1.智能情绪调节辅助系统，其特征在于：所述系统包括情绪数据收集模块、情绪模式分析模块、情绪归因分析模块、情绪调节策略生成模块、情绪反馈学习模块、情绪熵分析模块、情绪响应优化模块、情绪管理综合评估模块；

所述情绪数据收集模块基于用户日常交互和行为数据，采用数据挖掘和传感器分析技术，通过机器学习算法和生理信号处理，对用户的交互行为和生理反应进行实时监测和分析，并收集和整合情绪类的信息，生成情绪原始数据集；

所述情绪数据收集模块包括数据捕捉子模块、行为记录子模块、交互分析子模块；

所述数据捕捉子模块基于用户日常交互和行为数据，采用传感器网络数据采集技术，通过多模态情感数据捕获方法和环境感知技术，对用户的生理反应和环境互动进行实时监测，并收集情绪类数据，生成行为数据集；

所述行为记录子模块基于行为数据集，采用行为序列分析法，通过序列模式挖掘和时间序列聚类分析，记录用户行为的规律和模式，捕捉用户行为的序列特征，生成行为模式数据；

所述交互分析子模块基于行为模式数据，采用社交网络分析技术，通过图论分析和网络中心性度量，探究用户在社交环境中的互动模式和影响力，分析社交行为对情绪的影响，生成情绪原始数据集；

所述情绪模式分析模块基于情绪原始数据集，采用统计分析和神经网络技术，通过时间序列分析和深度学习模型，对用户情绪数据进行模式识别和趋势分析，生成情绪模式分析结果；

所述情绪归因分析模块基于情绪模式分析结果，采用决策树和结构方程模型技术，通过建立因果关系分析和路径模型，对情绪变化原因进行分析，生成情绪归因分析结果；

所述情绪调节策略生成模块基于情绪归因分析结果，采用遗传算法和多目标优化技术，通过基于人工智能的策略规划和优化目标设定，制定情绪调节策略，生成情绪调节方案；

所述情绪反馈学习模块基于情绪调节方案，采用自适应学习技术和认知行为疗法原理，通过反馈迭代调整和行为模式干预，指导用户进行情绪管理实践，生成情绪反馈学习结果；

所述情绪熵分析模块基于情绪反馈学习结果，采用信息熵和动态行为理论，通过复杂性分析和行为模式动态评估，评估情绪状态复杂度和变化，生成情绪熵分析结果；

所述情绪响应优化模块基于情绪熵分析结果，采用强化学习和时间序列预测技术，通过策略迭代优化和未来趋势预测，优化情绪调节策略，生成优化后的情绪响应方案；

所述情绪管理综合评估模块基于优化后的情绪响应方案，采用聚类分析和主成分分析技术，通过数据群组划分和关键变量提取，进行情绪管理效果的评估，生成情绪管理综合评估结果。

2.根据权利要求1所述的智能情绪调节辅助系统，其特征在于：所述情绪原始数据集包括用户行为模式、交互日志、生理反应数据，所述情绪模式分析结果包括情绪变化趋势、重复模式、异常情绪事件，所述情绪归因分析结果包括关键影响因素、因果关系图、行为方案，所述情绪调节方案包括策略调整方案、优化目标、执行步骤，所述情绪反馈学习结果包括学习进展、行为调整反馈、情绪认知改善，所述情绪熵分析结果包括情绪复杂度指标、稳定性评估、干预方案，所述优化后的情绪响应方案包括调整后的行为策略、预测模型更新、实时反馈机制，所述情绪管理综合评估结果包括效果总结、指标分析、持续改进方案。

3.根据权利要求1所述的智能情绪调节辅助系统，其特征在于：所述情绪模式分析模块包括时间序列分析子模块、模式识别子模块、情绪图谱子模块；

所述时间序列分析子模块基于情绪原始数据集，采用时间序列分析法，通过自回归移动平均模型和季节性分解的方法，揭示情绪变化的趋势和周期性，并分析情绪变化的趋势和季节性波动，生成情绪时间序列分析结果；

所述模式识别子模块基于情绪时间序列分析结果，采用深度学习模式识别技术，通过卷积神经网络和循环神经网络，识别情绪模式和隐藏情绪特征，并提取情绪数据中的关键模式，生成情绪模式识别结果；

所述情绪图谱子模块基于情绪模式识别结果，采用神经网络图谱构建法，通过自组织映射和图嵌入技术，创建情绪变化的可视化图谱，并展示情绪模式的多维关系和动态变化，生成情绪模式分析结果。

4.根据权利要求1所述的智能情绪调节辅助系统，其特征在于：所述情绪归因分析模块包括因果推断子模块、关联分析子模块、情绪原因探索子模块；

所述因果推断子模块基于情绪模式分析结果，采用统计因果分析技术，通过格兰杰因果关系检验和结构方程建模，对情绪变化与潜在因素之间的因果关系进行量化分析，并探究因素影响情绪变化的原因，生成因果推断分析结果；

所述关联分析子模块基于因果推断分析结果，采用多变量关联分析法，通过主成分分析和典型相关分析，探索情绪与个人生活事件、环境因素之间的关联性，并揭示情绪变化与外部因素之间的关系，生成关联分析结果；

