CN105069728A - 一种基于无线传感网的情感推理方法 - Google Patents

Abstract

一种基于无线传感网的情感推理方法由3个模块组成：无线传感器信息采集模块；信息处理中心模块，主要为推理机；用户交互模块。采用4种无线传感器分别用于收集人物的GPS信息，以及体温传感器用来采集人物的人体温度，脑电波传感器采集人物的脑电波强度，呼吸频率传感器收集人物的呼吸频率信息。推理机跟据事先设定的一个初始的基本合理的推理原则推导出人物的一个当前状态值。根据人物的当前状态值，查找一个匹配的专家意见，将专家意见通过用户模块反馈给用户，同时执行专家意见中的动作，用户模块会把这个信息反馈给用户，同时向人物发出警报的声音，以及自动向家人以及医院医生发出警报提醒跟发送人物的当前生理特征数据。

Description

一种基于无线传感网的情感推理方法

技术领域

本发明是基于无线传感网的情感推理机制。主要通过无线传感网的数据采集后，将数据进行加工推理出人物当前的情感状态，帮助人们更好的理解人物的当前情感状态，以便给出针对性的专家意见。该项目是物联网技术跟心理学的交叉领域。

背景技术

无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，WSN)是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。传感器技术、微机电系统、现代网络和无线通信等技术的进步，推动了现代无线传感器网络的产生和发展。无线传感器网络扩展了人们信息获取能力，将客观世界的物理信息同传输网络连接在一起，在下一代网络中将为人们提供最直接、最有效、最真实的信息。无线传感器网络能够获取客观物理信息，具有十分广阔的应用前景，能应用于军事国防、工农业控制、城市管理、生物医疗、环境检测、抢险救灾、危险区域远程控制等领域。已经引起了许多国家学术界和工业界的高度重视，被认为是对21世纪产生巨大影响力的技术之一。

可穿戴计算与情感获取技术对环境信息具有高度的感知性，人机交互更自然化，设备和网络的自动配置和自适应能力更强，其研究涵盖了传感器、人机交互、中间件、移动计算、嵌入式技术、上下文感知和处理技术以及网络和无线通信技术领域。随着人们生活需求及现代科技的发展，可穿戴传感网络要求具备观察、理解和生成各种人类情感特征的能力，体现“以人为本”的应用需求。代表情感状态变化的生理信号特质信息或者特征信息的组合，如果被准确提取并有效利用，就可以实现生理信号情感状态的有效辨别。通过检查人体生理信号特征信息的变化情况来判断被测者是否出现情感方面的问题。

将移动计算技术，以可穿戴等形式，嵌入到环境或者日常工具中去，最终是将无线传感器等嵌入式设备的计算能力和上下文感知和交互能力分布于环境之中，这些计算所表现出的应该是不拘泥于各种固定设备或者移动设备的普适服务，使得计算以穿戴在人体上的设备为载体，在体域网及近场范围内，人能够随时随地、透明地获得这些服务。而其中关键技术在于，上下文信息的收集，上下文信息的推理，以及对系统建模。

本发明采用GPS，体温，脑电波，呼吸频率4种传感器，他们将负责人体的信息的采集。将采集后的信息通过网关传输到客户端，客户端根据设计的情感推理机，将推理信息样本的当前状态，给出相关的专家意见，以及根据下一个时刻的测量的信息样本的当前状态，来修正推理机的推理规则库。

发明内容

技术问题：本发明是将移动计算技术，以可穿戴等形式，嵌入到环境或者日常工具中去，最终是将无线传感器等嵌入式设备的计算能力和上下文感知和交互能力分布于环境之中，提出一种基于无线传感网的情感推理方法，这些计算所表现出的应该是不拘泥于各种固定设备或者移动设备的普适服务，使得计算以穿戴在人体上的设备为载体，在体域网及近场范围内，人能够随时随地、透明地获得这些服务。

技术方案：本发明提出的基于无线传感网的情感推理方法，将移动计算技术，以可穿戴等形式，嵌入到环境或者日常工具中去，最终是将无线传感器等嵌入式设备的计算能力和上下文感知和交互能力分布于环境之中。是无线传感网环境下基于上下文推理的情感计算方法以及模型建立。

首先给出几个定义：

人体状态值：描述人物的状态，根据人物的状态值，结合专家库意见库中的意见对当前人物给出一个指导性的意见；人物的状态值主要分为，静止跟运动两个大类，每个大类中在进行细分，主要分为，死亡，健康，高烧，健康中再细分为焦虑，平静，兴奋，睡眠四类。

