华中科技大学黄剑获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种适用于多模态生理信号的情感识别方法、装置及设备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：CN116401619B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310252010.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种适用于多模态生理信号的情感识别方法、装置及设备是由黄剑;李毅轩设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种适用于多模态生理信号的情感识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于多模态生理信号的情感识别方法、装置及设备，属于人机交互技术领域。方法包括：随机从特征维度为D的原始特征空间中选择d个特征，并重复t次，得到t个特征子空间，其中，dD；对每个特征子空间进行聚类分析，得到聚类中心与对应的隶属度函数；计算所有隶属度函数的信息熵，并筛选出熵值最小的前若干个隶属度函数对应的特征子空间；利用筛选出的特征子空间的聚类中心和隶属度函数构建模糊规则，并建立基于模糊规则的情感识别模型。本发明结合了新提出子空间FCM进行特征的降维处理，预防了训练过程中的梯度消失等问题。并且算法还将深度学习中的统一正则化概念引入，加速训练，并且降低了过拟合的风险。
本发明授权一种适用于多模态生理信号的情感识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种适用于多模态生理信号的情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，对原始生理信号数据进行特征提取，得到特征维度为D的原始特征空间；随机从所述原始特征空间中选择d个特征，并重复t次，得到t个特征子空间；其中，dD； S2，对每个特征子空间进行聚类分析，得到聚类中心与对应的隶属度函数； S3，计算所有隶属度函数的信息熵，并筛选出熵值最小的前若干个隶属度函数对应的特征子空间； S4，利用S3筛选出的特征子空间的聚类中心和隶属度函数构建模糊规则，并建立基于模糊规则的情感识别模型，所述情感识别模型用于对输入的生理信号执行情感识别； 所述模糊规则的情感识别模型为： 其中，W表示模糊规则的参数矩阵，T表示转置，其目标函数可以表示为： 其中，，Y表示真实分类标签，表示矩阵F-范数的平方，表示矩阵的1范数，是正则化项；由模糊规则中的模糊前件参数确定。
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