17、多感官通道材料与情感情境对驾驶员情绪诱导的影响

多感官通道材料与情感情境对驾驶员情绪诱导的影响

在驾驶环境中,诱导驾驶员产生强烈、持久且准确的情绪是进行相关评估的重要前提。然而,在汽车环境中诱导参与者的特定情绪并非易事,因为驾驶前的情绪诱导效果会随着驾驶任务占据主导而下降,而且驾驶过程中的任务会与情绪诱导在认知负荷上产生竞争,从而削弱情绪。

情绪的两个维度

驾驶中可能经历的情绪主要包括快乐、悲伤、愤怒、恐惧、无聊和压力等。这些情绪可以用一个二维的情绪环形模型来表示,即唤醒度和效价。

不同的唤醒度和效价组合对驾驶表现有着不同的影响:
- 负效价与中等唤醒度相结合会带来最佳表现,有助于驾驶员专注于更重要的驾驶任务。
- 负效价与高唤醒度相结合则会产生相反的效果。
- 正效价会影响视觉注意力,增强认知灵活性,使驾驶员更关注周围环境中的积极事物。

对于驾驶来说,最佳状态是高效价与中等唤醒度,这种状态与中等水平的表现相关。当情绪处于极端区域时,驾驶员的状态会偏离驾驶表现的要求。

情绪诱导的类型

目前,情绪唤醒/诱导方法的研究历史悠久,主要可分为情绪材料诱导和情绪情境诱导。
- 情绪材料诱导
- 主要包括视觉材料(图片)、听觉材料(音乐)、嗅觉材料和多感官通道材料(音乐视频、电影片段、VR场景等)。
- 多感官通道情绪材料诱导具有成本、实用性和灵活性等优势,其刺激呈现方式简单易行,能满足fMRI、PET等脑机制研究的要求,被广泛应用于各种研究中。以电影片段为例,它是动态视觉图像和声音的结合,视觉信号中的面部表情和听觉信号中的语音都与情绪密切相关。电影中的叙事脚本也与情绪诱导紧

深度学习作为人工智能的关键分支,依托层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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