳定性者对消极情绪增加的速度是不影响的。所以：

A、如果外向性和稳定性相结合，两维变量相互影响，使得外向稳定性的人对于消极情绪的增加速度可能趋于正常。

B、如果外向性和神经质性相结合，两维变量相互影响，会使得外向神经质的人对于消极情绪的增加速度较快。

C、如果内向性和稳定性相结合，两维变量相互影响，会使得内向稳定性的人对于消极情绪的增加速度减弱。

D、如果内向性和神经质性相结合，两维变量相互影响，会使得内向神经质的人对消极情绪的增加速度趋于正常。

（3）同时，因为这两维性格特质只涉及到对消积极情绪的影响，而对于中性情绪没任何影响，所以对于中性情绪，不论哪种性格，在情绪诱发阶段，中性情绪的增加速度将是维持在正常水平。

对于这四类性格对情绪强度变化的影响，我们依据已有的理论知识作了如下的逻辑判断：

因为不管在什么情境下，外倾者比内倾者都应该报告更高水平的积极情感。所以：

外向型的人体验到的正向情绪强度将比内向型的人体验到的正向情绪强度大。

而相反的，内向型的人体验到的负向情绪强度将比外向型的人体验到的正向情绪强度大。

而不论内外向人对于中性情绪都不产生任何的影响，他们的强度维持正常水平。

图3-2-3个性的分类

3.2.4心境的影响：

心境状态是由环境刺激而引起的情绪或情感的唤醒状态，是具有感染力的微弱而持久的情绪状态。心境与情绪反应之间相互作用，心境可以影响情绪，而情绪也可以影响心境，所以心境是情绪研究的一个重要组成。心境也有积极和消极之分。而本模型认为，一个人有多少种情绪，那么它将会出现多少种心境。因此心境定义为7种，分别为：平静、喜悦、惊奇、厌恶、悲哀、恐惧和愤怒。

而心境的衰减速度和衰减强度将受到性格和刺激所诱发的情绪的共同影响。当心境和刺激的类型一样，那么心境的强度会增强，当心境和刺激的类型极性相反，那么心境和刺激所产生的情绪的强度都衰减，当心境和刺激的类型极性既不相同也不相反，那么此时系统会同时存在两种情绪，即中性和积极的情绪，或者中性和消极的情绪。

