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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于在线自适应特征参数优化的脑电信号情绪识别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：CN116484188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310445295.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于在线自适应特征参数优化的脑电信号情绪识别方法是由李畅;谢雨航;刘羽;宋仁成;成娟;陈勋设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于在线自适应特征参数优化的脑电信号情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于在线自适应特征参数优化的脑电信号情绪识别方法，包括：1，对于原始脑电数据进行预处理，划分源域数据与目标域数据；2，建立源域多层感知机网络，提取源域数据特征后输入源域网络训练得到最优源域模型；3，建立含有在线特征参数提取模块的目标域MLP网络；4，对目标域数据提取特征后输入目标域模型进行在线自优化调整特征参数，获得优化后的目标域模型的同时完成对目标域数据的情绪识别任务。本发明能实现在保护受试者隐私的前提下，不接触源域数据且仅接触一次目标域数据就对已有的模型进行优化，从而能提高识别准确率，完成在线情绪识别。

本发明授权基于在线自适应特征参数优化的脑电信号情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于在线自适应特征参数优化的脑电信号情绪识别方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤1、对原始脑电信号进行预处理并进行数据划分； 步骤1.1、获取个受试者的原始脑电信号数据并进行降采样后，再使用带通滤波器对降采样后的脑电信号数据进行滤波处理，然后使用滑动窗对滤波后的脑电信号数据进行分割，得到预处理后的脑电样本； 步骤1.2、采用留一法对预处理后的脑电样本进行数据划分，从而将一个受试者预处理后的脑电样本作为目标域数据，剩下的个受试者预处理后的脑电样本作为源域数据；且，；其中，表示源域数据的第i个源域脑电样本，表示目标域数据的第i个目标域脑电样本，表示脑电样本的通道数，表示采样点数；分别代表源域数据和目标域数据的脑电样本数量；令第i个源域脑电样本的标签为，令第i个目标域脑电样本的标签为，且，r表示标签的某种情绪类别，E表示标签的总情绪类别数； 步骤2、在源域数据及其标签上建立并训练多层感知机MLP网络，以得到受试者的最优源域模型； 步骤3、建立目标域MLP网络，包括：M个线性层及其对应连接的特征参数提取模块TFPE、M个批规范化层、M个激活函数层和1个全连接层组成；其中，TFPE包含尺度参数和移位参数； 对目标域数据进行分批，建立含特征参数提取模块TFPE的多层感知机MLP网络并依次按批训练，以得到受试者的最优目标域模型，用于对脑电信号数据进行情绪识别。

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