情绪发展

摘要： 幼儿时期正处于大脑与心理快速发展的阶段,具有非常强的可塑性,而亲子依恋关系的正确建立,不仅能够促使幼儿对自身情绪进行有效调节,同时还能够避免其焦虑等不良情绪的出现,有利于幼儿在成长过程中建立健全的人格。除此之外,亲子依恋关系还能够促进幼儿情绪的良好发展,使幼儿拥有健康的性格,进而加强对情绪的理解,便于幼儿建立自尊、自爱的健康心理,促进幼儿的健康成长。文章主要对亲子依恋关系与幼儿情绪发展的关系进行分析与探究,并提出几点自己的看法,仅供参考。

摘要： 作为一名现代杰出的心理学家,林传鼎为中国心理科学的研究与发展作出了重大贡献.林传鼎关于儿童情绪发展、智力开发与测量、心理健康教育等的思想与实践,一方面反映了其古为今用,洋为中用的理念,另一方面也体现了新中国教育心理学发展的一般路径.对其思想的研究有助于我们了解林传鼎的学术人生,把握新中国教育心理学科学化的进程.

摘要： 音乐作为艺术中一种特殊的形态,具有其独特的魅力.与其他的艺术相比较,音乐更能够直击人的内心,影响人的心情.音乐是人类社会发展到一定阶段创造出来的特有产物,它与人类心灵有着微妙的联系,比如远处飘来的一段音乐,可能令人精神振奋,也有可能让人悄然落泪,在异国他乡,偶然听到熟悉的家乡民歌,可能会顿时热泪盈眶,也可能心存温暖.可以说音乐以其特殊的方式影响着人类的心理变化,也影响着人类的行为.

摘要： 家庭是学龄前幼儿获取一切知识经验的第一场所,也是为其心理发展发育所打下坚实地基的源头。通过大量的案例,可以看到家庭环境已成为影响幼儿情绪能力发展的重要因素之一,不同的家庭环境会造成幼儿多样化的情绪发展,如何利用好家庭环境对幼儿情绪发展施以影响和培养是我们要思考和研究的问题。

摘要： 自闭症患者有着严重的社会交往障碍,情绪发展迟缓为主要致因之一.艺术治疗作为一种新兴治疗方法,已逐步应用于发展障碍群体.但目前针对自闭症患者情绪发展的艺术治疗应用研究不重视情绪发展,且缺少具有系统性与针对性的实施方案.为助力自闭症患者的康复治疗,本文以情绪心理学和艺术治疗取向为理论基石,结合自闭症患者的情绪发展特点,以相关临床案例与社会工作为参考,旨在挖掘情绪发展的内在联动机制,整合适用于自闭症患者情绪发展的艺术治疗应用理论,并提出切实可行的工作建议.

摘要： 0-3岁的宝宝初来这个世界,他们主要依靠自己的情绪反应与周围世界进行交往互动。而此时他们的情绪发展处于萌芽期,在成长与环境的影响下逐渐丰富,需要父母更多地关注与引导。情绪情感的初步形成是这个阶段宝宝最初探索学习的重要途径,也为他们适应社会环境打下基础。父母帮助宝宝形成良好的情绪,对他们今后良好个性的形成有重要的意义。

摘要： 目的:了解江苏省城市幼儿社会性和情绪发展现状及影响因素.rn 方法:采用整群随机抽样的方法,选择南京、镇江、南通、盐城、宿迁作为调查现场,应用中国幼儿社会情绪发展量表及自拟的社会人口学问卷对幼儿社会性和情绪发展及相关因素进行调查.rn 结果:3083名幼儿中,男童和女童在外显行为域、内隐行为域、能力域得分无显著性差别,失调域男童得分高于女童.外显行为域和能力域在不同年龄之间存在显著性差异.多重线性回归分析显示父母文化程度、父母养育方式、家庭月收入、母产后精神状态、0～6个月喂养方式、胎教和早教对中国幼儿社会性和情绪发展问题影响差异具有显著性(P＜0.05).rn 结论:幼儿社会性和情绪发展受家庭环境和社会环境等众多因素的影响,应制定相应的早期干预措施指导其健康发展.

摘要： 儿童早期是个体情绪发展的重要阶段,该时期的情绪发展对个体各方面能力的发展起着关键性的作用.本文以web of science数据库为文献来源,采集2004-2014年儿童早期情绪发展领域文献作为样本,运用文献计量学和社会网络分析方法展开定量分析,从而探索该领域目前的研究特点、发展趋势和热点分布.研究结果表明该领域目前处于稳定发展期,研究的地域差异较显著,作者和期刊分散,研究热点集中在社会性情绪发展、亲子教育及情绪问题干预.

摘要： 本发明提供一种情绪分析方法、情绪提醒方法及情绪提醒控制装置，方法包括：采集语音信息并转化成文本，基于双层长短期记忆人工神经网络进行文本表征与辅助信息引入；利用辅助信息得到文本中的含有情感的词作为分析对象；分析对象中多个词之间建立情感依赖；筛选出最终目标分析对象；捕获最终目标分析对象和文本中上下文之间的关系；获取外部语料库，从外部语料库筛选出与最终目标分析对象相关性高于预设相似度的句；得到最终目标分析对象的情感对；基于情感对进行情绪分析。可以有效了解到文本中涉及到的详细方面的情感倾向性，为后续分析与决策提供一定的辅助信息。

