情绪机器人：联想记忆模型与情感计算研究

"情绪机器人的联想记忆模型研究" 这篇研究论文深入探讨了情绪机器人中联想记忆模型的应用，旨在实现更加和谐的人机交互。联想记忆在人机合作中扮演着关键角色，因为它允许机器人理解和模拟人类的情绪反应。文章由王毅、王志亮和王薇三位作者共同完成，来自北京科技大学自动化与电气工程学院。 首先，研究基于情感能量理论，建立了情绪的自发转移和激发转移模型。这个理论认为，情绪并非孤立存在，而是会受到内外部因素的影响而发生转变。通过这种方式，模型能够模拟外部刺激如何影响机器人的情绪状态，并结合隐马尔科夫链（HMM）对自发情感转移进行计算。隐马尔科夫模型是一种统计建模方法，常用于处理序列数据，如自然语言处理中的语音识别或文本分析。 接着，论文将联想式记忆模型应用到情感机器人上，以计算和预测机器人的即时情感状态。神经网络是实现这一功能的核心工具，因为它们能够学习和模仿复杂的输入-输出关系。这种模型使机器人能够根据先前的经历和当前的情境，动态地调整和更新其情感反应。 最后，研究人员将所提出的模型集成到他们开发的情感机器人平台上。这表明，他们的工作不仅停留在理论层面，还实际应用到了实体机器人中，从而验证了模型的有效性。这种集成使得机器人能够通过联想记忆来理解和回应人类的情绪，进一步增强了人机交互的自然度和亲和力。 这项研究为情绪机器人领域提供了重要的理论基础和技术手段，有助于推动未来智能机器人在情感理解和表达上的发展，使得机器人能够更好地适应人类社会，提升人机协作的效率和体验。其成果对于人机交互、人工智能以及情感计算等领域的研究具有深远的影响。