女人出轨脑疯期怎么应对（与一位出轨女人的对话）

我知道我疯了，在朋友圈发这样的消息，什么脸面我都不顾了。

我知道他拉黑了我，是请认识他的朋友，把这个朋友圈截图发给他。可是，无济于事。

深夜，有人把这张截图发给我。

发出的人，是一位结婚5年的妈妈，她叫丹（化名）。

她说：

卢老师，直到今天，我才知道人生最痛苦的是什么。

那就是不打麻药的开膛手术。

3个月前，他还说打算和我一起移民澳洲，而不到一个星期，他忽然“疯了”——完全变得让我不认识：

全盘否定了我们的感情，说当年我们相爱是因为我未婚先孕，逼婚上位，他还爱着前任，为了责任才和我在一起。

我怀疑我是不是在做梦！

打开手机看着过往每次出去旅行，生日聚会的甜蜜照片和视频，我问他，难道过去的种种都是他在演戏？我不相信！一定事出有因。

果然在他的手机里发现了他的“老婆”——他已有一年没有这么称呼我了，那不过是个老剩女，长得也不怎么样，就是嘴甜，我真不明白为什么他可以为这么一个姿色平平的人放弃了这么多年的感情！

亲戚朋友有人劝我放弃，也有人说他只是一时新鲜，新鲜劲儿过了，也就回来了。

卢老师，我真的不知道该怎么办了，你说我该怎么做？

我说：如果你不小心在出租车上丢了装着100万的包，而这钱是救你爸爸命的医疗费，你怎么办？

丹说：无论如何也要想办法找回来！

我说：是的，不做一些努力，就此罢手，没人会心甘情愿。

所有不幸的婚姻都是相似的，所有幸福的爱情各有各的不同。

2个月后， 丹给我发来信息：老公又给我买了个戒指，他第二次向我求婚，想和我重新再谈一次恋爱！

她说：我非常想把这两个月的经历分享给大家，让平台上更多的姐妹知道： 方法用对，爱才回归！

这样的婚姻，先天不足

每个人都是自恋的，所以，我们往往都会陷入到自欺欺人的陷阱里。

5年前，他在我的生日party上忽然向我求婚，我以为，幸福会永远继续下去。

现在看来真是可笑。

一份爱，竟然如此禁不起考验。

但更可怕的，是我对此毫无觉察。

加了心之助的交流群后，我才知道，我们的故事是多么相似：

富家女vs凤凰男的组合先天的BUG，就是他的自卑和我的公主病。

我为他不惜和父母决裂，直到今天关系也没有修复完好，放弃父母给我安排的稳定工作，和他一起到北京创业。

那时，我们住过地下室，被人追过债，但其实，那段日子里，我们在暴土扬尘的路边摊吃一串麻辣烫，都是如此的幸福满满。

然后公司发达了，我也怀孕了。

他说：我养你，你不要这么辛苦了，这些年委屈了你！

那时我好感动，但也许那就是我们情感的分水岭！

我们的世界被割裂了，他天天忙于工作，我天天忙于照顾孩子，一天都很少有踏实说一句话的时间。

听说中国夫妻平均一天大概能说10句话，我们很多时候连面都见不着，我陪孩子睡了，他才回来，我还没醒，他就走了。

