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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利通过分级特征融合构建脑电数据与情绪状态间联系的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：CN120713524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511170764.X，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权通过分级特征融合构建脑电数据与情绪状态间联系的方法是由程焕;赵前;陈健乐;丁甜;陈士国;刘东红;叶兴乾设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本通过分级特征融合构建脑电数据与情绪状态间联系的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及脑电图像处理及深度学习技术领域，公开了通过分级特征融合构建脑电数据与情绪状态间联系的方法，设计了HSFS‑Transformer模型，旨在通过分层提取全局和局部特征充分挖掘EEG信号的时空特征，提升情绪分类识别任务的性能，然后采集感官成员对不同柑橘风味产生的EEG数据用于HSFS‑Transformer模型的离线训练，从而获得可以进行对不同柑橘风味的情绪价值二分类模型和四分类模型。本发明分别对脑电信号的整体空间关系与特定脑区内的细粒度特征进行建模，实现多粒度分级的特征表示，克服了常规感官分析主观性强、实用性弱、重复性差等缺点，同时在感官评价中引入了情绪价值评估概念。

本发明授权通过分级特征融合构建脑电数据与情绪状态间联系的方法在权利要求书中公布了：1.通过分级特征融合构建脑电数据与情绪状态间联系的方法，其特征在于包括以下步骤： S1、构建基于脑电图空间特征信息提取模型，包括依次连接的数据输入和归一化模块、位置编码和分类标签模块、局部和全局注意提取模块、Transformer编码模块和情绪分类模块； 所述位置编码和分类标签模块的操作为：首先对归一化后的脑电图数据分别施加不同的线性变换，生成局部位置编码层与全局位置编码层；然后，在电极通道维度上对位置编码后脑电图数据的引入独立且可学习的分类标签，生成带有全局分类标签的全局脑电图数据，以及基于大脑区域带有局部分类标签的局部脑电图数据； 所述局部和全局注意提取模块包括一个全局注意力模块和七个局部注意力模块，带有全局分类标签的全局脑电图数据通过全局注意力模块获得全局特征，带有局部分类标签的局部脑电图数据按局部脑区的分类输入到局部注意力模块获得分类的局部脑区特征； 所述Transformer编码模块的操作为： 1融合特征： 其中，为全局注意力模块的输出，为局部注意力模块的输出； 2融合特征矩阵Output_1通过层归一化的正则化操作，然后经过MLP模块进行特征提取； S2、召集感官成员柑橘风味进行嗅闻，并捕捉他们在嗅觉干预下的脑电图数据，同时记录感官得分和情感倾向；然后对脑电图数据进行预处理操作，将预处理后的脑电图数据和感官得分构建二分类训练数据集，将预处理后的脑电图数据和情感倾向构建四分类训练数据集； S3、通过二分类训练数据集对基于脑电图空间特征信息提取模型进行训练获得基于脑电图空间特征信息提取二分类模型，对通过四分类训练数据集对基于脑电图空间特征信息提取模型进行训练获得基于脑电图空间特征信息提取四分类模型训练。

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