太原理工大学郝雁嵘获国家专利权
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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于EEG的频纹高阶图情感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：CN120234673B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510393207.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于EEG的频纹高阶图情感识别方法是由郝雁嵘;张晨辰;温昕;曹若琛;周梦妮;高程昕设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于EEG的频纹高阶图情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于脑电信号情感识别技术领域，具体涉及一种基于EEG的频纹高阶图情感识别方法，包括下列步骤：数据采集与预处理、动态时变表征提取模块、基于MST的高阶图构建模块、GIN编码模块和节点聚类图池化模块、情感分类模块。本发明使用SEED数据集进行模型训练和评估。首先，利用动态时变表征提取模块提取时间序列的周期性；然后，使用基于MST的高阶图构建模块动态捕捉EEG信号的时空信息；接着，采用GIN编码模块和节点聚类图池化模块，学习各个电极节点之间的复杂关系，聚合其空间特征，从而获得有效的图表示；最后，通过动态线性层进行情感分类。该方法为情感响应的动态分析提供了新颖的思路，在情感分析与情感调节技术的应用中具有广泛的前景。
本发明授权一种基于EEG的频纹高阶图情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于EEG的频纹高阶图情感识别方法，其特征在于，包括下列步骤： S1、EEG信号采集与预处理，使用带通滤波器组提取原始脑电信号的α、β、γ、δ和θ波段，并对每个频段进行滑窗以提取DE特征； S2、动态时变表征提取模块，用于将复杂的时间变化分解为多个周期内和周期之间的变化，使其在2D空间中更有效地捕获时间序列的复杂性和周期性； S3、基于MST的高阶图构建模块，模块由初始图构建层和基于MST的高阶图构建层组成； S4、GIN编码模块，用于学习各个电极节点之间的复杂关系，聚合其空间特征，从而获得有效的图表示； S5、节点聚类图池化模块，从图结构中对节点进行有选择性的下采样，以减少图中的节点数量，保留最具代表性的结构信息 S6、情绪分类模块，每个阶段，依次将每个受试者的样本作为测试集，而将剩余受试者的样本合并为训练集。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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