我以为这是暂时的，孩子上幼儿园了，我们就可以好好沟通了。但我们的情感银行账户，其实已在不知不觉中透支了。

直到有一天他跟我说：我们离婚吧。

开玩笑的吧？

直到手机里的微信告诉我，你不要再骗自己了。

那一刻我真的想死。

3天都不吃不喝，像行尸走肉一样。

他被吓坏了，问我怎么了，我冲上去就是一顿拳脚，把他的脸挠花了。

然后就是反复地撕扯，他哄我，我打他；等他要走，我又死死拽住他；

他不说话我就逼问他；

他说了和小三的细节，我就嚎啕痛哭。

我知道我不对头了，为了孩子，我也要冷静啊，可是我真的做不到！

最后孩子被我父母带走，我又开始想孩子……

就这么熬了1个月，我瘦了10斤！

他终于说：我们离婚吧，然后我没反应过来，他就离开了家，拉黑了我。

我去到他公司找他，还打了小三3个耳光，找他的合伙人哭诉，找他的父母求助；

我甚至还吞过药片……

一切疯狂的事儿做过以后，我质问他到底想怎么样，他反问我：我现在看到你就怕，你觉得我们还能在一起吗？

我真的没招了。

此时，我才稍微冷静下来：一直以来我都靠本能去反应，根本没想过， 我这么做只是发泄情绪？还是真正对我们的婚姻有帮助？

专家团把脉，直击婚姻病灶 心之助平台的情感修复专家组和外遇援助团召开了案例讨论会，判断丹的丈夫处于 “脑疯期” 。

从丈夫的言行来看，他们的问题明显是因为两点：

● 情感模型出现问题：

夫妻原来情感模型是“相濡以沫型”：夫妻是“平行站位”，男女“肩并肩”的模式。

但进入婚姻中期后，情感模型变为“前后站位”：男主外，女主内。

此时丈夫失去了事业的伙伴，无力独自应对挑战；妻子失去了生活中的伴侣，被孩子和家务事占据，原来情感双赢的模式被放弃，大家过渡到新的生活方式后，又没有进行新的调整。

情感银行账户上的“情感货币”不断被消耗，又没有新“钱”流入。他们的婚姻这些年一直都在悄悄贬值。

● 心态出现问题：

夫妻当年相濡以沫，是因为有外界的挑战，双方为应对危机，就越发 同仇敌忾 。

但当外面的挑战变弱，成功到来的时候，就是 “内讧” 最容易发生的时候。

以前的“次要”矛盾，都变成了“主要矛盾”：丈夫的自卑心态，此时就暴露无遗，他成功了就膨胀了，在关系中需要女人更多的认可。

妻子的公主病，也开始发作，希望丈夫给自己更多宠爱。

丈夫一方面觉得妻子家族对自己的不认可，为此耿耿于怀，一方面又觉得妻子对自己很多时候直言不讳，自尊心受损，但同时又觉得妻子于自己的成功有恩，张不开嘴，于是这些情绪就一直积压，直到出轨，他才有一个 “释放自我” 的机会。

其实每段关系都有它的致命伤，如果不了解问题的症结，我们就无法把入侵我们婚姻的细菌杀死。你可以给我发私信咨询，为你分析梳理，并帮你找到针对性的情感修复方案，手把手教你实操。

