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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于课程学习和多源域适应的跨个体EEG情感识别方法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：CN120470543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510964041.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于课程学习和多源域适应的跨个体EEG情感识别方法是由赵莎;刘亦天;李石坚;潘纲设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于课程学习和多源域适应的跨个体EEG情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于课程学习和多源域适应的跨个体EEG情感识别方法，该方法通过构建多模态特征提取网络，集成时序、频域与脑网络连通性等特征提取模块，以充分挖掘并融合多维度的情绪相关信息。针对跨被试情感识别中个体差异大、数据分布不一致等挑战，本发明引入多源域适应机制，通过对源域与目标域特征分布进行有效对齐，提升模型在目标域上的判别能力与迁移性能。此外，为缓解模型在训练初期因困难样本引发的收敛不稳定及局部最优问题，本发明引入课程学习策略，按照样本难度由浅入深地引导目标域数据参与训练，从而显著增强模型的收敛性、泛化能力与鲁棒性，最终有效提升跨被试EEG情感识别的整体性能。

本发明授权基于课程学习和多源域适应的跨个体EEG情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于课程学习和多源域适应的跨个体EEG情感识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取情感脑电数据集，该数据集通过情感诱发刺激激发受试者的情感状态，并同步采集获取受试者的EEG信号及其对应的情感状态标签； 2对数据集中的EEG信号进行标准化预处理，通过切片得到大量EEG片段并提取频域数据和连通性数据，进而将这些EEG片段及其频域数据和连通性数据划分为多个源域和一个目标域； 3根据个体之间的相似度对受试者进行聚类，将所有受试者分成若干组，将同一组受试者的源域合并成一个源域； 4构建源域共享的多模态特征提取网络，用于对输入的EEG片段及其频域数据和连通性数据进行特征提取，将提取得到的多模态特征进行拼接，得到具备多种模态特性的特征向量；所述多模态特征提取网络包括： 时序特征提取模块，其首先将输入的EEG片段依次通过两层一维卷积、批归一化层、RELU激活函数处理，然后对处理后的结果添加位置编码后输入至Transformer中进行时序建模，最后将Transformer的输出结果通过自适应平均池化并展平后得到EEG片段的时序特征； 频域特征提取模块，用于将EEG片段的频域数据展平后输入至MLP中处理得到频域特征； 连通性特征提取模块，其首先将EEG片段的连通性数据依次通过两层二维卷积、RELU激活函数、最大池化层处理，然后对处理后的结果展平后输入至MLP中处理得到连通性特征； 特征组合模块，用于将时序特征、频域特征、连通性特征进行拼接得到具备多种模态特性的特征向量； 5为每一个源域独立设置分类头，所述分类头根据特征向量通过非线性映射预测出各情感状态类别的置信度，构建由多模态特征提取网络和多个分类头组成的跨个体EEG情绪识别模型； 6采用课程学习策略选取一定数量无标签的目标域数据，与源域数据一起参与模型训练，结合分类损失和多阶矩匹配损失对模型进行训练； 7将目标域中的EEG片段及其频域数据和连通性数据输入至训练完成的跨个体EEG情绪识别模型中，将各分类头的预测结果加权求和后取置信度最高的情感状态类别即作为识别结果。

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