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首页> 美国卫生研究院文献>Computational Intelligence and Neuroscience >Search for an Appropriate Behavior within the Emotional Regulation in Virtual Creatures Using a Learning Classifier System
【2h】

Search for an Appropriate Behavior within the Emotional Regulation in Virtual Creatures Using a Learning Classifier System

机译：使用学习分类器系统在虚拟生物的情绪调节内寻找适当的行为

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摘要

Emotion regulation is a process by which human beings control emotional behaviors. From neuroscientific evidence, this mechanism is the product of conscious or unconscious processes. In particular, the mechanism generated by a conscious process needs a priori components to be computed. The behaviors generated by previous experiences are among these components. These behaviors need to be adapted to fulfill the objectives in a specific situation. The problem we address is how to endow virtual creatures with emotion regulation in order to compute an appropriate behavior in a specific emotional situation. This problem is clearly important and we have not identified ways to solve this problem in the current literature. In our proposal, we show a way to generate the appropriate behavior in an emotional situation using a learning classifier system (LCS). We illustrate the function of our proposal in unknown and known situations by means of two case studies. Our results demonstrate that it is possible to converge to the appropriate behavior even in the first case; that is, when the system does not have previous experiences and in situations where some previous information is available our proposal proves to be a very powerful tool.
机译：情绪调节是人类控制情绪行为的过程。从神经科学证据来看，这种机制是有意识或无意识过程的产物。特别地，由有意识的过程产生的机制需要先验的分量来计算。以前的经验所产生的行为就是这些组成部分。需要对这些行为进行调整，以在特定情况下实现目标。我们要解决的问题是如何赋予虚拟生物情绪调节能力，以便在特定的情绪情况下计算适当的行为。这个问题显然很重要，在当前文献中我们还没有找到解决这个问题的方法。在我们的建议中，我们展示了一种使用学习分类器系统（LCS）在情绪状况下生成适当行为的方法。我们通过两个案例研究来说明我们的建议在未知和已知情况下的功能。我们的结果表明，即使在第一种情况下，也有可能收敛到适当的行为。也就是说，如果系统没有以前的经验，并且在某些以前的信息可​​用的情况下，我们的建议被证明是一个非常强大的工具。

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