从专家组合援助团的分析来看，虽然遭遇出轨，其实丹的婚姻的情感银行还是有一些余额的， 如果她第一时间找到心之助，抓住挽回黄金期，她修复情感的成本会更低。

情感专家团给丹现有的情感打分是40分。

原因如下：

1 相濡以沫的恩情，是寻常夫妻没有的，这份 恩情 ，丈夫不可能不念。

2 婚姻败坏到今天，丈夫虽然步步紧逼要离婚，但也一直没到法院 起诉 的程度。

3 这段关系疑似主要的问题是在丹遭遇婚变，情绪过度激化，导致丈夫 害怕 ，不敢挽回。

4 丈夫属于典型 “脑疯期” ，因为成功而膨胀，之前双方并无太大恩怨。

所以如果丹用对方法，不把丈夫推向小三，情感的修复是有希望的。

5制定方案：不要让一份本来有未来的感情就这么可惜地毁灭。

情感操盘，让爱起死回生

针对丹的人生经历、情商水平和理解能力，情感专家团为她量身制定了系统完善，实用具体的情感挽回攻略。

最后，丹在情感专家团的指导下，通过多方位的操作，终于成功地让小三暴露出“心机婊”的本来面目。

如果你不知道怎么击败小三，让她露出真面目，给我发私信咨询，教你心之助30多位咨询师总结出的“3步小三摧毁法”，让她人设崩塌，老公幡然醒悟！

也因为丹的情绪能力的提升，让丈夫重新感觉到妻子对自己的深深的懂得，一步步从“疯魔”状态中走出来。

最后他哭着拥抱丹说：我不知道自己怎么了，会伤害对我这么重要的人！谢谢你，没有让我的人生继续走到不可收拾的境地！挽回婚姻，先挽回自己

现在经历这场风波以后，我发现我们的情感质量比以前提升到一个新的境界了。

现在我又感觉到结婚时候的安全感了。只不过最大的不同是，以前是幻想，而现在是把幸福牢牢抓在手中的强大感！

特别庆幸自己遇到了心之助的情感专家团队，连闺蜜羡慕地说，如果当年我也能早点看到心之助的文章，早点寻求心之助的帮助，也许我和前任不至于走到今天！

丹说，现在发现，就算不需要挽回情感，跟着心之助学习，也是受益良多的。现在她到处安利心之助的外遇援助团课程和情感陪护服务，她的朋友无语说，我刚刚结婚，你就给我推荐这个！

她说， 如果你早点儿学习这些课程，你就不会像我这样走这样一条弯路！

丹说：现在情感挽回的课程这么多，公司这么多，我之前也听过很多课，但都觉得很一般，为什么？

因为这些所谓的挽回专家很多都是90后甚至00后，他们懂什么情感？

心之助的情感咨询师们都是在这个领域浸*了十多年，把繁复的心理学理论和上万个个案经验，变成有切实可行的情感挽回套路。

他们的人生阅历、理论经验和自我成长，当然让人信服了！

心之助情感专家团建议所有遭遇“脑疯期”男人伤害的女人们，在挽回情感时，一定要做到如下几点：

1 挽回情感的本质是挽回自己。

2 挽回自己，从挽回你的情绪做起。

3 所有情感真正的不可救药，不取决于对方多么“疯”，而取决于你是否“疯”，情绪恢复能力越快的女人，情感挽回的成本就越低。

4 你看不到希望，是因为你没有升级你的情感三观，看到问题的症结和提升你的情商，做到这三点，你就看到到处都是机会！

5 千万不要找“猪队友”，亲朋好友这些资源怎么用，你需要好好衡量，否则很容易让这些“说客团”成事不足，败事有余。

6 识别真正的专家，不要那些凭江湖经验混饭吃的“情感专家”，要考察他们的受训背景和个案经验！

还是那句话：不能毁灭我的，必将使我强大！

这对于大多数原配来说将会是一次真正意义上的重生，是一次最为难得的机会。

抓紧时间，我会帮你提交报名资料，并且帮助你进行一系列的指导前准备。

传统的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而如果缺乏这种情感理解和表达能力，就很难指望计算机具有类似人一样的智能，也很难期望人机交互做到真正的和谐与自然。由于人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，因此，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感能力。情感计算（Affective Computting）就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。 有关人类情感的深入研究，早在19世纪末就进行了。然而，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。只有到了现代，随着数字信息技术的发展，人们才开始设想让机器（计算机）也具备“感情”。从感知信号中提取情感特征，分析人的情感与各种感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向（图1）。

人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏，它受到所处环境、文化背景、人的个性等一系列因素的影响。要让机器处理情感，我们首先必须探讨人与人之间的交互过程。那么人是如何表达情感，又如何精确地觉察到它们的呢？人们通过一系列的面部表情、肢体动作和语音来表达情感，又通过视觉、听觉、触觉来感知情感的变化。视觉察觉则主要通过面部表情、姿态来进行；语音、音乐则是主要的听觉途径；触觉则包括对爱抚、冲击、汗液分泌、心跳等现象的处理。

情感计算研究的重点就在于通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感的能力，并能针对用户的情感做出智能、灵敏、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真正和谐的人机环境（图2）。 在生活中，人们很难保持一种僵硬的脸部表情，通过脸部表情来体现情感是人们常用的较自然的表现方式，其情感表现区域主要包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额等。人在表达情感时，只稍许改变一下面部的局部特征（譬如皱一下眉毛），便能反映一种心态。在1972年，著名的学者Ekman提出了脸部情感的表达方法（脸部运动编码系统FACS）。通过不同编码和运动单元的组合，即可以在脸部形成复杂的表情变化，譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经被大多数研究人员所接受，并被应用在人脸表情的自动识别与合成（图3）。

