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龙图腾网获悉东北大学秦皇岛分校申请的专利一种基于多事件多任务的情绪状态评估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：CN119943407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510123241.3，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于多事件多任务的情绪状态评估方法及系统是由傅昌锃;张蕴泽;苏凯峰;董家铖;赵世文;苏义凯设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多事件多任务的情绪状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多事件多任务的情绪状态评估方法及系统，涉及心理健康评估和人工智能技术领域。该方法具体包括：采集评估对象的生理数据，并对评估对象进行心理测试，根据心理测试结果生成评估对象的情绪状态标签；分别构建脑电信号神经网络模型和肌电信号神经网络模型并进行融合，得到多模态融合模型；根据情绪状态标签构建多任务分类器；将评估对象的生理数据输入多模态融合模型进行特征融合，生成多模态联合特征表示并输入多任务分类器中进行评估，得到该评估对象的情绪状态评估结果。本发明克服了单一数据源分析精度不足的缺陷，能够更准确全面地评估大学生的心理健康状况，为早期发现和干预抑郁症等心理问题提供有力支持。

本发明授权一种基于多事件多任务的情绪状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多事件多任务的情绪状态评估方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤1：采集评估对象的生理数据，并对评估对象进行心理测试，根据心理测试结果生成评估对象的情绪状态标签； 步骤2：对评估对象的生理数据进行预处理并构建多模态数据集，并将多模态数据集按照设定的比例划分为训练集和测试集； 步骤3：分别构建脑电信号EEG神经网络模型和肌电信号EMG神经网络模型； 步骤4：将脑电信号EEG神经网络模型和肌电信号EMG神经网络模型进行融合，得到多模态融合模型； 其中所述将脑电信号EEG神经网络模型和肌电信号EMG神经网络模型进行融合的过程分为：基于通道注意力模块的单模态融合过程和基于交互式注意力机制的多模态融合过程两部分； 所述基于通道注意力模块的单模态融合过程为：分别利用脑电信号EEG神经网络模型和肌电信号EMG神经网络模型输出的特征向量构建多事件的联合特征表示，并通过对多事件的联合特征表示分别进行全局平均池化和全局最大池化，将得到的全局平均池化特征和全局最大池化特征通过两层全连接网络进行降维和激活处理，得到事件的注意力权重再与多事件的联合特征表示进行融合，生成加权的多事件特征表示； 其中对于脑电信号EEG神经网络模型来说，该模型输出的特征向量经过单模态融合后得到的加权的多事件特征表示作为脑电信号的多事件融合特征；对于肌电信号EMG神经网络模型来说，该模型输出的特征向量经过单模态融合后得到的加权的多事件特征表示作为肌电信号的多事件融合特征； 所述基于交互式注意力机制的多模态融合过程为：采用双分支的交叉注意力模块分别计算脑电信号的多事件融合特征和肌电信号的多事件融合特征之间的特征相关性，得到EEG模态到EMG模态的注意力输出和EMG模态到EEG模态的注意力输出；再通过将和进行拼接，分别生成脑电特征和肌电特征并整合出多模态联合特征表示； 步骤5：根据情绪状态标签构建多任务分类器； 步骤6：利用训练集对多模态融合模型和多任务分类器进行迭代训练，当多任务分类器的总损失函数收敛或达到预设的训练轮数或满足预设的分类目标时停止迭代，得到训练好的多模态融合模型和多任务分类器； 步骤7：利用测试集验证训练好的多模态融合模型和多任务分类器，得到最终的多模态融合模型和多任务分类器； 步骤8：对于任意评估对象，采集该评估对象的生理数据并输入最终的多模态融合模型进行特征融合，再将生成的多模态联合特征表示输入多任务分类器中进行评估，得到该评估对象的情绪状态评估结果。

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