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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于时空互补学习的脑电波情感识别方法、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：CN116541776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310563917.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于时空互补学习的脑电波情感识别方法、系统是由范存航;解衡;吕钊设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空互补学习的脑电波情感识别方法、系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于时空互补学习的脑电波情感识别方法、系统。脑电波情感识别方法包括如下步骤：S1：利用胶囊网络对脑电波信号中的空间位置关系进行构建，进而获取包含脑电波信号空间信息的空间特征。S2：利用记忆时序信息的神经网络对空间特征进行处理，完成情感的动态学习得到包含脑电波信号时间信息的时间特征。S3：预设互补学习阶段的连接权重矩阵，对空间特征和时间特征进行融合，得到时空互补的高级情感特征。S4：将互补学习获得的高级情感特征送入全连接层，以获得情感状态的最终预测结果。本发明解决了现有脑电波情感识别方法对脑电波信号中的有效信息提取不足，进而导致预测精度较低的问题。

本发明授权一种基于时空互补学习的脑电波情感识别方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空互补学习的脑电波情感识别方法，其特征在于，其包括如下步骤： S1：利用胶囊网络处理原始脑电波信号X，对脑电波信号X中的空间位置关系进行构建，进而获取包含脑电波信号空间信息的空间特征Vj，具体包括如下步骤： S11：对输入的原始脑电波信号进行卷积操作，获得低级特征，再通过变换操作将低级特征转换为胶囊网络的初级胶囊ui； S12：预设仿射变换的权重Wij，然后对初级胶囊ui进行仿射变换，获得高级胶囊 S13：通过动态路由迭代进一步对高级胶囊进行情感关系的映射，寻找与情感胶囊高度相关的高级胶囊，连续提取具有高概率情感关联的空间特征，获得包含空间信息的情感胶囊sj； S14：采用非线性激活函数对情感胶囊进行压缩，得到最终的空间特征Vj： S2：利用记忆时序信息的神经网络对上步骤的空间特征Vj进行处理，完成情感的动态学习，进而得到包含脑电波信号时间信息的时间特征hj； 采用RNN网络作为记录时序信息的神经网络，RNN网络在每个时间步长接收空间特征，生成对情感状态的时间信息进行编码的时间特征序列；并通过反向传播算法自适应地学习时间特征表示；RNN网络的最终输出为： hj＝RNNhj-1,Vj； 上式中，Vj表示当前时刻的空间特征；hj-1表示前一时刻的隐藏状态；hj表示当前时刻提取出的时间特征； S3：预设互补学习阶段的连接权重矩阵Oj，对空间特征Vj和时间特征hj进行融合，得到时空互补的高级情感特征gj； 高级情感特征gj的融合方程如下： gj＝Ojhj+Vj； S4：将上步骤互补学习获得的高级情感特征gj送入全连接层，以获得情感状态的最终预测结果；全连接层的分类预测函数如下： y＝softmaxW·gj+b； 上式中，W为全连接层的权重矩阵；b为偏置，softmax为归一化指数函数；y表示预测出的情感标签。

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