随着计算机技术的飞速发展，为了满足通信的需要，人们进一步将人脸识别和合成的工作融入到通信编码中。最典型的便是MPEG4 V2视觉标准，其中定义了3个重要的参数集：人脸定义参数、人脸内插变换和人脸动画参数。表情参数中具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。

在目前的人脸表情处理技术中，多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，达到生动的情感表达效果。在此基础上，不同的算法形成了不同水平的应用系统（图4，图5） 人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化，它们表达着一些信息。例如手势的加强通常反映一种强调的心态，身体某一部位不停地摆动，则通常具有情绪紧张的倾向。相对于语音和人脸表情变化来说，姿态变化的规律性较难获取，但由于人的姿态变化会使表述更加生动，因而人们依然对其表示了强烈的关注。

科学家针对肢体运动，专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备，例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司，例如麻省理工学院、IBM等则在这些设备的基础上构筑了智能空间。同时也有人将智能座椅应用于汽车的驾座上，用于动态监测驾驶人员的情绪状态，并提出适时警告。意大利的一些科学家还通过一系列的姿态分析，对办公室的工作人员进行情感自动分析，设计出更舒适的办公环境。 在人类的交互过程中，语音是人们最直接的交流通道，人们通过语音能够明显地感受到对方的情绪变化，例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时，虽然彼此看不到，但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“你真行”，在运用不同语气时，可以使之成为一句赞赏的话，也可以使之成为讽刺或妒忌的话。

目前，国际上对情感语音的研究主要侧重于情感的声学特征的分析这一方面。一般来说，语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，同时一些音素特征（共振峰、声道截面函数等）也能反映情感的变化。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的专家们针对语言中的焦点现象，首先提出了情感焦点生成模型。这为语音合成中情感状态的自动预测提供了依据，结合高质量的声学模型，使得情感语音合成和识别率先达到了实际应用水平。 虽然人脸、姿态和语音等均能独立地表示一定的情感，但人在相互交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。所以，惟有实现多通道的人机界面，才是人与计算机最为自然的交互方式，它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体，并对这些通道信息进行编码、压缩、集成和融合，集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。

目前，多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点，而情感计算融合多模态处理技术，则可以实现情感的多特征融合，能够有力地提高情感计算的研究深度，并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。

在多模态情感计算研究中，一个很重要的研究分支就是情感机器人和情感虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均在此领域做出了较好的演示系统。目前中科院自动化所模式识别国家重点实验室已将情感处理融入到了他们已有的语音和人脸的多模态交互平台中，使其结合情感语音合成、人脸建模、视位模型等一系列前沿技术，构筑了栩栩如生的情感虚拟头像，并正在积极转向嵌入式平台和游戏平台等实际应用（图6）。 情感状态的识别和理解，则是赋予计算机理解情感并做出恰如其分反应的关键步骤。这个步骤通常包括从人的情感信息中提取用于识别的特征，例如从一张笑脸中辨别出眉毛等，接着让计算机学习这些特征以便日后能够准确地识别其情感。

为了使计算机更好地完成情感识别任务，科学家已经对人类的情感状态进行了合理而清晰的分类，提出了几类基本情感。目前，在情感识别和理解的方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。例如：在情感语音的声学分析的基础上，运用线性统计方法和神经网络模型，实现了基于语音的情感识别原型；通过对面部运动区域进行编码，采用HMM等不同模型，建立了面部情感特征的识别方法；通过对人姿态和运动的分析，探索肢体运动的情感类别等等。

不过，受到情感信息的捕获技术的影响，并缺乏大规模的情感数据资源，有关多特征融合的情感理解模型的研究还有待深入。随着未来的技术进展，还将提出更有效的机器学习机制。 情感计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式，将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断突破，情感计算的应用势在必行，其对未来日常生活的影响将是方方面面的，目前我们可以预见的有：

情感计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务，提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感能力的计算机，能够对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们便于理解自己和他人的情感世界。

