【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及情感分析领域，尤其是涉及一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法。
技术介绍
1、随着脑科学和视觉认知技术的发展，多模态学习已成为研究热点。脑视觉多模态技术结合了脑科学、心理学与计算机科学的最新研究成果，旨在以多种方式捕捉和分析人类的心理状态与行为反应。通过使用功能性磁共振成像（fmri）、脑电图（eeg）以及其他神经影像学技术，此方法可以实时获得大脑在特定情境下的活动模式，实现对个体情绪状态的深入分析。同时，结合视觉感知与认知模型，可以更全面地理解人类的情绪反应与认知过程。脑视觉多模态技术在教育心理学、精神健康评估等领域展现出广阔的应用前景。而教师在课堂中的视觉信息处理，往往伴随着情绪调节和认知决策，建立一个基于脑视觉多模态的大模型能够更准确地表征教师的焦虑状态。
2、在此背景下，脑科学与人工智能技术的结合为教师焦虑的研究提供了新的视角。脑视觉多模态大模型的应用，能够通过多层次的脑区活动及其与教师焦虑的关联，揭示教师在压力情境下的心理、生理状态及其时序变化。因此，通过建立“教师-脑区-活动-焦虑”的多层级焦虑关联语义描述，捕捉教师在不同情境下的焦虑表现及其背后的脑机制，采用多头自注意力机制对教师焦虑导向下的脑响应模式进行析取，获取教师焦虑在时间序列上的演变特征。基于时空图卷积金字塔的教师焦虑状态分析方法，揭示教师焦虑状态的变化趋势。通过长短时多尺度时序支持下的因果注意力计算，结合双层贝叶斯网络技术，实现对教师焦虑状态的具身推理，为提升教学质量、促进教师心理健康提供了科学依据与有力支持。p>
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，捕捉教师在不同情境下的焦虑表现及其背后的脑机制，采用多头自注意力机制对教师焦虑导向下的脑响应模式进行析取，获取教师焦虑在时间序列上的演变特征。基于时空图卷积金字塔的教师焦虑状态分析方法，揭示教师焦虑状态的变化趋势。通过长短时多尺度时序支持下的因果注意力计算，结合双层贝叶斯网络技术，实现对教师焦虑状态的具身推理，为提升教学质量、促进教师心理健康提供了科学依据与有力支持。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，包括以下步骤：
3、建立“教师-脑区-活动-焦虑”四层级焦虑关联语义化分析机制，该分析机制依据教师脑区影响活动下的教师焦虑关联要素数据，建立相关影响要素实例集；相关影响要素实例集包括教师层面、脑区层面、活动层面数据；
4、利用脑区层面数据处理得到教师焦虑状态类别和教师焦虑状态极性、程度；
5、对脑区层面数据处理得到面向教师焦虑的脑视觉多模态时序数据表征；
6、依据教师层面、脑区层面、活动层面的视频数据利用图卷积金字塔运算得出教师焦虑状态；
7、在长短时多尺度时序机制的基础上结合教师焦虑因果注意力计算机制量化影响教师焦虑状态的因素；
8、利用教师层面、脑区层面、活动层面的数据采用双层贝叶斯网络具身推理教师焦虑状态与影响教师焦虑状态的因素之间的因果关系，采用联合树推理的方法，通过教师焦虑状态的极性、程度与影响因素之间的计算确定影响教师焦虑状态因素对教师焦虑状态的影响程度。
9、优选的，“教师-脑区-活动-焦虑”四层级焦虑关联语义化分析机制，包括
10、教师层面
11、teacher, attributes.collect{e,c,m}（1）；
12、脑区层面
13、brain(visual, text),attributes.influence{e,c,m}（2）；
14、活动层面
15、action(e,a,m,activities,t),e.g.read:{e.a,c.a,m.a}（3）；
16、焦虑层面
17、（4）；
18、其中，teacher表示教师，attributes.collect表示属性收集，attributes.influence表示影响，action表示活动，e.g.read表示获取教师相关活动，brain表示脑区层面，visual表示视觉特征，text表示文本特征，e表示教师环境因素实例集合，a表示所产生的活动，m表示教师个体因素实例集合，c表示课程因素实例集合，activities表示活动，t表示时刻，表示教师焦虑状态；
19、相关影响要素实例集包括
20、教师层面数据包括，教师环境因素实例集合e={}，课程因素实例集合c={}，教师个体因素实例集合m={}；
21、脑区层面数据包括，脑区实例集合b={}；
22、活动层面数据包括，教师活动实例集合d={}。
23、优选的，对脑区层面数据处理包括两次处理：第一次处理是将脑区层面数据进行时域、空域和频域的处理，进一步分析后，得出不同频带的功率谱密度；第二次处理是将功率谱密度进行多头自注意力机制处理，不同注意力值被用来区分教师焦虑中教师心理情绪、行为表现和成就水平的重要性，从而计算输出教师焦虑的不同类别；
