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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于脑电信号的情绪识别方法和装置、电子设备及介质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：CN116671918B 。

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：202310633265.4，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于脑电信号的情绪识别方法和装置、电子设备及介质是由张旭龙;王健宗;程宁;朱可欣设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑电信号的情绪识别方法和装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于脑电信号的情绪识别方法和装置、电子设备及介质，属于数字医疗技术领域。该方法包括：获取目标对象的目标脑电数据，目标脑电数据包括多个目标脑电信号；对目标脑电信号进行频域特征提取，得到微分熵特征；基于时域注意力网络对微分熵特征进行时域特征提取，得到脑电时域特征矩阵；基于通道注意力网络对脑电时域特征矩阵进行空间特征提取，得到目标脑电特征矩阵；基于图注意力网络对目标脑电特征矩阵进行几何特征构建，得到脑电特征图结构；基于识别网络对脑电特征图结构进行情绪识别，得到表征情绪类别的目标情绪标签，目标情绪标签用于表征目标脑电数据的情绪类别。本申请实施例能够提高情绪识别的准确性。

本发明授权基于脑电信号的情绪识别方法和装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电信号的情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标对象的目标脑电数据，其中，所述目标脑电数据包括多个目标脑电信号； 对所述目标脑电信号进行频域特征提取，得到微分熵特征；将所述微分熵特征输入至预设的情绪识别模型中，所述情绪识别模型包括时域注意力网络、通道注意力网络、图注意力网络和识别网络； 基于所述时域注意力网络对所述微分熵特征进行时域特征提取，得到脑电时域特征矩阵；基于所述通道注意力网络对所述脑电时域特征矩阵进行空间特征提取，得到目标脑电特征矩阵； 基于所述图注意力网络对所述目标脑电特征矩阵进行几何特征构建，得到脑电特征图结构；基于所述识别网络对所述脑电特征图结构进行情绪识别，得到目标情绪标签，所述目标情绪标签用于表征所述目标脑电数据的情绪类别； 所述基于所述时域注意力网络对所述微分熵特征进行时域特征提取，得到脑电时域特征矩阵，包括： 基于所述时域注意力网络的自注意力层对所述微分熵特征进行仿射变换，得到所述目标脑电数据的时域查询向量、时域值向量以及时域键向量；基于所述时域注意力网络的第一函数对所述时域查询向量、时域值向量以及时域键向量进行权重配置，得到时域权重数据；基于所述时域权重数据对所述时域查询向量、所述时域值向量以及所述时域键向量进行加权求和，得到所述脑电时域特征矩阵； 所述基于所述通道注意力网络对所述脑电时域特征矩阵进行空间特征提取，得到目标脑电特征矩阵，包括： 基于所述通道注意力网络的Bi-LSTM层对所述脑电时域特征矩阵进行通道上下文提取，得到脑电通道特征矩阵；获取所述脑电通道特征矩阵的空间位置数据；基于所述空间位置数据对所述脑电通道特征矩阵进行通道分组，得到多个脑电通道组，其中，每一脑电通道组包括多个所述脑电通道特征矩阵；基于所述通道注意力网络的通道注意力层对每一所述脑电通道组进行通道注意力计算，得到每一脑电通道组的通道注意力矩阵；基于所述通道注意力矩阵，得到所述目标脑电特征矩阵。

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