它还能帮助我们增加使用设备的安全性（例如当采用此类技术的系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应）、使经验人性化、使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化，并从我们身上收集反馈信息。例如，一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平，以帮助解决所谓驾驶者的“道路狂暴症”问题。

情感计算和相关研究还能够给涉及电子商务领域的企业带来实惠。已经有研究显示，不同的图像可以唤起人类不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和枪的能引起恐惧，而有大量美元现金和金块的则可以使人产生非常强烈的积极反应。如果购物网站和股票交易网站在设计时研究和考虑这些因素的意义，将对客流量的上升产生非常积极的影响。

在信息家电和智能仪器中，增加自动感知人们的情绪状态的功能，可以提供更好的服务。

在信息检索应用中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

在远程教育平台中，情感计算技术的应用能增加教学效果。

利用多模式的情感交互技术，可以构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景等等。

情感计算还能应用在机器人、智能玩具、游戏等相关产业中，以构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 由于缺乏较大规模的情感数据资源，情感计算的发展受到一定的限制，而且多局限在语音、身体语言等具体而零散的研究领域，仅仅依靠这些还难以准确地推断和生成一个人的情感状态，并进行有效的情感交互。目前，科学家们正在积极地探索多特征融合的情感计算理论模型。很多人认为，今后几年情感计算将在这些方面需要取得突破：

更加细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模。

多模态的情感识别、理解和表达（图像、语音、生理特征等）。

自然场景对生理和行为特征的影响。

更加适用的机器学习算法。

海量的情感数据资源库。 不久前，为了推动我国在这一领域的研究，探讨情感计算和智能交互技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此领域的交流与合作，中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位，在北京主办了第一届中国情感计算与智能交互学术会议。

事实证明，情感计算的概念尽管诞生不久，但已受到学术界和产业界的高度重视，相关领域的研究和应用正方兴未艾，国家自然科学基金委也将其列入重点项目的指南中。值得注意的是，近几年来，与情感计算有密切关系的普适计算和可穿戴式计算机的研究也已获得了蓬勃发展，并同样得到了国家的大力支持。这为情感信息的实时获取提供了极大的便利条件，也为情感计算在国内的发展提供了更好的发展平台。

爱情是个永久的话题，是男女双方的相互吸引，相互爱慕并彼此渴望对方成为自己终身伴侣的最高情感。它引起了国内外学者的共同关注，并取得了很多研究成果[1-7]，陈寒，陈小异[8]，研究了大学生爱情教育的理论探索问题，该研究认为，对大学生进行爱情教育是必要的，爱情教育应该走在性教育的前面;爱情教育目的在于形成健康的爱情观;爱情教育的形式应该是非教条的，重在观念的养成。文献[9]讨论了苏霍姆林斯基的爱情教育观及性教育的启示，研究了怎样对待爱情怎样陶冶爱情这个心灵的高尚情感。从教育学的角度对此进行了深刻的分析研究，对我国的性教育有着重要的借鉴意义。文献[10]讨论了大学生恋爱心理与恋爱道德问题，认为对大学生恋爱道德要求主要是坚持恋爱的纯洁性，坚持感情的彼此尊重、自主自愿，在恋爱方式上要持之以度。文献[11]讨论了生命不可或缺的一环，给出了爱情的对策。认为学生恋爱是正常现象，客观存在，爱情教育的目的在于形成健康的爱情观，它是人性化的教育，重在培养。王兵，蔡阁，衡艳林[12]，大学生婚恋现象进行了调查分析，李蕨菡，郑娟[13]，研究了开放地区大学生的爱情道德现状及对策，上述讨论对大学生形成正确的婚恋观有一定的指导意义。

　　本文从数学的角度出发借助于数学中的映射概念建立了男女追求异性的求偶映射[14]，并给出了合理的解释，和比较精确的运算法则，通过映射的表达给出了爱情付出指数值以及厌恶指数值的定义，讨论了爱情的叠加性，传递性与稳定性，对当代大学生建立正确的婚恋观具有积极的指导意义。

