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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于脑区拓扑和时空的双分支脑电情感识别方法与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：CN121388531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511982476.4，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于脑区拓扑和时空的双分支脑电情感识别方法与系统是由张鹏;丁伟;汪付强;赵微;张建强;刘祥志设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑区拓扑和时空的双分支脑电情感识别方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能与脑电情感识别领域，提供了一种基于脑区拓扑和时空的双分支脑电情感识别方法与系统，对待识别的脑电信号进行预处理得到多个脑电片段，提取各脑电片段的差分熵序列和通道之间的斯皮尔曼相关系数矩阵；基于斯皮尔曼相关系数矩阵，利用桥接动态图注意力网络模块提取脑区拓扑特征；利用多尺度时空混合注意力模块对差分熵序列处理，得到多尺度时空特征；将脑区拓扑特征和多尺度时空特征进行残差相互交叉注意力融合，得到融合特征；基于融合特征进行分类，确定脑电信号对应的情感识别结果。本发明利用脑电信号的空间拓扑特征与多拓扑时间动态特征，提高情感识别的准确率和鲁棒性，解决其在建模空间依赖和时间动态上的不足。

本发明授权基于脑区拓扑和时空的双分支脑电情感识别方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于脑区拓扑和时空的双分支脑电情感识别方法，其特征在于，包括： 对待识别的脑电信号进行预处理得到多个脑电片段，提取各脑电片段的差分熵序列和通道之间的斯皮尔曼相关系数矩阵； 基于斯皮尔曼相关系数矩阵，利用桥接动态图注意力网络模块提取脑区拓扑特征； 利用多尺度时空混合注意力模块对各脑电片段的差分熵序列处理，得到多尺度时空特征； 将脑区拓扑特征和多尺度时空特征进行残差相互交叉注意力融合，得到融合特征； 基于融合特征进行分类，确定脑电信号对应的情感识别结果； 所述基于斯皮尔曼相关系数矩阵，利用桥接动态图注意力网络模块提取脑区拓扑特征，包括： 将斯皮尔曼相关系数矩阵作为动态邻接矩阵，以通道作为节点，通道间的相关性作为边的权重，构建脑区拓扑图； 基于脑区拓扑图，利用依次连接的三个动态图注意网络层对脑区拓扑图中的任意节点对依次进行特征聚合更新，得到所有脑区节点更新特征； 将前一层动态图注意网络层输出的脑区节点更新特征与当前动态图注意网络层输出的脑区节点更新特征按元素相加，得到当前动态图注意网络层的脑区节点残差特征； 将每层中的脑区节点残差特征进行非线性映射，得到每层中的脑区节点映射特征； 将各层脑区节点映射特征进行加权融合，并与最后一个脑区节点残差特征按元素相乘，得到初始脑区拓扑特征，提取初始脑区拓扑特征的全局特征，得到脑区拓扑特征。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501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”。

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