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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种受自适应认知图启发的多域约束情绪识别系统及方法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：CN119606378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411747546.3，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种受自适应认知图启发的多域约束情绪识别系统及方法是由郜东瑞;刘梦雯;李芃锐;郑清元;汪曼青;刘世洪设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种受自适应认知图启发的多域约束情绪识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种受自适应认知图启发的多域约束情绪识别系统及情绪识别方法，应用于脑电图信号处理领域；针对传统的情绪分类方法是对脑电信号进行人工提取特征之后筛选关键特征输入支持向量机SVM等传统分类器中，但手动提取特征需要专业的先验知识，且大多数方法主要集中在特征的选择以及时间信息的利用从而对空间信息的利用不充分；本发明设计了一个空间引导的动态图约束学习模块，通过自适应生成拓扑结构并对拓扑结构的功能关系进行约束，实现了克服认知先验信息的复杂空域特征提取；同时，提出一个时间激励的序列注意模块，通过关注序列中更为重要的时间来捕捉全局时序依赖特征；进一步，本发明设计了一个新的多域交互关注模块，克服了传统的静态跨域交互，实现多域差异信息的约束与互补信息的聚合。此外，为了更好地利用不同域之间的信息迁移，本发明还引入一个约束来减少源域与目标域特征之间的分布差异，提高跨域特征的相似性和可迁移性。

本发明授权一种受自适应认知图启发的多域约束情绪识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种受自适应认知图启发的多域约束情绪识别系统，其特征在于，包括：微分熵提取模块、动态图约束学习模块、序列注意模块以及多域交互关注模块； 微分熵提取模块用于提取EEG信号的微分熵特征； 所述动态图约束学习模块包括：脑拓扑结构构建单元、驱动结构生成单元、校准单元、第一特征提取单元；所述脑拓扑结构构建单元基于微分熵特征与可学习参数自适应生成脑拓扑结构，设置筛选参数b，对自适应生成的脑拓扑结构进行筛选，从而得到筛选过后的脑拓扑结构fadj；驱动结构生成单元用于生成与脑拓扑结构fadj同尺寸的随机驱动结构sadj；校准单元对随机驱动结构sadj与脑拓扑结构fadj进行校准，校准表达式为： 其中，f′adj为校准后得到的基于注意力的脑拓扑矩阵，s′adj为校准后得到的基于注意力的驱动结构矩阵； 第一特征提取单元根据校准后的脑拓扑结构与驱动结构，提取得到EEG信号的空间域特征； 还包括：基于下式对脑拓扑结构进行优化： LC＝||XS·XS T-f′adj·Aadj+1-Aadj·sadj|| 其中，LC为约束，XS为所有节点的特征的图级表示，T表示转置，Aadj为自适应生成的脑拓扑结构，asdj为驱动结构，‖·‖表示Frobenius范数； 序列注意模块包括位置编码单元以及第二特征提取单元；位置编码单元用于为微分熵特征添加位置信息，第二特征提取单元根据添加位置信息后的微分熵提取EEG信号的时间域特征； 多域交互关注模块基于EEG信号的空间域特征与EEG信号的时间域特征，得到情绪识别结果。

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