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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利基于通道选择的脑电动态连续情绪识别方法、系统及设备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：CN119837531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510314851.1，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于通道选择的脑电动态连续情绪识别方法、系统及设备是由揭丽琳;刘勇;黎明;鲁宇明;李军华;陈昊;黎政秀设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于通道选择的脑电动态连续情绪识别方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于通道选择的脑电动态连续情绪识别方法、系统及设备，涉及脑电情绪识别领域，该方法包括：采集受试者在动态情境下的多通道脑电时序信号；采用EEG‑Net及非支配排序遗传算法确定最优通道组合；根据最优通道组合对应的脑电时序信号，采用情绪识别模型确定连续动态情绪类别；其中，情绪识别模型包括短期流特征提取网络、长期流特征提取网络、注意力机制层和分类器；短期流特征提取网络提取局部特征；长期流特征提取网络提取全局特征；注意力机制层对局部特征及全局特征进行融合；分类器根据融合特征确定连续动态情绪类别。本申请可捕捉脑电时序信号的长期时间依赖性和全局特征，进而提高了动态连续情绪识别的精度。

本发明授权基于通道选择的脑电动态连续情绪识别方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于通道选择的脑电动态连续情绪识别方法，其特征在于，所述基于通道选择的脑电动态连续情绪识别方法包括： 采集受试者在动态情境下的多通道脑电时序信号； 根据所述多通道脑电时序信号，采用EEG-Net及非支配排序遗传算法，确定最优通道组合；根据所述多通道脑电时序信号，采用EEG-Net及非支配排序遗传算法，确定最优通道组合，具体包括：根据所述多通道脑电时序信号确定初始种群；所述初始种群中的个体表示一种通道组合；针对第m次迭代，采用EEG-Net分别对第m次迭代时的种群中每个通道的脑电时序信号进行分类，确定每个通道的分类准确率和计算复杂度；m0；第1次迭代时的种群为初始种群；根据每个通道的分类准确率和计算复杂度，对第m次迭代时的种群进行非支配排序，将第m次迭代时的种群中的个体划分为多个非支配前沿；计算每个非支配前沿中个体的拥挤度距离；根据每个非支配前沿中个体的拥挤度距离，确定第m+1次迭代时的种群，并进行第m+1次迭代，直至满足预设终止条件时，根据满足预设终止条件时的种群确定最优通道组合；为了进一步优化EEG-Net模型的性能并减少计算复杂度，采用非支配排序遗传算法II进行多目标通道筛选，通过NSGA-II确定一组在分类准确率和计算复杂度上表现良好的最优通道组合； 根据最优通道组合对应的脑电时序信号，采用预先训练好的情绪识别模型，确定受试者在动态情景下的连续动态情绪类别；通过构建双流网络结构，长期流特征提取网络通过特征编码确保输入序列能正确表达时序信息，再通过多头自注意力捕捉全局依赖关系，增强情绪识别模型对不同特征的关注能力，最后通过前馈神经网络进行非线性变换，生成高层次的特征表示，有效地捕捉了脑电时序信号的长期时间依赖性和全局特征； 其中，所述情绪识别模型包括短期流特征提取网络、长期流特征提取网络、注意力机制层和分类器；所述短期流特征提取网络用于采用时序卷积模块提取脑电时序信号的局部特征；所述长期流特征提取网络用于采用Transformer模块提取脑电时序信号的全局特征；所述注意力机制层用于对局部特征及全局特征进行融合，得到融合特征；所述分类器用于根据融合特征确定连续动态情绪类别。

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南昌航空大学，其通讯地址为：330063 江西省南昌市红谷滩区丰和南大道696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”。