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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于CNN-Transformer的EEG情绪识别方法、装置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：CN120724310B 。

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：202511134081.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于CNN-Transformer的EEG情绪识别方法、装置及系统是由师为礼;郭成;陈韬;李玉琴;关媛元;曲峰;苗语;蒋振刚设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN-Transformer的EEG情绪识别方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明公开情感计算和脑机接口技术领域的一种基于CNN‑Transformer的EEG情绪识别方法、装置及系统，其中方法包括：获取原始脑电信号；对原始EEG信号进行分段，并在各分段内提取多个频带的特征；将多频带特征以设定的时间窗口提取微分熵特征和功率谱密度特征；基于微分熵和功率谱密度的混合特征，通过CNN‑Transformer模型提取综合的时空频特征；将所述时空频特征输入多层感知机，得到情绪识别结果。上述技术方案利用CNN‑Transformer网络有效捕获脑电信号中的时空频交互特性，解决了传统方法在特征耦合建模不足和神经科学先验利用不充分等问题，从而显著提高了脑电情绪识别的效率和准确性。

本发明授权一种基于CNN-Transformer的EEG情绪识别方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN-Transformer的EEG情绪识别方法，其特征在于，步骤如下： S1、对原始EEG信号进行分段，并在各分段内提取多个频带特征； S2、将所述多个频带特征映射为二维脑电极图，以同时保留时域、频域及空间域信息； S3、利用CNN-Transformer模型对所述二维脑电极图进行处理，提取综合的时空特征； S4、基于所述时空特征生成情绪识别结果； 步骤S3中，CNN-Transformer模型包括：位置编码模块、半球注意力模块和多尺度Transformer模块； 位置编码模块对输入二维脑电极图进行全局归一化处理，计算公式如下： ； 其中，，为归一化后的数据矩阵，代表通道在整个2D空间上的特征，表示该通道所有空间位置的均值，表示该通道所有空间位置的标准差； 归一化后的特征X′是由所有时间点t的归一化特征矩阵Xt′构成的三维张量，对归一化后的特征X′嵌入可学习的位置编码pos，表示为，Xf表示在X′的基础上嵌入了位置编码信息，增强对空间结构的感知； 半球注意力模块采用双尺度深度卷积提取左右脑半球的空间及频域特征，并结合注意力机制对频域依赖关系进行建模，首先使用不同感受野的卷积核对进行双尺度卷积变换，以捕获局部高频和全局低频信息，再通过一个1D卷积和深度卷积提取查询Query、键Key和值Value向量，计算公式如下： ； 其中，Q,K,V的维度与表示批量归一化，SELU表示激活函数，Reshape表示进行数据重塑，Split表示分割； 上述得到的Q,K,V，再经过Reshape·调整维度和Norm·归一化，然后通过矩阵乘法和可学习温度系数计算注意力权重后，应用softmax·激活函数将其归一化为概率分布，最终将该注意力权重与V相乘获得输出： ； 输出再经过Reshape·调整维度后，再由Dropout层和线性投影层处理后，通过残差连接和BatchNorm·归一化操作后，得到了增强的特征表示： ； 由于左右半球的特征提取流程完全一致，因此对左右半球分别进行上述操作，提取各自的增强特征和，将增强特征拼接融合，得到具有更强的表达能力的最终表征； 多尺度Transformer模块通过融合多尺度卷积与自注意力机制，实现对短期、中期及长期时序特征的动态捕捉，首先，为了捕捉全局时间依赖关系，对输入信号进行维度变换permute·得到，使其适应多头自注意力机制MHA： ； 随后，利用多头注意力机制MHA计算时间域加权特征表示： ； 其中，是加权后的自注意力输出；为了进一步压缩时间维度并提取关键特征，采用Adaptivepool进行自适应池化，获得初步的时间依赖特征： ； 在获取初步的时间依赖特征后，为进一步提取不同时间尺度的信息，采用多尺度1D卷积，以同时捕获短期、中期和长期时间依赖特征，设卷积核大小为，其中，分别对应短期、中期和长期，特征提取过程如下： ； 其中，、和分别表示短期、中期和长期时间依赖特征，代表不同尺度的卷积操作，通过该过程，可确保不同时间尺度特征具有一致的维度。

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