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龙图腾网获悉天津大学申请的专利状态情绪分类方法、系统和模型训练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：CN121765648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610238040.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权状态情绪分类方法、系统和模型训练方法是由高忠科;李浩宇;郝雨时;崔晓楠设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本状态情绪分类方法、系统和模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种状态情绪分类方法、系统和模型训练方法，可以应用于状态情绪分类技术领域。该方法包括：对生理特征图进行编码，得到生理编码数据，生理特征图是根据从目标对象在多个生理通道各自的生理信号数据中提取的生理特征数据构建的，生理特征图中的生理特征节点表征生理通道的生理特征数据；对脑电特征图进行编码，得到脑电编码数据，脑电特征图是根据从目标对象在多个脑电通道各自的脑电信号数据中提取的脑电特征数据构建的，脑电特征图的脑电特征节点表征脑电通道的脑电特征数据；对生理编码数据和脑电编码数据进行融合，得到多模态融合编码数据；根据多模态融合编码数据，得到目标对象的状态分类结果和情绪分类结果。

本发明授权状态情绪分类方法、系统和模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种状态情绪分类方法，其特征在于，包括： 对生理特征图进行编码，得到生理编码数据，其中，所述生理特征图是根据从目标对象在多个生理通道各自的生理信号数据中提取的生理特征数据构建的，所述生理特征图中的生理特征节点表征所述生理通道的所述生理特征数据，所述生理特征图的生理特征边权重表征与相连接的两个所述生理特征节点各自对应的生理特征数据之间的关联程度； 对脑电特征图进行编码，得到脑电编码数据，其中，所述脑电特征图是根据从所述目标对象在多个脑电通道各自的脑电信号数据中提取的脑电特征数据构建的，所述脑电特征图的脑电特征节点表征所述脑电通道的所述脑电特征数据，所述脑电特征图的脑电特征边权重表征与相连接的两个所述脑电特征节点各自对应的所述脑电特征数据之间的关联程度； 对所述生理编码数据和所述脑电编码数据进行融合，得到多模态融合编码数据； 根据所述多模态融合编码数据，得到所述目标对象的状态分类结果和情绪分类结果； 所述根据所述多模态融合编码数据，得到所述目标对象的状态分类结果和情绪分类结果，包括： 根据所述多模态融合编码数据，得到基于第一处理顺序的第一多模态融合处理数据和基于第二处理顺序的第二多模态融合处理数据； 对所述第一多模态融合处理数据和所述第二多模态融合处理数据进行连接，得到多模态融合连接数据； 根据所述多模态融合连接数据，得到所述目标对象的状态分类结果和情绪分类结果。

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天津大学，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92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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