心境

惊讶

悲哀

喜悦

平静

愤怒

厌恶

恐惧

图3-2-4心境的分类

3.3总结

根据3.3的分析，我们得出了该模型的如图3-3的基本框架，

图3-3情绪模型的基本框架

不同的性格、情绪状态以及外界刺激将对情绪产生不同的影响。因此不同的心境下，不同的刺激对不同性格的人将产生了不同的情绪反应

第四章基于计算动词理论的情绪规则

4.1情绪结构模型

该情绪模型主要由：外界刺激、个性、心境以及新产生的情绪四大部分组成，如图4-1。

图4-1情绪结构模型

4.2各类影响参数的设定

（1）、外界刺激：不同的刺激诱发不同的情绪。因为有六种情绪，所以有六种外界刺激。

外界刺激的集合：

（2）、个性：由第三章的思路得四大类型的个性。

个性的集合：

（3）、心境：不同的情绪久而久之会形成心境。有六种情绪，所以有六种心境。

但考虑到一开机，机器要进行初始化，必须要有初值的设置，因此在心境内多加入平静的状态。

心境的集合：

（4）、情绪：该模型是由六种基本情绪组成，而复合情绪就用两种基本情绪同时存在来表达。

情绪的集合：

4.3各类参数的影响

外界的刺激、个性和心境主要会影响反应的情绪的类型、强度和速度，因此对它们的影响作了如下的设定：

（1）、刺激的类型决定情绪的类型，刺激的强度与情绪的强度呈线性关系。

喜悦的刺激喜悦的情绪喜悦刺激的强度为A喜悦情绪的强度为A

惊奇的刺激惊奇的情绪惊奇刺激的强度为A惊奇情绪的强度为A

厌恶的刺激厌恶的情绪厌恶刺激的强度为A厌恶情绪的强度为A

愤怒的刺激愤怒的情绪愤怒刺激的强度为A愤怒情绪的强度为A

恐惧的刺激惊恐的情绪恐惧刺激的强度为A恐惧情绪的强度为A

悲伤的刺激悲伤的情绪悲伤刺激的强度为A悲伤情绪的强度为A

例1：当外界是喜悦的刺激，那么将引起机器产生喜悦的情绪

例2：当刺激的强度是5时，那么在不考虑其他因素的情况下，情绪的强度也是5。

（2）、个性的类型只影响情绪的强度和速度，对情绪的类型不起任何作用。

A、强度的影响：

(1)外向稳定型和外向神经质型对积极的情绪体验多一点，对消极的情绪体验少一点

(2)内向稳定型和内向神经质型对积极的情绪体验少一点，对消极的情绪体验多一点

例3：外向稳定型的人受到强度的为5的喜悦的刺激时，他会产生强度为5.5的喜悦

其中5.5=5+0.5

例4：内向稳定型的人受到强度的为5的喜悦的刺激时，他会产生强度为4.5的喜悦

其中4.5=5-0.5

B、速度的影响：

(1)外稳即外向稳定型正常地

(2)外神即外向神经型快速地

(3)内稳即内向稳定型缓慢地

(4)内神即内向神经型正常地

（3）、心境的类型和强度对情绪的类型和强度均有影响：

A、当心境的类型和刺激的类型一样，那么所产生的情绪强度会比刺激的强度更大，而情绪的类型为刺激的类型。

B、当心境的类型和刺激的类型极性相反，那么所产生的情绪强度会比刺激的强度更小，并且心境本身的强度也会被削弱。而情绪的类型需要由刺激所诱发的情绪的强度和心境剩下的强度的比较所决定，谁强就表示谁的类型。

C、当心境的类型和刺激的类型极性即不相同也不相反，那么所产生的情绪的强度变化和心境的衰减变化都要具体问题具体分析。而此时情绪的类型是两种情绪同时存在。

例5在强度为5惊奇的心境下，某人受到强度为5的喜悦的刺激时，那么他将产生了既有喜悦又有惊奇的复合情绪，而且强度都很大。

（4）影响的改进：

由于本模型是基于计算动词的理论上，所以需要将规则进行改变。

所改的地方，心境的强度：

把“大”“由中到大把“中”“由大到中”和“由小到中”

把“小”“由中到小”

