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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于多模态生理与社会信息的情绪识别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：CN119179945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411243948.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多模态生理与社会信息的情绪识别系统是由胡斌;沈健;张亚男;郭宸旭;胡文博;吴瑾文设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态生理与社会信息的情绪识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态生理与社会信息的情绪识别系统，利用EEG实现从局部到全局中枢神经系统网络的建模，利用不同脑区内部的EEG得到局部的脑神经网络，并利用不同脑区之间的空间信息得到全局的脑神经网络，实现从局部中枢神经系统到全局神经系统网络的建模；在构建中枢神经系统网络的基础上利用其他模态的生理信号对中枢神经系统网络进行信息补充，利用ECG、EMG等信号进行外周神经系统网络的建模，实现了从中枢神经网络到人体全局神经系统网络的建模；还在得到人体神经系统网络之后利用个人的社会信息实现社会网络的构建，实现了从局部神经系统网络到全局神经系统网络，从个人到社会的网络模型构建。

本发明授权一种基于多模态生理与社会信息的情绪识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态生理与社会信息的情绪识别系统，其特征在于，包括脑网络构建模块、神经系统网络构建模块、社会网络构建模块以及情绪识别模块： 所述脑网络构建模块用于： 将EEG按照采集的位置进行划分，将不同脑区的EEG信号分别输入到不同规模的双向长短期记忆网络BiLSTM以学习不同脑区内部的时空特征并构建局部的脑网络模型，将从不同脑区学习到的空间特征输入到GNN网络模型中，以学习脑区之间的空间特征，得到每个脑区对应的特征张量Xfs；所述脑网络构建模块基于不同的脑区在脑电情感识别中所起的作用不同，引入区域注意层来学习一组关于Xfs的权重矩阵Wfs，用来表示不同脑区的贡献；再将已经提取过空间特征和时间特征的各脑区的特征张量Xfs拼接成特征张量Xr，并将Xr与Wfs相乘得到引入权重后的Xr＇输入到全局的GNN_global中，得到特征张量XgCNS，用以表征不同脑区内部以及之间的时间与空间特征，反应中枢神经系统包含的信息，实现脑网络模型从局部到全局的构建； 所述神经系统网络构建模块用于：对预处理之后的外周神经网络的生理信号，分别输入到不同的BiLSTM中提取时间特征，之后输入到不同的GNN中提取空间特征，再将得到的时空特征与脑网络构建模块得到的特征张量XgCNS进行拼接，得到包含中枢神经系统与外周神经系统的时间与空间信息的特征Xp； 所述社会网络构建模块用于：将特征Xp作为节点特征，利用不同人的社会信息作为节点相连边的依据，输入到超图神经网络，由此得到HGNN的关联矩阵H，对Xp进行超图卷积操作得到特征向量Xe； 所述情绪识别模块用于：将最终的特征张量Xe输入到情绪识别模块中，情绪识别模块采用全连接层以及激活函数softmax得到最后的情绪识别结果。

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