【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人工智能学习，特别涉及一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统。
技术介绍
1、人工智能循着心理学的脚步不断发展，特别是认知心理学，它给予了人工智能理论上的支持，可以说心理学研究的是人类的智能，而人工智能研究的是如何模拟人类的智能，就目前人工智能的发展现状来看还需要改进模拟人脑学习系统。
2、经检索在公开(公告)号：cn113366520a，公开了一种使用诸如深度学习的机器学习算法来模拟人脑的功能(诸如认知和判断)的人工智能(ai)系统及其应用。提供了一种用于更新电子设备中的学习模型的方法，该方法包括：检测要用于更新局部模型的关于电子设备的上下文的信息已经改变；基于改变的上下文信息，获取用于更新局部模型的梯度；基于该梯度，更新局部模型；将该梯度发送到服务器；从服务器接收关于基于该梯度更新的全局模型的信息；以及基于接收到的信息，更新局部模型。
3、上述方案虽然基于改变的关于上下文的信息，确定用于精化局部模型的梯度；基于所确定的梯度，精化局部模型；将梯度发送到服务器；从服务器接收关于基于梯度精化的全局模型的信息；以及基于接收到的信息，精化局部模型，但是人类智能中逻辑思维层面和复杂连续动作具备一定复杂性，人工智能可以初步模拟但不够完全，不够成熟；使用单一的评判标准不能够得到满意的效果。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统，来解决人类智能中逻辑思维层面和复杂连续动作具备一定复杂性，人工智能可以
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统，该系统包括：
4、数据收集模块，通过网络爬虫收集网络上各种不同人格的人撰写博文、发表评论、互动留言、关注他人社交网络主页以及阅读博文的行为，将这些行为数据记录并有效地组织起来，从中提取心理健康数据，构建基于社交网络数据挖掘的心理健康预警模型；
5、语音分析模块，收集生气、悲伤、高兴、惊慌及中性情感的语音数据，对语音中的韵律特征进行提取和分割，将不同状态下的语音数据进行分析并构建语音特征和语音数据库，并分别从差异性、一致性、集中性和及情感识别率分析样本数据库的质量，剔除质量差的语音数据；
6、面部识别模块，对不同人格的人脸表情进行采集，随后用滤波法消除光照不均匀对面部图像的影响，并滤除面部图像里的干扰信息，再对图像进行脸部定位并提取面部表情，在提取面部表情的基础上，提取了微表情的光流特征，再对这些光流特征进行细化，最后利用支持向量机进行了分类；
7、身体分析模块，通过分析不同人格的人使用可穿戴设备的数据库，在相同时间轴上实时监测不同人格的人的心理健康，以提高临床诊断的准确性；
8、融合处理模块，将数据分析模块、语音分析模块、面部识别模块以及身体分析模块中在相同时间轴上的数据单独提取，再通过权重确定算法进行分析，得到被试者的心理状态。
9、优选地，所述数据收集模块中收集的数据以文本、图像、视频及文档的形式出现，具有实时创建、数据量实时增加的特点，在精神病理学研究中使用的电子健康记录也属于数据收集模块归纳的范畴。
10、优选地，所述语音分析模块具备文本分析技术，通过词嵌入工具将文本信息向量化，再进行后续分析，最后通过softmax分类器预测文本的情感分类；文本分析技术不仅关注文本中传达意义的内容，还通过分析被试的语言表达方式或词汇选择方式，反映传统心理测验中无法准确表现的潜在心理变量。
11、优选地，所述语音分析模块收集被试的语音信息，再通过对被试语音的语速、音调以及连贯性的特征进行建模，用于识别被试是否患有抑郁症和双相情感障碍。
12、优选地，所述面部识别模块中的支持向量机将样本数据表示为空间的点，利用核函数转换将低维样本空间转换为高维样本空间，在高维空间中，取间隔空间最大的线性分类表面作为决策边界，各类样本点距离决策边界越大，其分类误差越小。
13、优选地，所述身体分析模块中的可穿戴设备在心理检测的过程中可以实时监测应激状态下影响认知能力的指标及心率变异性的生理指标。
14、优选地，所述权重确定算法的关键是对不同模态的分类结果赋予各自的权重，通过语音分析模块和面部识别模块得到的文本、视频的情感状态的识别率表示为：其中pij是第i种模态对第j种情感状态的识别率，c为情感分类的类别数；再根据多模态的情感识别率，得到多模态情感识别的加权矩阵为：其中wi是第i种模态的加权矩阵，多模态情感分类的具体计算步骤如下所示：
15、步骤一：由上述得到的多模态信息的加权矩阵，则对应的各模态分类器的加权矩阵wi为：
16、步骤二：令为各个分类的概率结果，其中线性加权融合各个分类器的结果和加权矩阵公式如下所示：
17、
18、步骤三：根据以上步骤计算得到的结果，依据最大值规则，选取结果最高的第k类情感状态设为最终的识别结果，公式如下所示：
19、其中，c为情感分类的类别数目。
20、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
21、一、本专利技术中，在实际应用中，结合可穿戴设备、语音分析模块和面部识别模块采集的数据，权重确定算法可以同时处理可穿戴设备采集的数据、语音、文本、生理指标的多模态数据进行计算分析，从而实现对心理特质更精准的预测。
