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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于特征对抗学习的跨域脑电情绪识别方法及系统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：CN119848617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411690428.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于特征对抗学习的跨域脑电情绪识别方法及系统是由郭锴凌;颜振雄;徐向民设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征对抗学习的跨域脑电情绪识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于特征对抗学习的跨域脑电情绪识别方法及系统，涉及人工智能，针对现有技术的不足提出本方案。系统构建步骤包括：S1、输入原始EEG信号，提取微分熵特征，并构建一个基于Transformer主干网络的深度学习模型；S2、以余弦距离作为不同被试间差异的评判标准，按照差异程度设置阈值对被试数据进行划分，并构建新的标签；S3、将不同被试的微分熵特征按照通道维度进行划分，以通道为单位作为所述深度学习模型的输入，经过块嵌入处理后生成通道词牌；S4、将所述深度学习模型中Transformer编码器模块的自注意力替换为交叉注意力；S5、对新建标签增添一个交叉熵损失函数的约束。优点在于：在训练中更好地适应跨被试特征的变化，提高分类准确性。

本发明授权基于特征对抗学习的跨域脑电情绪识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于特征对抗学习的跨域脑电情绪识别系统，其特征在于，通过以下步骤构建而成： S1、输入原始EEG信号，提取微分熵特征，并构建一个基于Transformer主干网络的深度学习模型； S2、以余弦距离作为不同被试间差异的评判标准，按照差异程度设置阈值对被试数据进行划分，并构建新的标签；具体为： 对每一对被试的数据特征B和A进行余弦距离计算以量化差异，具体公式如下： 在计算了所有被试两两之间的余弦距离后，将每个被试与其他所有被试之间的余弦距离累加，以此评估每个被试的特征差异性；然后，对累加结果进行排序，设置阈值将不同被试数据按照计算结果划分为若干集合，并为每个集合建立新的标签； 令Y＝y1，y2，...，yNT表示标签向量，表示来源于不同被试个体的输入特征； S3、将不同被试的微分熵特征按照通道维度进行划分，以通道为单位作为所述深度学习模型的输入，经过块嵌入处理后生成通道词牌； S4、将所述深度学习模型中Transformer编码器模块的自注意力替换为交叉注意力；具体为： 将所述深度学习模型中的自注意力替换为交叉注意力，交叉注意力的计算公式如下： ZA代表通过交叉注意力机制得到的A被试的特征，ZB代表通过交叉注意力机制得到的B被试的特征；通过串联操作将A被试、B被试的特征结合起来并向后传导； S5、对新建标签增添一个交叉熵损失函数的约束，用于降低所述深度学习模型对不同被试数据的敏感度。

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