买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于长时脑电信号的情绪识别方法、装置、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：CN117290776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202311512435.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于长时脑电信号的情绪识别方法、装置、设备及介质是由梁臻;刘淇乐;潘越;黄淦;张力;李琳玲设计研发完成，并于2023-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于长时脑电信号的情绪识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于长时脑电信号的情绪识别方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取被试数据集；提取被试数据集中的每一长时脑电信号的微分熵特征；通过时空特征提取网络中的空间特征提取网络对微分熵特征进行空间信息和频率信息的特征提取，得到初始特征；通过时间特征提取网络提取初始特征中的时序信息，得到目标特征；通过分类器基于目标特征进行分类处理并计算分类损失，以及通过域对抗网络基于目标特征计算域判别损失；基于分类损失和域判别损失训练情绪识别模型进行训练，得到目标情绪识别模型；基于目标情绪识别模型对待识别脑电信号进行情绪识别，得到目标情绪识别结果。本申请提高对长时脑电信号的情绪识别准确性。

本发明授权基于长时脑电信号的情绪识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于长时脑电信号的情绪识别方法，其特征在于，包括： 获取被试数据集，其中，所述被试数据集中包括多个长时脑电信号； 提取所述被试数据集中的每一长时脑电信号的微分熵特征； 将所述微分熵特征输入至基于Transformer网络的时空特征提取网络中，并通过所述时空特征提取网络中的空间特征提取网络对所述微分熵特征进行空间信息和频率信息的特征提取，得到初始特征； 通过所述时空特征提取网络中的时间特征提取网络提取所述初始特征中的时序信息，得到目标特征； 通过分类器基于所述目标特征进行分类处理并计算分类损失，以及通过域对抗网络基于所述目标特征计算域判别损失； 基于所述分类损失和所述域判别损失训练情绪识别模型进行训练，得到目标情绪识别模型； 获取待识别脑电信号，并基于所述目标情绪识别模型对所述待识别脑电信号进行情绪识别，得到目标情绪识别结果； 所述将所述微分熵特征输入至基于Transformer网络的时空特征提取网络中，并通过所述时空特征提取网络中的空间特征提取网络对所述微分熵特征进行空间信息和频率信息的特征提取，得到初始特征，包括： 将所述微分熵特征输入至基于Transformer网络的时空特征提取网络中，将所述微分熵特征在每个时间点上的不同通道作为一个空间信息序列，以及将所述微分熵特征在每个时间点上的不同频段作为一个频率信息序列； 在所述空间特征提取网络中，通过多头注意力机制将每秒所述微分熵特征映射为Query向量、Key向量和Value向量； 将所述空间信息序列和所述频率信息序列对应的Query向量和Key向量进行内积处理和归一化处理，以计算所述空间信息序列和所述频率信息序列各自的Query向量和Key向量之间的相似度，得到空间信息的目标相似度和频率信息的目标相似度； 通过偶数项的注意力头将所述空间信息的目标相似度和所述空间信息序列对应的Value向量进行内积处理，以提取所述空间信息序列对应的注意力分数，得到空间信息特征； 通过奇数项的注意力头将所述频率信息的目标相似度和所述频率信息序列对应的Value向量的转置进行内积处理，以提取所述频率信息序列对应的注意力分数，得到频率信息特征； 基于所述空间信息特征和所述频率信息特征生成所述初始特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。