22、二、本专利技术中，通过最大值的规则判断最终的融合结果，一定程度上大大减少了计算量，并且实现起来相对容易，通过融合多种模态的最大值规则具有一定的代表性，能够弥补单模态情感分类的缺陷。
23、三、本专利技术中，文本、语音、面部表情这些多元心理数据融合更具有全面性，相比较单一的评判标准，可以持续学习人类逻辑思维层面和复杂连续动作，进而模仿人脑的机制分析处理各类数据，能够抽取更高级别的抽象特征，是人工神经网络的进化和提升，因此相比较单一的评判标准更具优势。
24、四、本专利技术中，通过面部识别模块，人工智能可以为心理研究提供人工无法分辨的视觉信息，被广泛应用的视觉分析技术包括面部识别、步态识别和眼动分析，面部特征与心理学特质的映射关系已经被传统的心理学研究证实，但视觉分析技术用滤波法消除光照不均匀对面部图像的影响，并滤除面部图像里的干扰信息，再对图像进行脸部定位并提取面部表情，在提取面部表情的基础上，提取了微表情的光流特征，可以让面部特征分析更加细致，步态识别的视觉分析技术主要用于测量和识别精神障碍，眼动分析也是教育和心理学研究中常用的分析方法，眼动数据被视为工作记忆、注意力这些基础认知功能的有效特征指标，同时也被用来评估一些复合或高阶的认知功能，从而实现对心理检测过程中被试者注意力的实时监测，此外，视觉分析算法也被用于处理人类交互视频，并对人类社交行为进行研究，提高预测的准确性。
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1.一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统，其特征在于：所述数据收集模块中收集的数据以文本、图像、视频及文档的形式出现，具有实时创建、数据量实时增加的特点，在精神病理学研究中使用的电子健康记录也属于数据收集模块归纳的范畴。
3.根据权利要求2所述的一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统，其特征在于：所述语音分析模块具备文本分析技术，通过词嵌入工具将文本信息向量化，再进行后续分析，最后通过softmax分类器预测文本的情感分类；文本分析技术不仅关注文本中传达意义的内容，还通过分析被试的语言表达方式或词汇选择方式，反映传统心理测验中无法准确表现的潜在心理变量。
4.根据权利要求3所述的一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统，其特征在于：所述语音分析模块收集被试的语音信息，再通过对被试语音的语速、音调以及连贯性的特征进行建模，用于识别被试是否患有抑郁症和双相情感障碍。
5.根据权利要求4所述的一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统
6.根据权利要求5所述的一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统，其特征在于：所述身体分析模块中的可穿戴设备在心理检测的过程中可以实时监测应激状态下影响认知能力的指标及心率变异性的生理指标。
7.根据权利要求6所述的一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统，其特征在于：所述权重确定算法的关键是对不同模态的分类结果赋予各自的权重，通过语音分析模块和面部识别模块得到的文本、视频的情感状态的识别率表示为：其中PiJ是第i种模态对第j种情感状态的识别率，c为情感分类的类别数；再根据多模态的情感识别率，得到多模态情感识别的加权矩阵为：其中Wi是第i种模态的加权矩阵，多模态情感分类的具体计算步骤如下所示：
...【技术特征摘要】
1.一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统，其特征在于：所述数据收集模块中收集的数据以文本、图像、视频及文档的形式出现，具有实时创建、数据量实时增加的特点，在精神病理学研究中使用的电子健康记录也属于数据收集模块归纳的范畴。
3.根据权利要求2所述的一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统，其特征在于：所述语音分析模块具备文本分析技术，通过词嵌入工具将文本信息向量化，再进行后续分析，最后通过softmax分类器预测文本的情感分类；文本分析技术不仅关注文本中传达意义的内容，还通过分析被试的语言表达方式或词汇选择方式，反映传统心理测验中无法准确表现的潜在心理变量。
4.根据权利要求3所述的一种基于心理学及人工智能的模拟人脑学习系统，其特征在于：所述语音分析模块收集被试的语音信息，再通过对被试语音的语速、音调以及连贯性的特征进行建模，用于识别被试是否患有抑郁症和双相情感障碍。
...【专利技术属性】
技术研发人员：文小辉，曹俊军，王旭红，胡汀，刘思磊，王志勇，文立平，
申请(专利权)人：湖南人文科技学院，
类型：发明
国别省市：
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