基于事例推理（CBR）的情感智能教学研究

针对事例检索算法中最近邻算法判断盲目、计算量大等问题，改进为聚类C-均值算法；对C-均值聚类对初值敏感，分类结果受到取定的类别数目及聚类中心初始位置的影响，及易陷于局部极小值等问题，再次将改进的算法结合改进后的最大最小距离法，以优化初始聚类，将最终改进的算法进行了仿真比较。将最终改进的算法运用于情感智能教学中，创建了面部表情的子表情模板，提高了表情的识别率。