4.4规则的编写

通过以上的分析，可得规则的形式为：

IF情绪状态属性值AND刺激属性值AND性格属性值，THEN情绪属性值

具体规则：

（由于规则的数量庞大，而篇幅有限，故只列出了平静状态下的规则。其他规则将在附录中出现）

充分考虑了各类刺激、给类性格所影响下的情绪反应。

条件中：刺激的类型为六大类，每一类分为2个强度，而产生的情绪总共有6大类，每类的变化速度和强度不一样。平静状态为开机初始化的状态。

备注：情绪的速度有三个等级：N表正常；Q表快速地；S表缓慢地

情绪的强度有三个等级：H表高强度；M表中强度;L表低强度

IF

THEN

情绪状态

刺激

性格

情绪

类型

强度

类型

速度

强度

平

静

状

态

喜悦

由

小

变

大

外稳

喜悦

N

H

外神

Q

H

内稳

S

M

内神

N

M

由

大

变

小

外稳

N

M

外神

Q

M

内稳

S

L

内神

N

L

惊奇

由

小

变

大

外稳

惊奇

N

H

外神

Q

H

内稳

S

H

内神

N

H

由

大

变

小

外稳

N

L

外神

Q

L

内稳

S

L

内神

N

L

愤怒

由

小

变

大

外稳

愤怒

N

M

外神

Q

M

内稳

S

H

内神

N

H

由

大

变

小

外稳

N

L

外神

Q

L

内稳

S

M

内神

N

M

厌恶

由

小

变

大

外稳

厌恶

N

M

外神

Q

M

内稳

S

H

内神

N

H

由

大

变

小

外稳

N

L

外神

Q

L

内稳

S

M

内神

N

M

恐惧

由

小

变

大

外稳

恐惧

N

M

外神

Q

M

内稳

S

H

内神

N

H

由

大

变

小

外稳

N

L

外神

Q

L

内稳

S

M

内神

N

M

悲伤

由

小

变

大

外稳

悲伤

N

M

外神

Q

M

内稳

S

H

内神

N

H

由

大

变

小

外稳

N

L

外神

Q

L

内稳

S

M

内神

N

M

表格4-4情绪反应表格

将规则画入表格中，会更直观地体现出，各类因素影响下，情绪反应特点。

以下，就上表格，将每个情绪第一条规则具体描述出来来说明上述表格的意思：

（1）IF情绪状态是平静状态AND喜悦的刺激由小到大AND性格是外向稳定型，THEN产生喜悦的情绪AND喜悦以正常的速度由小变到大。

（2）IF情绪状态是平静状态AND惊奇的刺激由小到大AND性格是外向稳定型，THEN产生惊奇的情绪AND惊奇以正常的速度由小变到大。

（3）IF情绪状态是平静状态AND愤怒的刺激由小到大AND性格是外向稳定型，THEN产生愤怒的情绪AND惊奇以正常的速度由小变到大。

（4）IF情绪状态是平静状态AND恐惧的刺激由小到大AND性格是外向稳定型，THEN产生恐惧的情绪AND惊奇以正常的速度由小变到大。

（5）IF情绪状态是平静状态AND厌恶的刺激由小到大AND性格是外向稳定型，THEN产生厌恶的情绪AND惊奇以正常的速度由小变到大。

（6）IF情绪状态是平静状态AND悲伤的刺激由小到大AND性格是外向稳定型，THEN产生悲伤的情绪AND惊奇以正常的速度由小变到大。

4.5规则的应用

在附录中，选取了29条的规则在MATLAB下实现编程：

仿真结果如下：

图4-5-1在=-2的情况下，悲伤的变化曲线

图4-5-2在=0.5的情况下，悲伤的变化曲线

第五章难点与发展趋势

尽管经过半年来的努力我们已经将6种基本情绪的在不同刺激和不同的心境下的规则描述出来了，但是目前要做出一个完整、以及准确推断未来的模型，仍面临着许多问题。

（1）、虽然我们借鉴了很多已有的模型，充分考虑了情绪模型的影响因素，但是其实对于情感在实现这些功能中的信息的相互处理过程以及它与其他心理过程的相互关系了解并不完善。因此建模中还有很多方面是需要有待进一步的思考和验证。

（2）、情感有一个难以接触方面，是心理的纯主观方面的事物，如体验。我们难以找到一种客观的评价标准，来对研究中所采用的方法和所达到的效果作出准确的评估，也为进一步的研究提供精确的依据带来困难。

（3）、情感表现的多样化也为分析和数值化带来困难。对自然事物的模仿程度和可信程度之间具有非线性的关系。何种情绪表现强度更容易被用户接受也待进一步改进和研究的。

（4）、在功能实现方面，规则的可计算化实现需要作出多种算法的效果比较，使之得到的情感曲线更符合人类的情绪反应。

尽管我们所建立的模型还有很多地方有待改进，但是随着人工情感研究和其他相关技术的发展，下述几方面将有可能成为未来的研究趋势。

（5）、扩充情绪集。尽管该模型能囊括6种基本情绪，但是并没有考虑复合情境下，不同刺激和不同性格的情绪反应。所以希望在该模型趋于成熟之际，继续对更多情境下做出研究。