24、在时间域中，利用短时傅里叶变换来分析信号的瞬时频率特性，具体实现方法见公式（5）所示
25、（5）；
26、式中，表示信号的瞬时频率，
s(
t)表示在时间
t的信号，
w(
t)表示使用窗函数，表示积分预算，表示无穷大，
s(
au)表示非平稳信号，
w(
au - t)表示窗函数，表示频谱值；
27、在空间域中，采用基于脑电图的空间滤波技术，进行独立成分分析，具体实现方法见公式（6）所示
28、（6）；
29、式中，表示观测数据矩阵， m表示传感器数量， n表示时间帧数量，是空间过滤矩阵， y表示提取出的独立成分；
30、频域分析中，通过快速傅里叶变换，将时间域信号转换为频域信号，对于信号 s( t)的频谱的具体计算方法见公式（7）所示
31、（7）；
32、进一步分析后，得出不同频带的功率谱密度，具体实现方法见公式（8）所示
33、（8）；
34、式中，表示求极限，表示时间区间长度趋于无穷大， frac{ 1}{ t}表示的小数部分， 本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，其特征在于，“教师-脑区-活动-焦虑”四层级焦虑关联语义化分析机制，包括
3.根据权利要求1所述的一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，其特征在于，对脑区层面数据处理包括两次处理：第一次处理是将脑区层面数据进行时域、空域和频域的处理，进一步分析后，得出不同频带的功率谱密度；第二次处理是将功率谱密度进行多头自注意力机制处理，不同注意力值被用来区分教师焦虑中教师心理情绪、行为表现和成就水平的重要性，从而计算输出教师焦虑的不同类别；
4.根据权利要求1所述的一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，其特征在于，将脑区层面数据进行潜在编码和互信息正则化处理，根据互信息正则化匹配至活动层面预设的多空间、多环节维度框架中，再通过归一化处理生成面向教师焦虑的脑视觉多模态时序数据表征；
5.根据权利要求1所述的一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方
6.根据权利要求1所述的一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，其特征在于，利用短时特征向量建立长短时多尺度时序机制以及教师焦虑因果注意力机制，识别并量化影响教师焦虑状态的因素，影响教师焦虑状态的因素包括教学水平压力、同事竞争、学生反馈、社交关系和情绪压力；
7.根据权利要求1所述的一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，其特征在于，教师层面、脑区层面、活动层面的数据处理成视觉特征和文本特征，包括
8.根据权利要求7所述的一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，其特征在于，依据文本特征和视觉特征，采用双层贝叶斯网络进行建模，具身推理教师焦虑状态与影响教师焦虑状态的因素之间的因果关系，通过脑视觉多模态时序数据表征构建因果的节点与焦虑状态之间的关联关系，最终采用联合树推理的方法，通过教师焦虑状态的极性和程度与影响因素之间的计算确定影响教师焦虑状态因素对教师焦虑状态的影响程度；将教师焦虑状态类别实施精细的数据范围界定，区分教师焦虑的极性和程度，包括
...【技术特征摘要】
1.一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，其特征在于，“教师-脑区-活动-焦虑”四层级焦虑关联语义化分析机制，包括
3.根据权利要求1所述的一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，其特征在于，对脑区层面数据处理包括两次处理：第一次处理是将脑区层面数据进行时域、空域和频域的处理，进一步分析后，得出不同频带的功率谱密度；第二次处理是将功率谱密度进行多头自注意力机制处理，不同注意力值被用来区分教师焦虑中教师心理情绪、行为表现和成就水平的重要性，从而计算输出教师焦虑的不同类别；
4.根据权利要求1所述的一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，其特征在于，将脑区层面数据进行潜在编码和互信息正则化处理，根据互信息正则化匹配至活动层面预设的多空间、多环节维度框架中，再通过归一化处理生成面向教师焦虑的脑视觉多模态时序数据表征；
5.根据权利要求1所述的一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法，其特征在于，依据...
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