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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利结合多源域适应和长短期记忆网络进行脑电情绪识别的方法、系统、设备及介质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：CN118503820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202410555490.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权结合多源域适应和长短期记忆网络进行脑电情绪识别的方法、系统、设备及介质是由杨利英;叶雨萌设计研发完成，并于2024-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合多源域适应和长短期记忆网络进行脑电情绪识别的方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种结合多源域适应和长短期记忆网络进行脑电情绪识别的方法、系统、设备及介质，方法包括先用LSTM构造公共特征提取器来提脑电数据的共同特征，再用2层LSTM连接一个线性层和激活函数构造特定域特征提取器来提取脑电数据的域特异性特征，在特征提取的同时捕捉脑电在时间维度上的动态特征，最后将提取到的公共特征和特定特征送入域分类器，进行误差计算和分类预测得到情绪预测结果；系统、设备及介质用于实现结合多源域适应和长短期记忆网络进行脑电情绪识别的方法；具有可以利用脑电信号时序特征、能够利用多个源域的知识对目标域进行预测，从而提高分类预测准确率的特点。

本发明授权结合多源域适应和长短期记忆网络进行脑电情绪识别的方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.结合多源域适应和长短期记忆网络进行脑电情绪识别的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：设置循环轮次； 步骤2：利用1层LSTM网络作为公共特征提取器，提取脑电数据的公共特征； 步骤3：利用2层LSTM网络、全连接层及激活函数作为N个特定域特征提取器，在步骤2提取的脑电公共特征数据中提取脑电数据的特定域特征，用最大均值差异mmdloss计算源域和目标域的特定域特征在特征空间上的差异，其中，N为源域数量； 步骤4：构造N个softmax分类器，运用步骤3提取的脑电数据的特定域特征为每个分支进行情绪分类预测，用分类损失clsloss计算每一次分类损失，用差异损失discloss减小N个分类器情绪预测结果的差异性，得到N个收敛的情绪预测结果； 步骤5：将步骤4得到的N个收敛的情绪预测结果值取平均，作为最终的情绪预测结果，最终通过最大均值差异mmdloss、分类损失clsloss及差异损失discloss加权求和得到最终分类预测损失L，用最终分类预测损失L更新网络权重，并重新行执行步骤2～步骤5，直到达到步骤1设置的轮次。

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