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通过脑电图在线识别情绪
摘要 — 脑信号的自动模式识别可以带来新的体验，增强广泛领域的应用。其研究领域之一是通过脑电图 (EEG) 识别情绪，与其他方法相比，它显示出独特的优势。然而，脑机接口 (BCI) 的研究通常分为两个连续的阶段：数据收集和数据分析。这些阶段在生产环境中的功能系统视角中留下了一个空白，因为从业者需要等待相当长的时间才能看到当前活动的结果。在这项工作中，利用开放资源开发了一个情绪（积极、中性和消极）的在线分类系统。使用 SEED IV 数据集训练了五个机器学习模型，该数据集标有不同的情绪。使用嵌套交叉验证和网格搜索对模型进行训练和测试，以获得最佳超参数。Python 中的算法实现与 OpenBCI 软件集成，以捕获 EEG 信号、处理它们并命令模拟。单个受试者的最佳平均准确率为76.19%，全体受试者的平均准确率为57.07%，信号处理和预测的平均执行时间加起来约为1毫秒，展现了实时特性的应用潜力。
基于脑电图的多核情绪识别...
摘要：基于脑电信号的情绪识别应用范围广泛且具有巨大的潜在价值，近年来受到学术界和工业界越来越多的关注。同时，多核学习（MKL）也因其数据驱动的便捷性和较高的准确率受到研究者的青睐。然而，MKL在基于脑电信号的情绪识别中的研究很少。因此，本文致力于探索MKL方法在脑电情绪识别领域的应用，推动MKL方法在脑电情绪识别中的应用。为此，我们提出了一种基于MKL算法EasyMKL的支持向量机（SVM）分类器，以探讨MKL算法在基于脑电信号的情绪识别问题中的可行性。我们设计了两种数据划分方法，随机划分以验证MKL方法的有效性，顺序划分以模拟实际应用。然后，基于常用数据集上海交通大学情绪脑电数据集（SEED），针对中性、消极和积极情绪进行了三分类实验，随机划分和顺序划分的平均分类准确率分别为92.25%和74.37%，比传统的单核SVM有更好的分类性能。最终结果表明MKL方法明显有效，MKL在脑电情绪识别中的应用值得进一步研究。通过对实验结果的分析发现，对对称电极上的特征进行简单的数学运算并不能有效融合脑电信号的空间信息以获得更好的性能，同时也证实了高频段信息与情绪状态的相关性更高，对情绪识别的贡献更大。综上所述，本文探索了MKL方法在脑电情绪识别领域的研究，为基于脑电的情绪识别研究提供了一种新的思路。
增强情绪的协调性和反应能力——
通过心率变异性生物反馈随机试验提高与情绪相关的大脑区域的协调性和反应性 Kaoru Nashiro 1、Jungwon Min 1、Hyun Joo Yoo 1、Christine Cho 1、Shelby L. Bachman 1、Shubir Dutt 1、Julian F. Thayer 2、Paul Lehrer 3、Tiantian Feng 1、Noah Mercer 1、Padideh Nasseri 1、Diana Wang 1、Catie Chang 4、Vasilis Z. Marmarelis 1、Shri Narayanan 1、Daniel A. Nation 2 和 Mara Mather 1 * 1 南加州大学、2 加州大学欧文分校、3 罗格斯大学、4 范德堡大学 Kaoru Nashiro，博士南加州大学伦纳德戴维斯老年学学院 nashiro@usc.edu Jungwon Min 心理学系 南加州大学 多恩西夫文学、艺术与科学学院 minjungw@usc.edu Hyun Joo Yoo，博士 南加州大学伦纳德戴维斯老年学学院 hyunjooy@usc.edu Christine Cho 南加州大学伦纳德戴维斯老年学学院 cho890@usc.edu Shelby L. Bachman 南加州大学伦纳德戴维斯老年学学院 sbachman@usc.edu Shubir Dutt 心理学系 南加州大学 多恩西夫文学、艺术与科学学院 shubirdu@usc.edu
基于情绪智力Jaya算法
摘要。要及时检测到早期的火灾，并追踪产生的气体，从而避免了人类生命和财产的丧失，并减少了对生态环境的损害，本文提出了一种基于情绪智能Jaya Algorithm（EijAYA）的火烟追踪方法。该算法在可追溯性任务中为无人机（UAV）分配了拟人化的精神状态，以实现其自我评估和社会评估。在模拟浓度场，EijAAYA算法，基本Jaya算法和PSO算法中用于验证仿真燃气透胶质性的模拟，并且模拟结果证明了eijaya算法的优势在成功率和迭代时间上。在本文中，选择TT无人机作为实验工具，以充分利用其扩展模块的功能，并通过将其与相应的传感器结合来构建实验硬件系统。相应的实验场景是在室内环境中构建的，EijAAYA算法用于使多个无人机合作并进行可食用性实验，该实验验证了实际应用中的算法可行性，并证明该算法可以快速并准确地追踪火烟雾。
情绪疲惫的中介作用
本研究旨在检查情绪疲惫是否在旅游向导对其情感职业承诺的经济焦虑的影响中是否具有中介作用。研究样本包括土耳其的370个导游。数据是通过问卷法收集的。使用IBM SPSS 22和过程v3.3宏扩展对收集的数据进行了分析。通过自举程序计算了经济焦虑和情感职业承诺之间情绪疲惫的中介作用。发现经济焦虑与情感职业承诺，经济焦虑与情绪疲惫之间的积极关系以及情感职业承诺与情绪疲倦之间存在负面关系之间存在薄弱的负面关系。因此，情绪疲惫降低了情感职业承诺水平，情绪疲惫在经济焦虑与情感职业承诺之间具有部分中介作用。这项研究有望提高导游的认识，吸引那些雇用导游的人，并为相关文献做出贡献。
情绪调节的荷尔蒙基础
分别列出了图1和图2，分别显示了具有ACHE酶的化合物3a的2D和3D结合模型（PDB ID：4EY7）。当检查相关模型时，可以看到化合物3a与Tyr337，His447和H键与Tyr124具有Pi-Pi相互作用。图3和图4分别显示了具有ACHE酶的化合物3b的2D和3D结合模型（PDB ID：4EY7）。化合物3B在查看相关模型时具有带有ASP74的盐桥和与TRP286的盐桥。由于这些观察结果，似乎两种化合物都与ACHE的催化活性位点相互作用。虽然通过化合物3a中的苯基环提供了这种相互作用，但通过化合物3b中的哌嗪环提供了这种相互作用。此外，像多奈旋齐尔一样，化合物3b的苯基环与疼痛的外围阴离子区域相互作用。
关于痛苦情绪的跨学科观点
•羞耻和其他痛苦的情绪在历史和文化转变中的作用•文学中痛苦情绪的表现•神经可塑性及其与情感经历的关系•痛苦的情绪的影响，例如悲伤，愤怒，羞耻，羞耻和抑郁对个人和集体的身份
优化情绪，孵化谎言
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