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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对抗训练的情绪状态检测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：CN116439708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310403875.5，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种基于对抗训练的情绪状态检测方法及系统是由胡斌;沈健;赵泽光;董群喜;梁华健;朱可欣;尤乐淳;麻瑜;吴瑾文设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗训练的情绪状态检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于对抗训练的情绪状态检测方法及系统，所述方法包括采集不同实验范式和或不同被试的脑电波信号，提取脑电波信号的微分熵特征；将微分熵特征划分为源域数据与目标域数据；根据源域数据生成源域微分熵特征及根据目标域数据生成目标域微分熵特征；根据源域微分熵特征和目标域微分熵特征调整动态对抗因子并基于调整后的动态对抗因子生成情绪识别模型；将目标域微分熵特征输入到情绪识别模型中以对目标域微分熵特征执行检测，生成情绪状态的检测结果。所述方法通过对抗训练可以生成情绪识别模型，通过情绪识别模型可以获取到域和域之间更多的共通信息，使得情绪识别模型可以更准确的区分出情绪状态，提升情绪状态检测的准确性。

本发明授权一种基于对抗训练的情绪状态检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗训练的情绪状态检测方法，其特征在于，包括： 采集脑电波信号，所述脑电波信号是在不同实验范式和或不同被试的脑电波信号； 提取所述脑电波信号的微分熵特征； 将所述微分熵特征划分为源域数据与目标域数据； 根据所述源域数据生成源域微分熵特征，以及根据所述目标域数据生成目标域微分熵特征； 根据所述源域微分熵特征和所述目标域微分熵特征调整动态对抗因子，以及基于调整后的所述动态对抗因子生成情绪识别模型； 根据所述源域微分熵特征和所述目标域微分熵特征计算最优距离，所述最优距离为所述源域微分熵特征和所述目标域微分熵特征之间转移的最小距离； 基于所述最优距离生成正向分布转移向量和逆向分布转移向量； 将所述正向分布转移向量和所述逆向分布转移向量输入到分布变换判别器中，得到域预测结果； 根据所述域预测结果计算所述最优距离的交叉熵损失； 反向传播所述交叉熵损失的梯度至所述情绪识别模型； 将所述目标域微分熵特征输入到所述情绪识别模型中，以对所述目标域微分熵特征执行检测，生成情绪状态的检测结果。

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