摘要
本发明涉及情绪分析技术领域,提出了一种基于人工智能的心理宣泄交互系统,该系统包括数据采集模块、情绪识别模块、虚拟宣泄场景模块以及情绪分析与指导模块;通过VR设备和传感器采集学生的生理数据及行为数据,结合特征提取和多模态特征融合技术构建情绪识别模型,实现情绪类别识别;基于识别结果,动态生成适配的虚拟宣泄场景;情绪分析与指导模块通过改进灰狼优化算法优化TCN‑GRU模型的超参数,构建增强版TCN‑GRU模型,从虚拟宣泄交互数据中提取长期和短期特征,分析情绪演变,提供个性化心理指导;该系统可生成精准的情绪演变图谱与心理状态评分,为学生提供科学、精准的心理干预方案。
技术关键词
GRU模型
BiLSTM模型
记忆特征
交互系统
心理
多模态情感识别
时间序列特征
融合特征
嵌套
生理特征数据
学生
数据采集模块
识别模块
超参数
情绪分析技术
机制
模态特征
均值漂移算法
情绪识别模型
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智能AR眼镜
交互系统
手势识别模块
交互动作
触摸板模块
关系抽取模型
BiLSTM模型
关系抽取方法
多模态
文本
长短期记忆网络
长短期记忆神经网络
胶囊网络
课堂注意力
神经网络方法
分析模块
语音采集模块
虚拟人交互系统
情感分类模型
准确识别用户
短期预报方法
船舶横摇运动
注意力模型
序列
分支