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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于残差交叉注意力的多任务EEG情绪状态分类方法、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：CN119598289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411649964.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于残差交叉注意力的多任务EEG情绪状态分类方法、系统及设备是由曾虹;孔馨旎;欧阳瑜;刘钰;郭亚茹;程文杰;李中正设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于残差交叉注意力的多任务EEG情绪状态分类方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于残差交叉注意力的多任务EEG情绪状态分类方法、系统及设备，涉及脑电信号情绪状态识别领域，该方法包括：获取待分类EEG数据；对所述待分类EEG数据进行去噪处理，得到去噪后的待分类EEG数据；对所述去噪后的待分类EEG数据进行时序特征提取，得到待分类EEG数据的时序特征；将所述待分类EEG数据的时序特征输入至训练好的EEG情绪状态分类模型中，确定情绪状态；所述EEG情绪状态分类模型包括特征提取模块、残差多头交叉注意力模块、门控多嵌入模块和任务塔分类模块，本申请可提高EEG情绪状态分类的准确性。

本发明授权一种基于残差交叉注意力的多任务EEG情绪状态分类方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于残差交叉注意力的多任务EEG情绪状态分类方法，其特征在于，所述基于残差交叉注意力的多任务EEG情绪状态分类方法包括： 获取待分类EEG数据； 对所述待分类EEG数据进行去噪处理，得到去噪后的待分类EEG数据； 对所述去噪后的待分类EEG数据进行时序特征提取，得到待分类EEG数据的时序特征； 将所述待分类EEG数据的时序特征输入至训练好的EEG情绪状态分类模型中，确定情绪状态；所述EEG情绪状态分类模型包括特征提取模块、残差多头交叉注意力模块、门控多嵌入模块和任务塔分类模块； 将所述待分类EEG数据的时序特征输入至训练好的EEG情绪状态分类模型中，确定情绪状态，具体包括： 将所述待分类EEG数据的时序特征输入至所述特征提取模块，得到特征集合；所述特征集合包括唤醒度特征、效价特征和共享特征； 将所述特征集合输入至所述残差多头交叉注意力模块，得到特定特征；所述特定特征包括唤醒度特定特征和效价特定特征； 将所述特定特征输入至所述门控多嵌入模块，得到剔除无用信息后的特定特征； 将所述剔除无用信息后的特定特征输入至所述任务塔分类模块，确定情绪状态； 所述特征提取模块包括：唤醒度任务专家单元、效价任务专家单元和共享任务专家单元； 其中，将所述待分类EEG数据的时序特征输入至所述特征提取模块，得到特征集合，具体包括： 将所述待分类EEG数据的时序特征输入至所述唤醒度任务专家单元，得到唤醒度特征； 将所述待分类EEG数据的时序特征输入至所述效价任务专家单元，得到效价特征； 将所述待分类EEG数据的时序特征输入至所述共享任务专家单元，得到共享特征； 其中，将所述特征集合输入至所述残差多头交叉注意力模块，得到特定特征，具体包括： 将所述效价特征和所述唤醒度特征分别与所述共享特征进行拼接，得到相关特征；所述相关特征包括第一相关特征和第二相关特征； 基于所述唤醒度特征、所述效价特征和所述相关特征得到多头注意力值；所述多头注意力值包括第一多头注意力值和第二多头注意力值； 对所述唤醒度特征和所述第一多头注意力值相加的结果进行归一化处理，得到唤醒度特定特征； 对所述效价特征和所述第二多头注意力值相加的结果进行归一化处理，得到效价特定特征； 其中，基于所述唤醒度特征、所述效价特征和所述相关特征得到多头注意力值，具体包括： 采用多个投影矩阵，对所述唤醒度特征和所述第一相关特征进行多次线性变换，得到第一线性向量集合； 采用多个投影矩阵，对所述效价特征和所述第二相关特征进行多次线性变换，得到第二线性向量集合； 对所述第一线性向量集合进行跨任务多头注意力值计算，得到第一注意力值集合，并对所述第一注意力值集合进行拼接，得到第一多头注意力值； 其中，将所述特定特征输入至所述门控多嵌入模块，得到剔除无用信息后的特定特征，具体包括： 基于多嵌入范式，对所述特定特征进行线性变换，得到嵌入结果； 采用sigmoid激活函数对所述嵌入结果进行激活，得到激活后的嵌入结果； 对所述嵌入结果和所述激活后的嵌入结果进行点乘，并进行线性变换，得到剔除无用信息后的特定特征； 其中，任务塔分类模块包括唤醒度任务的任务塔和效价任务的任务塔：将从门控多嵌入模块中提取的剔除无用信息后的特定特征输入到各自的任务塔中进行分类以获得预测结果，确定情绪状态。

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