DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2024.19.041
作 者：刘 婧1 ，钟小兰1 ，黄 笑1 ，朱新强1 ，万晨鑫1 ，郑冬喜2
（1. 九江学院机械 A2232 班，江西 九江 332005；2. 九江学院江西省数控技术重点实验室，江西 九江 332005）
摘 要：学生的学习状态可以通过认知情感状态来判别，采用机器视觉技术和引入注意力机制的CNN算法可以更好地捕捉和分析学生的脸部表情与身体姿态，以此作为基于RBFNN算法构建认知情感状态识别模型的输入参数，提高认知情感状态识别的时效性和准确性。应用结果表明，该认知情感状态识别模型，能够提高学生学业评判和教师教学评价的科学性，提高教学效果。
关键词：认知情感状态；学习状态；机器视觉；RBFNN
引文信息：[1]刘婧，钟小兰，黄笑，等.基于RBFNN算法的认知情感状态识别模型在学生学习状态评判中的应用[J].南方农机，2024，55(19)：157-160.
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