一种认知情绪数据分析与素质训练方法的智能匹配系统技术方案

本发明专利技术涉及情绪管理与心理素质提升技术领域，提供了一种智能匹配系统，旨在通过认知情绪数据分析与素质训练方法相结合，帮助用户个性化管理情绪

【技术实现步骤摘要】
一种认知情绪数据分析与素质训练方法的智能匹配系统


[0001]本专利技术属于情绪管理与心理素质提升
，具体为一种认知情绪数据分析与素质训练方法的智能匹配系统
。

技术介绍

[0002]当前社会快节奏
、
高竞争的生活环境下，个人情绪管理和心理素质提升日益受到重视，人们普遍认识到情绪与心理素质对于健康
、
幸福和成功的重要性，然而，许多人在日常生活中可能面临情绪困扰
、
压力过大或情绪不稳定等问题，这可能会对他们的生活和工作产生负面影响
。
[0003]传统的情绪管理和心理素质训练通常依赖于心理咨询师或专业辅导，这不仅需要较高的经济成本，而且时间和地点限制较大，难以为大多数人提供个性化的
、
及时有效的训练方法，因此，开发一种智能化的情绪数据分析与素质训练方法的系统成为当务之急
。
[0004]近年来，人工智能和大数据技术的发展为情绪数据分析和个性化训练提供了新的可能性；然而，现有的情绪数据分析和心理素质训练系统多为单一功能，缺乏综合性和智能化匹配
。
因此，需要开发一种综合性的智能匹配系统，能够通过对用户情绪数据进行分析，提供个性化的
、
科学有效的素质训练方法，帮助用户改善情绪状态
、
增强心理素质，从而提升生活质量和工作效率
。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种认知情绪数据分析与素质训练方法的智能匹配系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种认知情绪数据分析与素质训练方法的智能匹配系统，该系统由以下几组模块组成：
[0007]数据采集模块：用于收集用户的认知情绪数据；
[0008]情绪数据分析模块：接收来自数据采集模块的情绪数据，采用机器学习和数据挖掘技术对数据进行分析
、
分类和趋势预测；
[0009]素质训练方法库：存储各种与不同情绪状态和训练目标相关联的素质训练方法；
[0010]智能匹配模块：根据情绪数据分析模块的结果，智能地从素质训练方法库中选择适合用户情绪状态和需求的训练方法，并将匹配的训练方法推荐给用户；
[0011]用户界面模块：为用户提供友好的界面，用户可以查看智能匹配的训练方法，并进行个性化训练选择；
[0012]反馈与优化模块：收集用户的训练反馈和评估，用于优化和改进训练方法的推荐策略和系统智能化水平；
[0013]隐私保护模块：确保用户情绪数据和个人信息得到严格保护，遵循相关隐私法规和政策，保障用户数据的安全性和隐私性
。
[0014]优选地，该智能匹配系统的使用方法包括以下步骤：
[0015]用户使用智能匹配系统的用户界面模块，输入个人的认知情绪数据，认知情绪数据包括用户个人的认知数据和情绪数据，其中，将情绪数据通过图像分析方式进行输入，将认知数据通过表格进行输入并汇总形成参考信息；
[0016]情绪数据采集模块收集并预处理用户的情绪数据；
[0017]情绪数据分析模块对采集到的情绪数据进行分类和时间序列分析，识别用户情绪状态和情绪变化趋势；
[0018]智能匹配模块根据用户的认知数据的参考信息
、
个性化需求
、
喜好和训练历史，从素质训练方法库中选择适合用户的训练方法，并为用户提供个性化的训练建议；
[0019]用户通过用户界面模块查看匹配的训练方法，并进行训练建议的个性化选择；
[0020]用户根据系统提供的训练建议进行个性化训练，系统可以记录用户的训练历史；
[0021]用户进行训练后，可以通过用户界面模块提供训练反馈和评估，反馈与优化模块收集用户的反馈信息
。
[0022]反馈与优化模块根据用户的训练反馈和评估，优化和改进训练方法的推荐策略，提高系统的智能化水平
。
[0023]优选地，图像分析方式基于图像处理和计算机视觉技术来提取更丰富和可靠的情绪特征，包括：
[0024]图像情绪特征提取：对于输入的情绪图像，使用图像处理技术提取丰富的情绪特征；假设图像的像素值函数为
f(x,y)
，其中
x
和
y
分别表示图像的水平和垂直坐标；计算图像的梯度信息为图像的边缘和纹理，表达式为：
[0025][0026]其中
G(x,y)
表示图像在坐标
(x,y)
处的梯度幅值，和分别表示图像在
x
和
y
方向上的梯度
。
[0027]优选地，还包括：
[0028]图像情绪分类：基于提取的图像情绪特征，使用分类器
C
对图像进行情绪分类；分类器
C
的输出情绪类别标签为
Z