　　1、基本定义与理论构建

　　男女有别，主要差别就表现在男女染色体不同，女性染色体为，男性染色体为，女性染色体起主要作用的就是，男性染色体起主要作用的就是，因此可以建立女性到男性的爱情映射：

：→，记爱情付出指数值为 (affection)，定义该女性对追求的男性的爱情付出指数值 = ()，其中0≤≤1，定义 =

()表示厌恶付出指数值，很显然爱情付出指数与厌恶指数满足： + = 1，如果某一女性在追求另一男性的过程中付出了70%的爱，则她的爱情付出指数值 () =

07，厌恶指数值则为 = 03，恋爱中的男女不光有爱，也会有恨，因此上述定义是比较合乎爱情规律的。

如果上述映射是可逆的则表示双方相爱，即建立了可逆映射：→。 如果上述映射不可逆则表示女性对男性的单相思，上述定义建立了女性求偶的映射。

　　同理，可以建立男性求偶的映射， ：→，定义该男性对追求的女性的爱情付出指数值 = ()，0≤≤1该男性对追求的女性的厌恶指数值为 =

()。如果上述映射是可逆的则表示双方相爱，即建立了可逆映射，：→。如果上述映射不可逆则表示男性对女性的一厢情愿。

　　同样可以建立映射 ：→或者 ：→，这种映射称为自映射，代表女性或男性具有自恋情结。此时定义自己对自己的相爱指数值 = ()，这里的

()值代表着自恋的程度，人都有两面性，即使是自己有的时候也有讨厌自己的一面，因此厌恶指数值定义为 = ()，作为上述情况的特例自映射是可逆映射。

　　而 ：→，则表示一个女性喜欢另外一个女性，此时爱情付出指数值定义为 = ()，厌恶指数 =

()，如果上述映射是可逆的则表示双方相爱，即建立了可逆映射， ：→。 如果上述映射不可逆则表示女性对另一女性的单相思，而

：→则表示一个男性喜欢另外一个男性，此时爱情付出指数值定义为 = ()，厌恶指数 = ()。如果上述映射是可逆的则表示双方相爱，即建立了可逆映射， ：→。

如果上述映射不可逆则表示男性对另一男性的一厢情愿。

　　2、叠加性，传递性与稳定性

　　如果一人对多人建立了爱情映射，：→， ：→，… ，：→，其中对的爱情付出指数为 = ()，则总的爱情付出指数值有加法运算： = = () =

1，对的厌恶指数为 = = ()。

　　如果多人对一人建立了爱情映射，：→， ：→， …， ：→

　　其中对的爱情付出指数为 = ()，则总的爱情接收指数值有加法运算： = = () = 1，而对的厌恶指数为 = = ()。

　　如果建立了下述映射，：→，

：→，正所谓华筝喜欢郭靖，郭靖喜欢黄蓉，对也有一少部分被动讨好的方面，但厌恶是主要方面，前段时间热播的电视剧《宫心计》，《美人心计》等，从中也不难发现后宫中女性在争宠当中的这种微妙的关系，两者间的关系是既合作又斗争，因此定义对的厌恶指数值定义为：

= ()()，而合作指数定义为： = ()()，需要说明的是这种厌恶只在中间相隔奇数个个体的人之间进行运算才有实际意义。

　　不难发现一一映射，即可逆映射，这种映射的元素具有唯一性和排它性，所以具有良好的稳定性，而多对一的映射以及一对多的映射则不具有稳定性，甚至经常酿成悲剧。例如：郑州某高校一女生在网上与多人确立恋爱关系，遭到报复，同宿舍的女生多人被砍死。