（6）、与其他已有模型的比较。尽管我们在建立本模型时，有参考了以往的模型体系，但是和其他模型的优缺点比较还没具体详细地进行过。

希望在该模型成熟之际，首先能做的就是比较优缺点，并且对模型尽量改进。

结论

本文根据心理学理论，对基本情绪的发展过程和趋势过程进行观察、总结以及进行合理地逻辑推断。最后，对6种基本情绪的运动发展规律的用直观感觉的语言进行描述。

当然，在这期间，也碰到过了很多难题。心理学方面的知识对于我来说是全新的，未曾碰触过。因此在建模初期，确定模型的影响因素和规则的编写上，费了很多的时间。特别地，编写的规则要符合生理和心理学的发展，然而心理学这方面的资料是有限的，心理学家更擅长的是研究一些特定环境下，某些特殊情绪的反应，而我们需要考虑的是更全面、更完整的各类情绪的反应。因此我们不得不对已有的资料进行逻辑推断以及和现实亲身体验作比较，进而得到其他条件下的情绪反应。

基于计算动词规则的情绪模型，有异于已有的情感模型。它更侧重于系统能够根据“动态经验”逐步修正计算过程实现简单的主动思维，具有了人类认识事物的一些特征。能够预测情绪的反应。

在此毕设中，我接触到了新科学的起步阶段，学习到新科学的研究发展需要理论结合实际，观察实验现象和理论分析共同进行。为了寻找好的研究方向，可以从简入烦，在简单模型中寻找到一般的规律并加以拓展。参与了情绪建模的研究，听取了杨涛老师的指导后，明白了作研究不仅仅需要激情，更需要耐心。不能对于统计数据、规则修改的枯燥而懈怠。

致谢语

值此论文脱稿之际，谨向作者的导师杨涛致以最诚挚的谢意。

作者半年毕业设计的学习和研究中，自始至终都是在杨涛老师严格的指导

和关怀下完成的。他严谨的治学作风、敏锐的学科洞察能力、脚踏实地的科研精神以及平易近人的态度都给作者树立了良好的榜样，切身地学到很多书本上没有的知识、方法和道理。同时，杨涛老师也为作者创造了非常优越的研究条件和浓厚的学术氛围，充分激发了作者研究的热情。在此，深表钦佩和感谢。同时还要感谢课题组给予作者热情帮助的同学们。你们辛勤地查阅资料，孜孜不怠地探索精神以及追求真理的态度，才有我们今天的成果。

最后，感谢厦门大学这四年来对我的培养。由于作者水平有限，研究经验不足以及时间仓促，文中缺点、错误在所难免，恳请广大老师和同学批评指正。

参考文献：

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[2]孟昭兰.情绪心理学[M].北京：北京大学出版社，2005.

[3]郭永玉.人格心理学[M].北京：中国社会科学出版社，2005.

[4]王志良.人工心理[M].北京：机械工业出版社，2007.

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[10]刘夏莹.基于计算动词决策树的股市数据分析[Z].

http://www.yangsky.us/researches/teams/2009/verb_decision%20_tree.html.2009

.

[11]周建兴、岂兴明，矫津毅.MATLAB从入门到精通[M].北京：人民邮电出版社，2009.

