一种认知-情感整合的情绪模型

定义和建模情绪的研究努力正从经典的确定性标记理论广泛转向统计情境化的概念理论。然而，情境处理的作用及其与情感的相互作用仍未被全面探索和建模。借助功能网络的神经解码，我们解码了12种不同基本与复杂情绪条件的认知功能。通过在深度神经架构中使用迁移学习，我们得出结论：核心情感若不与自传体记忆、默认模式网络(dmn)、自我参照、社会、心理理论(tom)和显著事件检测等皮层认知功能耦合，则无法提供多样的情绪。根据我们的结果，本文提出一种‘认知-情感整合的情绪模型’，其包含许多皮层与皮下区域及其相互作用。我们的模型提出三个可检验的假设。第一，情感与生理感觉本身在定义或分类情绪中是无关紧要的，除非与领域通用认知系统整合。第二，认知与情感在生成位于当前情境中的有意义实例过程中相互调节。最后，大脑组织中的结构与时间层级以及解剖投射在情绪反应的分层活动及其持续时间方面起重要作用。本文给出了该模型及其分析与解剖学支持，并以未来研究问题作结。