　　3、对当代大学生的启示

　　爱情是个永久的话题，是男女双方的相互吸引，相互爱慕并彼此渴望对方成为自己终身伴侣的最高情感。当代大学生对待恋爱漫无目的，感觉别人有对象，自己也应该有，追求的对象一定要帅，或者漂亮，至少也应该家里有钱，这样建立起来的恋爱关系很难有深刻的感情，是一种被生活扭曲的恋爱观。了解自我，对自己有一个稳定的、恰当的评价，这不仅是心理健康的一个标志，而且也是给自己一个适当的爱情定位。实际上恋爱就意味着付出自己的真爱，让她(他)知道你在乎她(他)，爱不一定就意味着花前月下，如胶似漆，爱也可以化作学习的动力，生活的鼓励与关怀。大学生对感情的追求，对异性的爱慕本身并没有错，存在即是合理，就像河道该疏通就要疏通，要因势利导，导向良性的恋爱观，清楚自己适合找一个什么样的人，能够找到一个什么样的人。这不但有利于爱情取得成功，而且这样的爱情很少具有盲目性，有利于自身素质的提高，从而使学生对爱情的追求动力也成为自我成长的动力。

　　再次，学生的首要任务还是学习，如果把大学四年都花在恋爱上确实这个赌注的砝码有点大，感情的事，就像洪水，多了就会泛滥，同时脚踩几条船的情况也屡见不鲜，迟早害了自己害了别人，因为感情喝药的，跳楼的，也时有发生，大学生在恋爱的过程中，由于性的吸引和双方情感的逐步加深，会无所顾忌，甚至有的对自己的性冲动不加抑制，发生了婚前性行为。建议大学生还是本着对自己对他人负责的态度，对待感情要谨慎，不是真爱就就不要轻易对对方说“我爱你”，有时喜欢一个人不一定要拥有，喜欢她(他)为她(他)祝福，也是一种不错的选择。正如有人所言，爱情需要激情，婚姻需要理性，如果能给学生在激情地追求爱情时一些理性，无疑更容易使爱情之舟安全地驶入婚姻的港湾。感情的事要讲求自然，水到渠成，瓜熟蒂落，切不可操之过急，没有对象的日子里也要单身并快乐着。了解爱情的上述特点能够帮助我们树立正确的健康的恋爱观，从而能够早日找到自己的真爱，属于自己的幸福。

理论上是可以的，结合生产论、成本论、效用论应该可以直接建模，利用图形和计算找出效用最大化均衡点。或者用博弈论，寻求双赢或者平衡。但问题就在于有点难以量化，可能只能为每对情侣特异性的建模，而没法做出通用模型

人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。显然，为实现这些转变，人机交互中的计算机应具有情感能力。情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。

情感被用来表示各种不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用来表示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用来描述强度低但持久的内心体验。情感是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的情感，而不符合时则会引起人消极否定的情感。

情感具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式。表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。

概括而言，情感的重要作用主要表现在四个方面：情感是人适应生存的心理工具，能激发心理活动和行为的动机，是心理活动的组织者，也是人际通信交流的重要手段。从生物进化的角度我们可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有独立的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别是当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪则是由基本情绪的不同组合派生出来的。

情感测量包括对情感维度、表情和生理指标三种成分的测量。例如，我们要确定一个人的焦虑水平，可以使用问卷测量其主观感受，通过记录和分析面部肌肉活动测量其面部表情，并用血压计测量血压，对血液样本进行化验，检测血液中肾上腺素水平等。

确定情感维度对情感测量有重要意义，因为只有确定了情感维度，才能对情感体验做出较为准确的评估。情感维度具有两极性，例如，情感的激动性可分为激动和平静两极，激动指的是一种强烈的、外显的情感状态，而平静指的是一种平稳安静的情感状态。心理学的情感维度理论认为，几个维度组成的空间包括了人类所有的情感。但是，情感究竟是二维，三维，还是四维，研究者们并未达成共识。情感的二维理论认为，情感有两个重要维度：⑴愉悦度（也有人提出用趋近-逃避来代替愉悦度）；⑵激活度，即与情感状态相联系的机体能量的程度。研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量唤醒度的生理指标。

在人机交互研究中已使用过很多种生理指标，例如，皮质醇水平、心率、血压、呼吸、皮肤电活动、掌汗、瞳孔直径、事件相关电位、脑电EEG等。生理指标的记录需要特定的设备和技术，在进行测量时，研究者有时很难分离各种混淆因素对所记录的生理指标的影响。情感计算研究的内容包括三维空间中动态情感信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的情感识别与理解，及其信息融合的理论与方法，情感的自动生成理论及面向多模态的情感表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感数据资源库的建立等。