专家意见：系统根据人物的身上的传感器得到的数据推测出人物当前的人体状态值，系统根据人物状态值，给出一个事先设定的指导性意见，如你该休息了，或者播放轻音乐等。

推理机：将采集到的各项人体体征参数，通过事先设计好的算法。将从人体采集的基本特征信息合成人物的状态值。

脑电波传感器：用来测量人体的脑电波的强度；其中delta0.5-4hz可认为人物处于深度睡眠状态。theta4-7hz可认为人物处于睡眠，恍惚，放松，暝想状态。alpha8-13hz可认为人物处于清醒时放松状态。beta13-30hz可认为人物处于清醒，警觉，中等或强烈心理活动状态；gamma30-40hz可人认为人物处于亢奋，压力，焦虑状态。

呼吸频率传感器：平均值在17.73附近，标准差在1.84附近可认为人物处于悲伤状态。平均值在19.14附近，标准差在2.34附近可认为人物处于静止状态。平均值在17.75附近，标准差在2.03附近可认为人物处于愉悦状态。

权重：推理机在匹配处理数据的过程中用来表示数据的匹配度以及根据用户交互中心反馈的满意度来修改权重。表示上一次的推理的合理性。

系统采用无线传感器采集人物的原始的当前各项人体体征参数，通过无线传感网网络传到服务器端。服务器端将各项原始的人体体征参数，进行粗加工后交给推理机进行推理。

考虑到人物状态的复杂性，以及人物状态值之间的关联性，本发明先将人物状态分为静止跟运动两种状态，在运动中人物又会有跟静止不一样的人物状态，当然也会有部分的重叠。比如说人物运动中不可能死亡，以及没有运动中的睡眠。

因此在基本的人体特征采集选择方面，先选择GPS定位信息，通过GPS的定位信息可以判断人体的基本运动状态静止或者运动。这个信息交给推理机之后会选择不同的支流进行进一步的判断。

然后根据采集的体温传感器数据分析出人物的健康状态。如果体温低于35摄氏度，则判断为极度危险状态。如果体温高于39℃则可以判断为人体处于高温状态。如果体温处于35℃-39℃则可以认为人物基本处于健康状态。由于人体体温的差异性，只能将极限值处理，其他的值只能在认为的健康状态中继续处理。

根据上述2个节点的数据可以确定人体状态的基本大方向，再选择脑电波跟呼吸频率的传感器。呼吸频率可以用来判断人物的悲伤，平静，以及愉悦三种人物状态。而脑电波可以判断出人物的睡眠，轻松，清醒，亢奋四种状态。

系统将采集好的四个传感器的数据通过无线传感网传送给服务器，服务器将4个无线传感器的数据交给推理机进行处理。处理机根据事先设定好的规则推理出一个人物的当前状态值。根据事先设定的规则，系统根据人物的当前状态值匹配专家意见系统。然后系统给用户呈现一个具有指导性质的专家意见。用户再接收系统的专家意见之后会给出一个满意度的回馈。最后系统根据用户的满意度的回馈会修改之前导出人物当前状态值的各个因素的权重。从而使得系统的推理更加的符合人物的当前习惯，能够更加智能的导出给出更加符合用户习惯的专家意见。

方法流程：

本发明的实现步骤如下：

该方法分为2个部分：一是采用无线传感器信息采集模块，信息处理中心模块，用户交互模块三者构建一个情感推理交互系统；二是采用GPS定位，体温传感器，脑电波传感器，呼吸频率传感器四种传感器分层次进行数据处理和推导，以及根据用户系统反馈的用户满意度重新制定下一次的用户信息推理机制，具体步骤包含如下：

步骤1)搭建系统之前首先要设计此系统的硬件安排分布图进行设计，系统由三个模块构成，无线传感器信息采集模块、信息处理中心模块和用户交互模块；无线传感器信息采集模块穿戴在人物的身上，信息处理中心模块和用户交互模块在服务器上；

步骤2)连接好无线传感器与网关之间的无线通信；无线传感器与网关之间采用zigbee通信协议通信，无线传感器将采集的数据通过zigbee通信传输给网关；

步骤3)连接网关与服务器端的通信；网关与服务器采用串口通信的方式通信；

步骤4)设计调试好服务器端的程序；搭建好服务器端的信息处理中心模块主要为推理机，以及用户交互模块，使得无线传感器采集的信息可以准确及时的被推理机接收，推理机接收后可以准确高效的推理出人物当前的状态值，以及将人物的当前状态值传输给专家意见系统，高效准确的给出适合用户当前状态的专家意见，以及负责接收用户对用户交互模块中给出的专家意见的满意度，将用户的满意度反馈给推理机；

