改进C-均值算法在情感智能教学中的应用：提升表情识别率

"基于事例推理(CBR)的情感智能教学研究" 在情感智能教学领域，基于事例推理（Case-Based Reasoning, CBR）是一种有效的方法，它利用已有的成功案例来解决新问题。传统的CBR系统中，事例检索通常依赖于最近邻算法，这种方法在判断相似性和计算量上存在局限性。为了克服这些缺点，本研究提出了一种改进的算法，将最近邻算法升级为聚类C-均值算法。 C-均值聚类算法虽然在数据分类上有广泛应用，但它对初始聚类中心的选择和类别数量敏感，容易陷入局部最优，从而影响分类效果。为了解决这些问题，研究进一步结合改进的最大最小距离法，优化了聚类过程，减少了对初值的依赖，并能更好地避免局部最优。通过仿真比较，验证了这种改进算法的有效性。 在情感智能教学中，这个优化后的算法被应用于面部表情识别，特别是创建了面部表情的子表情模板。子表情模板能够更精确地捕捉和识别复杂的情绪变化，从而提高了表情识别的准确率，这对于情感智能教学系统（Emotional Intelligent Teaching System, EITS）的性能提升至关重要。EITS旨在通过理解和响应学生的情感状态来增强学习体验，而精准的表情识别是其中的关键组成部分。 在EITS的发展中，情感识别是一个关键的研究方向，包括可穿戴情感识别设备和情感教学系统等。尽管当前的研究仍处于初级阶段，但已经展现出巨大的潜力。CBR的引入，通过改进事例检索策略，为情感识别提供了更为高效和精确的手段，有助于提升教学质量和个性化教学的实现。 总结来说，本研究的主要贡献在于： 1. 改进了基于最近邻的事例检索算法，采用C-均值聚类算法减少盲目判断和计算负担。 2. 通过结合改进的最大最小距离法优化C-均值聚类，增强了算法的稳定性和准确性。 3. 应用改进的算法于情感智能教学，特别是在面部表情识别中的应用，提高了表情识别率。 4. 促进了情感智能教学系统的进步，有望推动个性化教学的发展。 关键词：基于事例推理，C-均值聚类，最大最小距离法，情感智能教学，面部表情识别