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龙图腾网获悉中南民族大学申请的专利基于稀疏动态图卷积神经网络的情绪状态识别方法及装置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：CN120381273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510875782.1，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于稀疏动态图卷积神经网络的情绪状态识别方法及装置是由高原;杨诗琦;朱尧;张莉;谢勤岚;陆雪松;王芳;刘佳琦设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稀疏动态图卷积神经网络的情绪状态识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于稀疏动态图卷积神经网络的情绪状态识别方法及装置，属于脑电信号处理技术领域。方法包括：获取用户的待识别脑电数据；将待识别脑电数据对应的多个频带的微分熵特征输入至情绪状态识别模型，情绪状态识别模型包括特征提取器、数据增强模块和下游分类器，特征提取器是基于稀疏动态图卷积神经网络构建的；通过特征提取器对微分熵特征进行特征提取并施加稀疏性，得到待识别脑电数据的第一节点特征；通过数据增强模块对第一节点特征进行增强，生成第二节点特征；通过下游分类器对第二节点特征进行分类，得到用户的情绪状态并输出。该方法能够快速识别情绪状态，能够提取稀疏的有效信息，摆脱了对领域知识的依赖。

本发明授权基于稀疏动态图卷积神经网络的情绪状态识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏动态图卷积神经网络的情绪状态识别方法，其特征在于，包括： 获取用户的待识别脑电数据； 将所述待识别脑电数据对应的多个频带的微分熵特征输入至情绪状态识别模型，所述情绪状态识别模型包括特征提取器、数据增强模块和下游分类器，所述特征提取器是基于稀疏动态图卷积神经网络构建的； 通过特征提取器对所述微分熵特征进行特征提取并施加稀疏性，得到所述待识别脑电数据的第一节点特征； 通过所述数据增强模块对所述第一节点特征进行增强，生成第二节点特征； 通过所述下游分类器对所述第二节点特征进行分类，得到所述用户的情绪状态并输出； 所述情绪状态识别模型是基于多个训练样本得到的，所述训练样本包括样本脑电数据的样本微分熵特征，以及所述样本脑电数据对应的情绪状态标签； 所述特征提取器包括依次连接的图过滤层、注意力权重计算模块、稀疏化块和图卷积层，所述特征提取器的输入通道与所述待识别脑电数据的脑电电极的电极节点一一对应； 所述通过特征提取器对所述微分熵特征进行特征提取并施加稀疏性，得到所述待识别脑电数据的第一节点特征，包括： 通过所述图过滤层，将所述微分熵特征从时域转换为频谱图域并对图的特征进行变换，得到脑电图谱； 通过所述注意力权重计算模块，在所述脑电图谱中提取所述待识别脑电数据对应的电极节点的节点特征，并基于节点特征计算注意力权重，得到注意力权重矩阵； 通过所述稀疏化块，根据阈值稀疏化注意力权重，对所述注意力权重矩阵进行稀疏化，得到稀疏邻接矩阵； 通过所述图卷积层，利用所述稀疏邻接矩阵，对所述脑电图谱进行图卷积运算，并对所述节点特征进行非线性映射，得到特征图，以得到所述电极节点对应的第一节点特征。

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