附录：

（该附件只列出一个状态，其余的六种状态可上网下载：

网站：

/webdisk/

用户名：123456密码：dianzi文件名：emotion）

刺激

个性

情绪

类型

趋势

类型

强度

类型

类型

强度

速度

喜

悦

状

态

中到大

（+0.5）

喜悦

大

外稳

喜悦

+6

N

外神

喜悦

+6

Q

内稳

喜悦

+5

S

内神

喜悦

+5

N

中

外稳

喜悦

+6

N

外神

喜悦

+6

Q

内稳

喜悦

+5

S

内神

喜悦

+5

N

小

外稳

喜悦

+6

N

外神

喜悦

+6

Q

内稳

喜悦

+5

S

内神

喜悦

+5

N

惊奇

大

外稳

又惊又喜

喜-2.75

惊+2.5

惊N

喜N

外神

又惊又喜

喜-3.75

惊+2.5

惊N

喜Q

内稳

又惊又喜

喜-1.75

惊+2.5

惊N

喜S

内神

又惊又喜

喜-2.75

惊+2.5

惊N

喜N

中

外稳

又惊又喜

喜-2.75

惊+1.5

惊N

喜N

外神

又惊又喜

喜-3.75

惊+1.5

惊N

喜Q

内稳

又惊又喜

喜-1.75

惊+1.5

惊N

喜S

内神

又惊又喜

喜-2.75

惊+1.5

惊N

喜N

小

外稳

又惊又喜

喜-2.75

惊+0.5

惊N

喜N

外神

又惊又喜

喜-3.75

惊+0.5

惊N

喜Q

内稳

又惊又喜

喜-1.75

惊+0.5

惊N

喜S

内神

又惊又喜

喜-2.75

惊+0.5

惊N

喜N

恐惧

大

外稳

喜悦

喜-2.75

恐+2.25

喜N

恐N

外神

恐惧

喜-3.75

恐+3.25

喜Q

恐Q

内稳

喜悦

喜-1.75

恐+1.75

喜S

恐S

内神

平静

喜-2.75

恐+2.75

喜N

恐N

中

外稳

喜悦

喜-2.75

恐+1.25

喜N

恐N

外神

喜悦

喜-3.75

恐+2.25

喜Q

恐Q

内稳

喜悦

喜-1.75

恐+1.75

喜S

恐S

内神

喜悦

喜-2.75

恐+0.75

喜N

恐N

小

外稳

喜悦

喜-2.75

恐+0.25

喜N

恐N

外神

喜悦

喜-3.75

恐+0.5

喜Q

恐Q

内稳

喜悦

喜-1.75

恐+0

喜S

恐S

内神

喜悦

喜-1.75

恐+0.75

喜N

恐N

悲伤

大

外稳

喜悦

喜-2.75

悲+2.25

喜N

悲N

外神

悲伤

喜-3.75

悲+3.25

喜Q

悲Q

内稳

喜悦

喜-1.75

悲+1.75

喜S

悲S

内神

平静

喜-2.75

悲+2.75

喜N

悲N

中

外稳

喜悦

喜-2.75

悲+1.25

喜N

悲N

外神

悲伤

喜-3.75

悲+2.25

喜Q

悲Q

内稳

喜悦

喜-1.75

悲+0.75

喜S

悲S

内神

喜悦

喜-2.75

悲+1.75

喜N

悲N

小

外稳

喜悦

喜-2.75

悲+0.25

喜N

悲N

外神

喜悦

喜-3.75

悲+0.5

喜Q

悲Q

内稳

喜悦

喜-1.75

悲+0

喜S

悲S

内神

喜悦

喜-2.75

悲+0.75

喜N

悲N

愤怒

大

外稳

喜悦

喜-2.75

怒+2.25

喜N

愤N

外神

愤怒

喜-3.75

怒+3.25

喜Q

愤Q

内稳

喜悦

喜-1.75

怒+1.75

喜S

愤S

内神

平静

喜-2.75

怒+2.75

喜N

愤N

中

外稳

喜悦

喜-2.75

怒+1.25

喜N

愤N

外神

愤怒

喜-3.75

怒+2.25

喜Q

愤Q

内稳

喜悦

喜-1.75

怒+0.75

喜S

愤S

内神

喜悦

喜-2.75

怒+1.75

喜N

愤N

小

外稳

喜悦

喜-2.75

怒+0.25

喜N

愤N

外神

喜悦

喜-3.75

怒