欧洲和美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感计算系统的研究。剑桥大学、麻省理工学院、飞利浦公司等通过实施“环境智能”、“环境识别”、“智能家庭”等科研项目来开辟这一领域。例如，麻省理工学院媒体实验室的情感计算小组研制的情感计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，然后由一个“情感助理”来调节程序以识别人的情感。如果你对电视讲座的一段内容表现出困惑，情感助理会重放该片段或者给予解释。麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时IMEC的一个工作小组认为，开发出一种整合各种应用技术的“瑞士军刀”可能是提供移动情感计算服务的关键。而目前国内的情感计算研究重点在于，通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建个人情感计算系统。研究内容主要包括脸部表情处理、情感计算建模方法、情感语音处理、姿态处理、情感分析、自然人机界面、情感机器人等。

情境化是人机交互研究中的新热点。自然和谐的智能化的人机界面的沟通能力特征包括：⑴自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；⑵主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；⑶有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈和支持。而实现这些特征在很大程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感研究所取得的新进展。我们需要知道人是如何感知环境的，人会产生什么样的情感和意图，人如何做出恰当的反应，从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的情感和意图，并做出合适反应。因此，人机界面的“智能”不仅应有高的认知智力，也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。

显然，情感交流是一个复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。在人机交互中，计算机需要捕捉关键信息，觉察人的情感变化，形成预期，进行调整，并做出反应。例如，通过对不同类型的用户建模（例如，操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的情感状态，利用有效的线索选择合适的用户模型（例如，根据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如，呈现方式、操作方式、与知识背景有关的决策支持等）;在对当前的操作做出即时反馈的同时，还要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。

情感计算是一个高度综合化的技术领域。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人机交互环境，将有可能实现人与计算机的情感交互。迄今为止，有关研究已在人脸表情、姿态分析、语音的情感识别和表达方面取得了一定的进展。

目前情感计算研究面临的挑战仍是多方面的：⑴情感信息的获取与建模，例如，细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模，海量的情感数据资源库，多特征融合的情感计算理论模型；⑵情感识别与理解，例如，多模态的情感识别和理解；⑶情感表达，例如，多模态的情感表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的影响；⑷自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现，例如，情感计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，然后再以个性化的方式呈现给每个用户。

情感计算有广泛的应用前景。计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。在信息检索中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

展望现代科技的潜力，我们预期在未来的世界中将可能会充满运作良好、操作容易、甚至具有情感特点的计算机。

近年来,微博已经成为全球最受欢迎的网络应用之一,微博的快速发展使其显示出了巨大的社会价值和商业价值,人们逐渐习惯在以微博为代表的社交网络上获取、交流信息与表达情感。文本情感倾向性分析主要关注以文本方式存在的信息中的情感倾向,当庞大的数据量使得它无法手动对它们进行分析时,情感分析就开始发挥作用了。情感分析在英文世界一直是一个被广泛研究的领域,而中文情感分析的研究仍处于起步阶段,大部分工作已通过尝试被证明是适用于英文的。 首先,本文总结分析了文本倾向性分析的基本概念与算法模型,在此基础上,将心理学中的PAD情感模型引入,结合知网提供的语义相似度计算方法,提出了一种使用给定基础情感词汇与其对应PAD值计算词汇的PAD值的方法,并以此构建了一个基于PAD情感模型的情感词典。其次,本文将问题扩展到中文的文本倾向性分析研究中,提出了一种结合统计信息与语义信息的权重计算方法,通过该方法,在一定程度上消除特征歧义对于分类器的影响,使得特征的权重更贴合文本的语义,分类的效果更好。最后,本文综合中文微博文本分析研究现状,分析了现有的文本表示模型,结合机器学习中的支持向量机算法,提出了基于PAD情感语义特征的支持向量机分类方法。 实验结果表明,基于支持向量机的分类算法的效果好于k最近邻节点算法的效果。同时,本文提出的基于PAD情感语义特征的支持向量机分类方法都能够取得比较实用的效果,并对普通的支持向量机方法效果有着显著的改进。