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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利一种基于脑电信号的残差特征金字塔情感识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115204232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210855623.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于脑电信号的残差特征金字塔情感识别方法及系统是由高强;侯法政;宋雨;刘俊杰;毛泽民设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑电信号的残差特征金字塔情感识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脑电信号的残差特征金字塔情感识别方法及系统，涉及神经网络技术领域，该方法包括：获取按照国际10‑20系统放置的脑电图电极采集的待测试者的脑电图数据；构建待测试者的脑电图数据的特征矩阵，并对特征矩阵进行融合，得到融合矩阵；构建基于残差双向特征金字塔的情感识别模型；情感识别模型包括空间转深度结构、残差结构和双向特征金字塔结构；将融合矩阵输入至训练好的情感识别模型中，得到待测试者的情感类别。本发明能够捕获空间的脑电表示信息以及脑电上下文信息，减少模型训练时的计算量，以及融合高级语义信息与低级空间信息，克服网络深度增加网络退化的问题。

本发明授权一种基于脑电信号的残差特征金字塔情感识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电信号的残差特征金字塔情感识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取按照国际10-20系统放置的脑电图电极采集的待测试者的脑电图数据； 构建所述待测试者的脑电图数据的特征矩阵，并对所述特征矩阵进行融合，得到融合矩阵；所述特征矩阵包括初始矩阵、左右脑区对称差矩阵、左右脑区对称商矩阵和微分熵矩阵； 所述构建所述待测者的脑电图数据的特征矩阵，具体包括： 根据国际10-20系统的电极通道数和采样频率，构建初始一维向量； 根据所述初始一维向量和国际10-20系统的电极位置，构建初始二维矩阵； 对所述初始二维矩阵进行标准化，得到初始矩阵； 剔除所述初始一维向量中的与所述国际10-20系统中位于前后矢状线上的电极对应的元素，得到剔除后的一维向量； 对所述剔除后的一维向量中的元素进行重新编号，得到重新编号后的一维向量； 确定所述重新编号后的一维向量中的元素编号和与所述元素编号对称的对称元素编号； 将所述元素编号对应的元素与所述对称元素编号对应的元素取差，得到对称差一维向量； 根据所述对称差一维向量和所述国际10-20系统的电极位置，构建对称差二维矩阵； 对所述对称差二维矩阵进行标准化，得到左右脑区对称差矩阵； 将所述元素编号对应的元素与所述对称元素编号对应的元素相除，得到对称商一维向量； 根据所述对称商一维向量和所述国际10-20系统的电极位置，构建对称商二维矩阵； 对所述对称商二维矩阵进行标准化，得到左右脑区对称商矩阵； 采用设定时间窗口对所述初始一维向量提取设定频带的微分熵特征，得到微分熵特征向量； 根据所述微分熵特征向量和所述国际10-20系统的电极位置，构建微分熵矩阵； 构建基于残差双向特征金字塔的情感识别模型；所述情感识别模型包括空间转深度结构、残差结构和双向特征金字塔结构； 将所述融合矩阵输入至训练好的情感识别模型中，得到待测试者的情感类别，具体包括： 利用空间转深度结构，以固定尺度对所述融合矩阵进行采样和重组，得到多个初始融合矩阵； 利用卷积操作对所述多个初始融合矩阵的通道数进行统一，得到多个统一通道数矩阵； 利用双向特征金字塔结构和残差结构对所述多个统一通道数矩阵的情感类别特征进行提取； 应用全连接层对所述情感类别特征分类，输出情感类别； 所述情感类别包括快乐、愤怒、激励、悲伤、平静、恐惧。

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