当前大语言模型（LLM）的具身智能与情感计算（Affective Computing）高度依赖于静态提示词（Prompt）工程或外部规则模板，缺乏人类情感固有的连续性、时滞性及环境累积效应。本研究提出一种全新的数据驱动型大模型动态情绪系统。该系统彻底摆脱传统情感计算的先验规则设定，开创性地设计了一条“人类生理数据标定高维行为聚类时间序列内分泌状态空间LLM决策调制”的完整工程化路径。

当前大语言模型（LLM）的具身智能与情感计算（Affective Computing）高度依赖于静态提示词（Prompt）工程或外部规则模板，缺乏人类情感固有的连续性、时滞性及环境累积效应。本研究提出一种全新的数据驱动型大模型动态情绪系统。该系统彻底摆脱传统情感计算的先验规则设定，开创性地设计了一条“人类生理数据标定高维行为聚类时间序列内分泌状态空间LLM决策调制”的完整工程化路径。

Abstract: This paper introduces the Temporal Hormonal Superposition Model (THSM), a novel AI framework for simulating human-like emotional dynamics by mimicking endocrine system interactions. Unlike s

当前人工智能（AI）的情感计算多依赖于静态Prompt或外挂规则，缺乏人类情绪的连续性、滞后性与环境累积效应。本文提出一种全新的硅基内分泌情绪计算框架——时间序列激素叠加模型（Temporal Hormonal Superposition Model, THSM）。该模型通过对多模态人类行为大数据进行无监督聚类，提取“情景-激素响应”的归一化相对量映射矩阵；在AI内部构建基于指数衰减的虚拟激素池，

1  mindwave设备+电脑或移动设备或智能路由器 +智能家居（优点，指令加密性，缺点不便携）2 智能手环+移动设备+智能家居（缺点：复杂）3  麦克风+语音识别软件+移动设备+智能家居（优点便携）4 摄像头+分析软件+电脑+智能家居（根据监控视图人的动作分析简单动作输入，例如伸一个手指开灯，2个关灯。）（优点便携）