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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的电网调度员双模态情绪识别研究
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基于深度学习的电网调度员双模态情绪识别研究
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第13-27页
    1.1 课题背景及研究意义第13-14页
    1.2 情绪识别研究现状第14-17页
        1.2.1 情绪分类第14-16页
        1.2.2 情绪识别发展现状第16-17页
    1.3 基于深度学习技术的情绪识别第17-25页
        1.3.1 深度学习第17-19页
        1.3.2 基于深度学习的面部表情情绪识别第19-22页
        1.3.3 基于深度学习的语音情绪识别第22-25页
    1.4 论文的主要内容与章节安排第25-27页
第二章 电网情绪识别系统实验方案设计第27-35页
    2.1 基于“人机环”理论的安全事故因素分析第27-28页
    2.2 电网调度场景情感识别实验方案第28-32页
    2.3 面临的挑战第32-33页
    2.4 本章小结第33-35页
第三章 基于深度神经网络的电网调度员表情识别第35-53页
    3.1 人脸识别和人脸对齐第35-39页
        3.1.1 人脸识别第35-37页
        3.1.2 人脸对齐第37-39页
    3.2 基于PPDN的电网调度员表情识别第39-45页
        3.2.1 PPDN网络原理第39-43页
        3.2.2 网络优化第43-44页
        3.2.3 PGS反向传播算法第44-45页
    3.3 算法分析第45-51页
        3.3.1 实验数据采集第45-47页
        3.3.2 评价指标第47页
        3.3.3 级联训练第47-50页
        3.3.4 实验结果分析第50-51页
    3.4 本章小结第51-53页
第四章 基于循环神经网络的电网调度员语音情绪识别第53-69页
    4.1 音频特征提取第53-57页
        4.1.1 时域方面特征第53-54页
        4.1.2 频谱特征第54-55页
        4.1.3 梅尔频率倒谱系数的分析第55-56页
        4.1.4 色度特征第56-57页
    4.2 分类网络模型第57-62页
        4.2.1 双向长短时记忆网络第57-60页
        4.2.2 联结时序分类方法第60-62页
    4.3 算法分析第62-68页
        4.3.1 数据集第62-63页
        4.3.2 预处理第63-65页
        4.3.3 评价指标第65-66页
        4.3.4 实验结果与分析第66-68页
    4.4 本章小结第68-69页
第五章 调度员双模态情绪识别与调度任务关联分析第69-79页
    5.1 电网调度场景多任务分类第69-71页
    5.2 基于决策层融合的双模态情绪识别第71-75页
        5.2.1 多模态融合算法第71-72页
        5.2.2 基于决策层的电网数据双模态融合第72-75页
    5.3 情绪计算与业务关联第75-78页
        5.3.1 滑动窗口计算情绪融合结果第75-76页
        5.3.2 与业务关联分析第76-78页
    5.4 本章小结第78-79页
第六章 总结与展望第79-83页
    6.1 全文总结第79-80页
    6.2 工作展望第80-83页
参考文献第83-91页
致谢第91-93页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第93-95页
攻读硕士学位期间参与的项目第95-97页

 
 
论文编号BS4628783,这篇论文共97
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