步骤5)将无线传感器的数据交给服务器端处理，服务器接收传感器端传送过来的数据，并将数据进行排序，对排序后的每个数据进行加工，求出平均值和标准差，然后匹配实现设计好的规则，推导出一个人物的状态值；

服务器将网关传送过来的数据，交给推理机处理，推理机将当前时间的数据跟之前的历史数据组成一个一维的数组，求出这个一维数组的平均值跟标准差，根据标准差以及方差去匹配传感器的范围值，如果在-10％——10％之间则匹配成功，根据数据落在不同的位置分配不同的权重，最后得出一个具有标注准确度的推导值，

步骤6)根据人物的状态值去专家系统匹配专家意见，将专家意见呈现给用户，并根据专家意见做出相应的动作去服务用户；用步骤5推导出带有准确度的人物状态值去匹配实现设定好的专家意见库，根据匹配得到的专家意见，去执行专家意见给出的动作；

步骤7)用户对系统给出的专家意见给出相应的评分，用户对专家模块给出的专家意见以及专家意见的执行后的结果进行评分，并同时将用户的评分反馈给系统；

步骤8)系统根据用户给出的评分，对刚才的推导规则进行修改。如果人物的状态值是正确的那么专家模块给出的意见是正确的，关注的重点不在专家意见的准确度，系统接收用户模块给出的刚才专家模块给出意见的满意度，同时根据用户模块的给出的满意度判断上次推理的合理性，以此为依据修改上次推导结果使用的参数的权重，如果用户模块对上次的推导结果满意度很高则提高上次参与推导的参数的权重，反之则减小参与上次推导的参数的权重。

有益效果：本发明是一种基于无线传感网的情感推理机制以及情感推理交互系统。本系统由3个模块组成：无线传感器信息采集模块；信息处理中心模块，主要为推理机；用户交互模块。

1.可以实时的采集人物的体征信息，将采集的人物体征信息用于推导人物的状态值以及在遇到人物危险状态时将人物的体征信息传输给医生家人进行求助。

2.可以根据人物的体征信息推导出人物的当前状态值，根据人物的当前状态值给出用户一个合理的专家意见，以及根据专家意见为用户提供合理的服务。

3.用户反馈的满意度修改上次参与用户状态推导的因子的权重。使得合理的推导因子所占的比重更重。以便系统可以推导出更符合当前用户的生活习惯的状态值。

附图说明

图1为情感计算系统框架图；

图2为情感计算系统推理机工作示意图。

具体实施方式

本发明提出一种基于无线传感网的情感计算交互系统。系统由三部分组成，无线传感器信息采集模块；信息处理中心模块，主要为推理机；用户交互模块。

步骤1)搭建系统之前首先要设计此系统的硬件安排分布图，准备好设计图。

步骤2)连接好无线传感器与网关之间的无线通信。

步骤3)连接网关跟服务器端的通信。

步骤4)设计调试好服务器端的程序；

步骤5)将无线传感器的数据交给服务器端处理。服务器接收传感器端传送过来的数据。并将数据进行排序，对排序后的每个数据进行加工。求出平均值和标准差。然后匹配实现设计好的规则。推导出一个人物的状态值。

步骤6)根据人物的状态值去专家系统匹配专家意见。将专家意见呈现给用户，并根据专家意见做出相应的动作去服务用户。

步骤7)用户对系统给出的专家意见给出相应的评分。

步骤8)系统根据用户给出的评分，对刚才的推导规则进行修改。

具体为：

步骤1)搭建系统之前首先要设计此系统的硬件安排分布图，如图1所示。

本系统由三个模块构成，无线传感器信息采集模块；信息处理中心模块，主要为推理机；用户交互模块。无线传感器信息采集模块穿戴在人物的身上。信息处理中心模块跟用户交互模块在服务器上。

步骤2)连接好无线传感器与网关之间的无线通信，无线传感器跟网关之间采用zigbee通信协议通信，无线传感器将采集的数据通过zigbee通信传输给网关。

步骤3)连接网关跟服务器端的通信，网关与服务器采用串口通信的方式通信。

步骤4)设计调试好服务器端的程序。搭建好服务器端的数据处理中心模块，以及用户交互模块。使得无线传感器采集的信息可以准确及时的被推理机接收。推理机接收后可以准确高效的推理出人物当前的状态值。以及将人物的当前状态值传输给专家意见系统。高效准确的给出适合用户当前状态的专家意见。以及负责接收用户对用户交互模块中给出的专家意见的满意度。将用户的满意度反馈给推理机。

步骤5)将无线传感器的数据交给服务器端处理。服务器接收传感器端传送过来的数据。并将数据进行排序，对排序后的每个数据进行加工。求出平均值和标准差。然后匹配实现设计好的规则。推导出一个人物的状态值。

