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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利基于少导联脑电信号的人格类型确定方法、装置和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：CN115836862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310107964.5，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于少导联脑电信号的人格类型确定方法、装置和设备是由邬霞;韩宇阳;魏馥琳设计研发完成，并于2023-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于少导联脑电信号的人格类型确定方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种基于少导联脑电信号的人格类型确定方法、装置和设备，其中，方法包括：获取来自少导联脑电采集设备的目标对象的少导联脑电信号；基于少导联脑电信号，确定预设频段对应的功率谱密度特征，预设频段包括预先确定的与人格的确定相关的至少一个频段；基于预设频段对应的功率谱密度特征，利用预先训练获得的人格指标回归预测模型，确定目标对象所属的目标人格类型；输出目标对象所属的目标人格类型。本公开实施例可以实现基于少导联脑电信号的实时在线的人格类型确定及输出，有效提高人格类型确定的便捷性和通用性，可以适用于日常生活的大部分场景，解决现有技术多导联脑电信号受采集设备限制导致应用场景受到制约等问题。

本发明授权基于少导联脑电信号的人格类型确定方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于少导联脑电信号的人格类型确定方法，其特征在于，包括： 获取来自少导联脑电采集设备的目标对象的少导联脑电信号； 基于所述少导联脑电信号，确定预设频段对应的功率谱密度特征，所述预设频段包括预先确定的与人格的确定相关的至少一个频段；所述预设频段对应的功率谱密度特征是基于预设分析方式确定的各种特征中与人格类型相关度较大的特征； 基于所述预设频段对应的功率谱密度特征，利用预先训练获得的人格指标回归预测模型，确定所述目标对象所属的目标人格类型； 输出所述目标对象所属的所述目标人格类型； 其中，所述人格指标回归预测模型包括空间信息提取网络、特征融合网络和时间信息提取网络；所述基于所述预设频段对应的功率谱密度特征，利用预先训练获得的人格指标回归预测模型，确定所述目标对象所属的目标人格类型，包括：利用所述空间信息提取网络，对所述预设频段对应的功率谱密度特征进行空间特征提取，获得空间特征信息，所述空间信息提取网络为轻量级残差神经网络；利用所述特征融合网络对所述空间特征信息进行特征融合，获得融合后的第一特征信息；利用所述时间信息提取网络对所述第一特征信息进行处理，获得所述目标对象在各预设人格类型分别对应的得分，所述时间信息提取网络为长短时记忆网络；基于所述目标对象在各所述预设人格类型分别对应的得分，确定所述目标对象所属的所述目标人格类型。

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