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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重分形特征的脑电情绪分类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：CN119494036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411569240.3，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于多重分形特征的脑电情绪分类方法及系统是由胡斌;钱昆;朱翠萍;申林设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多重分形特征的脑电情绪分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多重分形特征的脑电情绪分类方法及系统。本发明采用多重分形特征提取方法，提取脑电数据的Hurst指数和奇异指数，该特征能够更全面地反映信号的局部动态变化，提高分类模型的鲁棒性，并增强对瞬时情绪变化的捕捉能力，从而有效提升情绪分类的性能。

本发明授权一种基于多重分形特征的脑电情绪分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多重分形特征的脑电情绪分类方法，其特征在于，包括： 采用多重分形分析法提取脑电数据的Hurst指数和质量指数；对质量指数进行求导，得到奇异指数；具体为： S1，针对采集的脑电数据序列，计算序列的均值： ，k=1,2,…,N 其中，N为脑电数据序列的长度； S2，计算第i个脑电数据的累计离差： ，i=1,2,…,N S3，将累计离差序列{}划分成若干个等长子区间； S4，针对各子区间，将子区间内的点进行最小二乘法的k阶多项式拟合： 其中，=1,2,…,s，s为子区间内数据的总个数； S5，针对各样本区间，计算其样本数据的均方误差； S6，对取平均值，得到波动函数： 其中，为任意不为零的实数； S7，绘制“—”函数关系图，函数关系图中的斜率即为Hurst指数； S8，计算质量指数： S9，计算奇异指数： ； 构建样本集，以脑电数据的Hurst指数和奇异指数为分形特征，基于所述样本集对分类器进行训练，采用训练好的分类器完成脑电情绪分类；其中，样本集的构建方式包括： S01，采集不同情绪下的脑电数据； S02，对S01的脑电数据进行下采样； S03，使用独立成分分析算法去除脑电数据中的眼电信号； S04，对脑电信号进行分割，使其对应于受试时的不同情绪片段，并去除受试准备时间对应的脑电数据； S05，从S04分割后的脑电信号中抽取脑电样本组成样本集。

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