，表示图像属于哪种情绪；数学表达工公式如下：
[0029]Z
＝
C[f(x
，
y)][0030]其中
f(x
，
y)
表示输入的情绪图像，
Z
是分类器
C
的输出情绪类别标签
。
[0031]优选地，还包括图像的情绪变化趋势：
[0032]情绪变化趋势通过连续帧图像的梯度和方向信息进行分析；假设图像序列为
f(x
，
y
，
t)
，其中
t
表示时间，计算图像序列的时空梯度
G(x
，
y
，
t)
和方向
θ
(x
，
y
，
t)
，使用偏导数计算时空梯度
G
和方向
θ
的变化率，公式表达为：
[0033][0034][0035]其中和分别表示时空梯度
G
和方向
θ
在时间
t
上的变化率，
▽
表示微分算子；
[0036]时空梯度
G(x
，
y
，
t)
表示图像在坐标
(x
，
y)
处和时间
t
处的梯度幅值，用来衡量图像
在空间和时间上的变化强度；
[0037]方向
θ
(x
，
y
，
t)
表示图像在坐标
(x
，
y)
处和时间
t
处的梯度方向，用来描述图像在空间和时间上的变化方向
。
[0038]优选地，情绪数据在时间序列上基于微积分进行分析：
[0039]情绪数据的积分分析：情绪数据的积分表示其在一段时间内的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种认知情绪数据分析与素质训练方法的智能匹配系统，其特征在于：该系统由以下几组模块组成：数据采集模块：用于收集用户的认知情绪数据；情绪数据分析模块：接收来自数据采集模块的情绪数据，采用机器学习和数据挖掘技术对数据进行分析
、
分类和趋势预测；素质训练方法库：存储各种与不同情绪状态和训练目标相关联的素质训练方法；智能匹配模块：根据情绪数据分析模块的结果，智能地从素质训练方法库中选择适合用户情绪状态和需求的训练方法，并将匹配的训练方法推荐给用户；用户界面模块：为用户提供友好的界面，用户可以查看智能匹配的训练方法，并进行个性化训练选择；反馈与优化模块：收集用户的训练反馈和评估，用于优化和改进训练方法的推荐策略和系统智能化水平；隐私保护模块：确保用户情绪数据和个人信息得到严格保护，遵循相关隐私法规和政策，保障用户数据的安全性和隐私性
。2.
根据权利要求1所述的一种认知情绪数据分析与素质训练方法的智能匹配系统，其特征在于：该智能匹配系统的使用方法包括以下步骤：用户使用智能匹配系统的用户界面模块，输入个人的认知情绪数据，认知情绪数据包括用户个人的认知数据和情绪数据，其中，将情绪数据通过图像分析方式进行输入，将认知数据通过表格进行输入并汇总形成参考信息；情绪数据采集模块收集并预处理用户的情绪数据；情绪数据分析模块对采集到的情绪数据进行分类和时间序列分析，识别用户情绪状态和情绪变化趋势；智能匹配模块根据用户的认知数据的参考信息
、
个性化需求
、
喜好和训练历史，从素质训练方法库中选择适合用户的训练方法，并为用户提供个性化的训练建议；用户通过用户界面模块查看匹配的训练方法，并进行训练建议的个性化选择；用户根据系统提供的训练建议进行个性化训练，系统可以记录用户的训练历史；用户进行训练后，可以通过用户界面模块提供训练反馈和评估，反馈与优化模块收集用户的反馈信息
。
反馈与优化模块根据用户的训练反馈和评估，优化和改进训练方法的推荐策略，提高系统的智能化水平
。3.
根据权利要求2所述的一种认知情绪数据分析与素质训练方法的智能匹配系统，其特征在于：图像分析方式基于图像处理和计算机视觉技术来提取更丰富和可靠的情绪特征，包括：图像情绪特征提取：对于输入的情绪图像，使用图像处理技术提取丰富的情绪特征；假设图像的像素值函数为
f(x,y)
，其中
x
和
y
分别表示图像的水平和垂直坐标；计算图像的梯度信息为图像的边缘和纹理，表达式为：
其中
G(x,y)
表示图像在坐标
(x,y)
处的梯度幅值，和分别表示图像在
x
和
y
方向上的梯度
。4.
根据权利要求3所述的一种认知情绪数据分析与素质训练方法的智能匹配系统，其特征在于：还包括：图像情绪分类：基于提取的图像情绪特征，使用分类器
C
对图像进行情绪分类；分类器
C
的输出情绪类别标签为
Z
，表示图像属于哪种情绪；数学表达工公式如下：
Z
＝
C[f(x
，
y)]
其中
f(x
，
y)
表示输入的情绪图像，
Z
是分类器
C
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张丹丹，魏高峡，詹慧，路浩，吴海波，
申请(专利权)人：中科心知北京教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：