摘要： 一种情绪检测设备、情绪检测系统、情绪检测方法和计算机可读存储介质。情绪检测设备包括：心率处理模块和情绪处理模块。所述心率处理模块被配置为接收心率信号，并对所述心率信号进行差分处理，以得到与所述心率信号对应的特征参数；所述情绪处理模块被配置为处理所述特征参数，以确定与所述特征参数对应的情绪标签。

摘要： 本发明提供一种情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置。其中，情绪分析系统包括：一案例库、一输入模组、一语句分析模组、一相似度分析模组以及一情绪判断模组。其中，案例库包含复数句案例语句，每一案例语句包含至少一主要词汇且对应至少一情绪标示。输入模组用于接收一输入语句。语句分析模组用于分析该输入语句的一语句结构。相似度分析模组用于根据语句结构，对输入语句与案例库中至少一案例语句进行一语意分析与一语法分析，以分别获得输入语句与至少一案例语句之间的一相似等级。情绪判断模组用于根据多个相似等级，判断该输入语句的至少一情绪。

摘要： 本发明公开了一种情绪监测的情绪建模方法及情绪监测调节系统，该方法是拾取训练的情绪信号，依次进行滤波预处理和微分熵特征提取，得到相应的特征向量；将特征向量通过基于线性核的SVM构建情绪分类的分类器，将训练中的高兴、中性、悲伤情绪状态下对应的情绪特征数据构成一个训练集，并将高兴、中性、悲伤情绪状态下对应的特征向量送入分类器进行训练，得到基于情绪的分类器模型；再次调用上述训练集中三种情绪状态对应的特征向量分别送入分类器模型，在分类器模型的输出中得到每种情绪状态的score值(代表情绪的强弱程度)，并基于score值构建反馈准则，用于帮助用户有效地改变自己的情绪调节策略，达到情绪调节的有用效果。

摘要： 本发明提供一种情绪分析方法、情绪提醒方法及情绪提醒控制装置，方法包括：采集语音信息并转化成文本，基于双层长短期记忆人工神经网络进行文本表征与辅助信息引入；利用辅助信息得到文本中的含有情感的词作为分析对象；分析对象中多个词之间建立情感依赖；筛选出最终目标分析对象；捕获最终目标分析对和文本中上下文之间的关系；获取外部语料库，从外部语料库筛选出与最终目标分析对象相关性高于预设相似度的句；得到最终目标分析对象的情感对；基于情感对进行情绪分析。可以有效了解到文本中涉及到的详细方面的情感倾向性，为后续分析与决策提供一定的辅助信息。

摘要： 一种情绪检测设备、情绪检测系统、情绪检测方法和计算机可读存储介质。情绪检测设备包括：心率处理模块和情绪处理模块。所述心率处理模块被配置为接收心率信号，并对所述心率信号进行差分处理，以得到与所述心率信号对应的特征参数；所述情绪处理模块被配置为处理所述特征参数，以确定与所述特征参数对应的情绪标签。

摘要： 本发明提供一种情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置。其中，情绪分析系统包括：一案例库、一输入模组、一语句分析模组、一相似度分析模组以及一情绪判断模组。其中，案例库包含复数句案例语句，每一案例语句包含至少一主要词汇且对应至少一情绪标示。输入模组用于接收一输入语句。语句分析模组用于分析该输入语句的一语句结构。相似度分析模组用于根据语句结构，对输入语句与案例库中至少一案例语句进行一语意分析与一语法分析，以分别获得输入语句与至少一案例语句之间的一相似等级。情绪判断模组用于根据多个相似等级，判断该输入语句的至少一情绪。

摘要： 本发明提供一种用于辅助主体身体，心理和/或情绪技能发展，帮助主体了解其心理状态，身体状态和/或情绪状态并提供主体生物反馈的系统，包括由主体可佩戴的主体内部信号感测设备，用于感测在主体身体内部产生的信号；主体外部信号感测设备，用于感测在主体身体外部产生的信号；本地计算单元，其被配置用于与主体内部和主体外部信号感测设备进行认证无线通信，并且向主体呈现特定类型的心理状态，身体状态和情绪状态信息，例如以生物反馈的形式；以及蜂窝网络通信单元，其被配置用于通过至少一个蜂窝网络向至少一个服务器传达对应于感测到的主体内部信号和感测到的主体外部信号的数据。

摘要： 本发明实施例提供了一种识别情绪的方法以及基于脑电数据的情绪识别模型，其中，情绪识别模型包括：空间矩阵构造模块，用于根据多个时间片中的每个时间片获得的用户的脑电信号生成第一空间矩阵，得到多个第一空间矩阵；空间特征提取模块，用于对多个第一空间矩阵中每个第一空间矩阵分别利用注意力机制计算每行以及每列的注意力权值，并根据每个第一空间矩阵的每行以及每列的注意力权值获得多个第二空间矩阵；时空特征融合模块，用于提取多个第二空间矩阵间的时序关联特征，根据多个第二空间矩阵以及对应的时序关联特征，得到多个时空表征向量；情绪识别模块，用于根据多个时空表征向量确定用户的情绪。

摘要： 本公开提供一种面部情绪识别模型的训练方法、情绪识别方法及相关设备。能够收集自然语言中与情绪相关一些情绪词汇，然后搜集每个情绪词汇对应的人脸图像，并利用情绪词汇对人脸图像进行标注形成训练样本集，对预先构建的初始网络模型进行训练，得到面部情绪识别模型，再利用面部情绪识别模型对面部情绪识别处理。这样，由于面部情绪识别模型与自然语言表达空间一致，因此利用面部情绪识别模型进行面部情绪识别的结果更加符合人类自然感知的真实情绪，情绪识别更加精确。