所述情绪原因探索子模块基于关联分析结果，采用结构方程模型分析技术，通过路径分析和潜变量建模，探索情绪变化背后的关键原因，并理解情绪变化的内在机制和外部影响因素，生成情绪归因分析结果。

5.根据权利要求1所述的智能情绪调节辅助系统，其特征在于：所述情绪调节策略生成模块包括策略设计子模块、策略定制子模块、策略优化子模块；

所述策略设计子模块基于情绪归因分析结果，采用遗传算法和多目标优化技术，通过基因编码和适应度评估，设计出多种情绪状态调节策略，并通过权重分配、目标函数优化对策略进行综合评估，生成初步的情绪调节方案；

所述策略定制子模块基于初步的情绪调节方案，采用用户特性分析和优化匹配算法，通过用户特征建模和智能匹配机制，分析用户的情绪特征和需求，生成定制的情绪调节策略；

所述策略优化子模块基于定制的情绪调节策略，采用迭代优化和反馈调整技术，通过参数调整和性能评估以及用户反馈分析，对定制的策略进行优化和调整，生成情绪调节方案。

6.根据权利要求1所述的智能情绪调节辅助系统，其特征在于：所述情绪反馈学习模块包括反馈机制子模块、情绪调整子模块、学习进展追踪子模块；

所述反馈机制子模块基于情绪调节方案，采用实时反馈技术和认知行为疗法原理，通过用户行为监测和反应分析，结合认知重构和行为干预，构建情绪管理的实时反馈机制，并识别和处理用户情绪反应，生成情绪管理反馈机制初步结果；

所述情绪调整子模块基于情绪管理反馈机制初步结果，采用自省分析和行为修改技术，通过情绪日志分析和行为模式识别，结合认知调整和行为习惯改善，指导用户进行反思和对积极的行为调整，生成情绪管理反思结果；

所述学习进展追踪子模块基于情绪管理反思结果，采用进度追踪和效果评估技术，通过目标达成度评估和行为改变跟踪，结合情绪稳定性分析和行为调整效果评价，监控学习进展和行为改变情况，生成情绪反馈学习结果。

7.根据权利要求1所述的智能情绪调节辅助系统，其特征在于：所述情绪熵分析模块包括熵计算子模块、动态评估子模块、情绪稳定性分析子模块；

所述熵计算子模块基于情绪反馈学习结果，采用信息熵计算和数据分析技术，通过概率分布分析和不确定性评估，对用户情绪状态的复杂度和随机性进行量化分析和评估，生成情绪状态分析结果；

所述动态评估子模块基于情绪状态分析结果，采用动态行为分析和趋势预测技术，通过评估情绪变化的规律性和预测未来走势，分析情绪变化的动态特性和趋势，生成情绪动态变化评估结果；

所述情绪稳定性分析子模块基于情绪动态变化评估结果，采用稳定性分析和干预策略评估技术，通过变异系数计算和稳态评价，对用户情绪状态的稳定性进行评估，结合策略有效性测试和干预效果预测，分析和预测情绪管理策略的持续效果，生成情绪熵分析结果。

8.根据权利要求1所述的智能情绪调节辅助系统，其特征在于：所述情绪响应优化模块包括响应调整子模块、机器学习子模块、策略迭代子模块；

所述响应调整子模块基于情绪熵分析结果，采用实时反馈调整机制，通过情绪识别算法和自适应行为调节算法，对用户的情绪响应进行实时监测和调整，考虑个体差异和情境变化的同时，进行情绪响应的初步调整和优化，生成初步调整的情绪响应方案；

所述机器学习子模块基于初步调整的情绪响应方案，采用机器学习技术，通过支持向量机和决策树分析，学习和分析用户的情绪响应模式，从历史数据中识别有利的情绪调节策略，生成机器学习优化的情绪响应方案；

所述策略迭代子模块基于机器学习优化的情绪响应方案，采用策略迭代技术，通过Q学习、SARSA算法、自回归移动平均模型和指数平滑法，对情绪调节策略进行连续的优化和迭代更新，生成优化后的情绪响应方案。

9.根据权利要求1所述的智能情绪调节辅助系统，其特征在于：所述情绪管理综合评估模块包括效果评估子模块、数据洞察子模块、效果追踪子模块；

所述效果评估子模块基于优化后的情绪响应方案，采用效果分析法和定量对比技术，通过用户满意度调查和自评量表分析，对情绪管理策略的实际效果进行评估，结合统计差异分析和效果变化趋势比较，生成情绪管理效果初步评估结果；

所述数据洞察子模块基于情绪管理效果初步评估结果，采用数据挖掘和关联规则分析，通过聚类分析和关联规则挖掘，利用Apriori算法和频繁模式生长算法分析情绪管理数据，揭示其中的潜在趋势和模式，生成情绪管理数据洞察结果；

所述效果追踪子模块基于情绪管理数据洞察结果，采用趋势分析技术和波动性度量技术，通过时间序列分解和趋势预测模型，评估情绪管理策略的持续效果和稳定性，结合变异系数分析和效果跟踪，生成情绪管理综合评估结果。