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基于个性化和记忆机制的多模态情感计算模型
文献摘要：
随着情感计算研究的不断深入,记忆、个性化、情感之间的密切联系逐渐引起研究者的重视.已有方法在机器情感的感知、理解和表达方面仍存在着诸多不足.提出一种集情感感知、理解和表达于一体的情感计算模型.该模型是一个面向记忆机制的、接受多模态输入(视觉、听觉、词汇)的深度网络感知模型,并应用一种模糊化的情感集成决策来实现不确定性情感的理解.实验证明:该模型在各类多模态的情感计算中都有着较好的表现.
文献关键词：
情感计算;计算情感模型;深度神经网络;情感集成决策;个性化
中图分类号：
作者姓名：
周思锦;陈棣成;涂耿;姜大志
作者机构：
汕头大学工学院,广东汕头515063;汕头大学智能制造技术教育部重点实验室,广东汕头515063
文献出处：
引用格式：
[1]周思锦;陈棣成;涂耿;姜大志-.基于个性化和记忆机制的多模态情感计算模型)[J].系统仿真学报,2022(04):745-758
A类：
情感集成决策,计算情感模型
B类：
基于个性,记忆机制,情感计算,机器情感,情感感知,多模态输入,听觉,深度网络,网络感知,感知模型,模糊化,深度神经网络
AB值：
0.294011
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