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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于自适应融合网络的脑电信号情绪识别方法及装置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：CN118452919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410395688.1，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种基于自适应融合网络的脑电信号情绪识别方法及装置是由张莉;王逸琳;王邦军;赵雷设计研发完成，并于2024-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应融合网络的脑电信号情绪识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及情绪识别技术领域，尤其是指一种基于自适应融合网络的脑电信号情绪识别方法及装置，包括：将脑电信号进行预处理后，将不同频段的脑电信号分别输入不同的特征提取子模块，通过第一长短时记忆转换器和第一自适应图卷积网络得到各个特征提取子模块的输出特征；将所有特征提取子模块的输出特征输入特征融合模块，通过第二长短时记忆转换器和第二自适应图卷积网络得到融合特征；基于融合特征识别情绪类别。本发明基于长短时记忆转换器和自适应图卷积网络，能够考虑脑电信号的个体差异并自适应地获取频段的关系信息，从而提高脑电情绪识别的准确性和泛用性。

本发明授权一种基于自适应融合网络的脑电信号情绪识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应融合网络的脑电信号情绪识别方法，其特征在于，包括： 构建脑电信号情绪识别模型，包括数据预处理模块、特征提取模块、特征融合模块以及分类模块；所述特征提取模块中包括与脑电信号频段数对应的多个特征提取子模块，每个特征提取子模块均包括结构相同的第一长短时记忆转换器和第一自适应图卷积神经网络；所述特征融合模块包括第二长短时记忆转换器和第二自适应图卷积神经网络；所述第一长短时记忆转换器和第二长短时记忆转换器均为Transformer模型的变体，采用长短时记忆取代Transformer模型的编码器中的线性映射，得到第一长短时记忆转换器和第二长短时记忆转换器； 将脑电信号输入至数据预处理模块，得到多个频段的脑电信号； 将各频段的脑电信号输入对应的特征提取子模块的第一长短时记忆转换器，其输出特征经过残差以及层归一化处理后，作为该特征提取子模块的第一自适应图卷积神经网络的输入特征；特征提取子模块的第一自适应图卷积网络基于输入特征生成自适应图，并依据自适应图得到该特征提取子模块的输出特征； 将所有特征提取子模块的输出特征一同输入至特征融合模块，依次经过第二长短时记忆转换器和第二自适应图卷积神经网络，输出融合特征； 将融合特征输入分类模块，得到情绪类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州大学，其通讯地址为：215299 江苏省苏州市吴江区久泳西路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。