服务器将网关传送过来的数据，交给推理机处理。推理机将当前时间的数据跟之前的历史数据组成一个一维的数组。求出这个一维数组的平均值跟标准差。根据标准差以及方差去匹配传感器的范围值。如果在-10％——10％之间则匹配成功。根据数据落在不同的位置分配不同的权重。最后得出一个具有标注准确度的推导值，如图2所示。

步骤6)根据人物的状态值去专家系统匹配专家意见。将专家意见呈现给用户，并根据专家意见做出相应的动作去服务用户。用步骤5推导出带有准确度的人物状态值去匹配实现设定好的专家意见库。根据匹配得到的专家意见，去执行专家意见给出的动作。

步骤7)用户对系统给出的专家意见给出相应的评分。用户对专家模块给出的专家意见以及专家意见的执行后的结果进行评分。并同时将用户的评分反馈给系统。

步骤8)系统根据用户给出的评分，对刚才的推导规则进行修改。我们认为如果人物的状态值是正确的那么专家模块给出的意见是正确的，我们关注的重点不在专家意见的准确度。系统接收用户模块给出的刚才专家模块给出意见的满意度。同时根据用户模块的给出的满意度判断上次推理的合理性。以此为依据修改上次推导结果使用的参数的权重。如果用户模块对上次的推导结果满意度很高则提高上次参与推导的参数的权重，反之则减小参与上次推导的参数的权重。

Claims (1)

1.一种基于无线传感网的情感推理方法，其特征在于用该方法分为2个部分：一是采用无线传感器信息采集模块，信息处理中心模块，用户交互模块三者构建一个情感推理交互系统；二是采用GPS定位，体温传感器，脑电波传感器，呼吸频率传感器四种传感器分层次进行数据处理和推导，以及根据用户系统反馈的用户满意度重新制定下一次的用户信息推理机制，具体步骤包含如下：

步骤1)搭建系统之前首先要设计此系统的硬件安排分布图，进行设计。系统由三个模块构成，无线传感器信息采集模块、信息处理中心模块和用户交互模块；无线传感器信息采集模块穿戴在人物的身上，信息处理中心模块和用户交互模块在服务器上；

步骤2)连接好无线传感器与网关之间的无线通信，无线传感器与网关之间采用zigbee通信协议通信，无线传感器将采集的数据通过zigbee通信传输给网关；

步骤3)连接网关与服务器端的通信，网关与服务器采用串口通信的方式通信；

步骤4)设计调试好服务器端的程序，搭建好服务器端的信息处理中心模块主要为推理机，以及用户交互模块，使得无线传感器采集的信息可以准确及时的被推理机接收，推理机接收后可以准确高效的推理出人物当前的状态值，以及将人物的当前状态值传输给专家意见系统，高效准确的给出适合用户当前状态的专家意见，以及负责接收用户对用户交互模块中给出的专家意见的满意度，将用户的满意度反馈给推理机；

步骤5)将无线传感器的数据交给服务器端处理，服务器接收传感器端传送过来的数据，并将数据进行排序，对排序后的每个数据进行加工，求出平均值和标准差，然后匹配实现设计好的规则，推导出一个人物的状态值；

服务器将网关传送过来的数据，交给推理机处理，推理机将当前时间的数据跟之前的历史数据组成一个一维的数组，求出这个一维数组的平均值跟标准差，根据标准差以及方差去匹配传感器的范围值，如果在-10％——10％之间则匹配成功，根据数据落在不同的位置分配不同的权重，最后得出一个具有标注准确度的推导值，

步骤6)根据人物的状态值去专家系统匹配专家意见，将专家意见呈现给用户，并根据专家意见做出相应的动作去服务用户；用步骤5推导出带有准确度的人物状态值去匹配实现设定好的专家意见库，根据匹配得到的专家意见，去执行专家意见给出的动作；

步骤7)用户对系统给出的专家意见给出相应的评分，用户对专家模块给出的专家意见以及专家意见的执行后的结果进行评分，并同时将用户的评分反馈给系统；

步骤8)系统根据用户给出的评分，对刚才的推导规则进行修改，如果人物的状态值是正确的那么专家模块给出的意见是正确的，关注的重点不在专家意见的准确度，系统接收用户模块给出的刚才专家模块给出意见的满意度，同时根据用户模块的给出的满意度判断上次推理的合理性，以此为依据修改上次推导结果使用的参数的权重，如果用户模块对上次的推导结果满意度很高则提高上次参与推导的参数的权重，反之则减小参与上次推导的参数的权重。