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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于深度神经网络的EEG情感解析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：CN119112183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411158358.7，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于深度神经网络的EEG情感解析方法是由王佳璇;宋耀设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的EEG情感解析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的EEG情感解析方法，包括：采集多通道数据，对数据进行多维特征提取，并对特征进行平滑和标准化处理；将处理后的特征输入到CNN‑LSTM模型中，分析特征并得出情感特征；对情感特征和信号特征维度进一步分析，输出精确情感分数；本发明实现对全通道脑电数据的多维度特征提取以及情绪量化判别，取代了传统的类别判别，取得了高效率、高精度、细致的效果。

本发明授权基于深度神经网络的EEG情感解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的EEG情感解析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采集多通道数据，对数据进行多维特征提取，并对特征进行平滑和标准化处理；所述步骤1具体如下： 将EEG数据集读入为Raw对象并同时载入对应的[1,0,-1]的标签，对每个Raw对象，将其分解为δ、θ、α、β、γ五个频带，并进行特征提取，包括对每个频带计算其功率谱密度，提取其频域特征；运用短时傅里叶变换提取时域特征；计算差分熵，提取非线性动力学特征；将提取的特征组成特征数组并使用卡尔曼滤波器进行特征平滑处理以及使用StandardScaler进行特征的标准化； 步骤2、将处理后的特征输入到CNN-LSTM模型中，分析特征并得出情感特征；在步骤2中，所述CNN-LSTM模型具体包括： 第一卷积层，32个卷积核，大小为3*3，使用ReLU激活函数；第一池化层，最大池化，池化窗口为2*2；第二卷积层，64个卷积核，大小为3*3，使用ReLU激活函数；第二池化层，最大池化，池化窗口为2*2；第三卷积层，128个卷积核，大小为3*3，使用ReLU激活函数；第三池化层，最大池化，池化窗口为2*2；第四卷积层，256个卷积核，大小为3*3，使用ReLU激活函数；第四池化层，最大池化，池化窗口为2*2；第五卷积层，512个卷积核，大小为3*3，使用ReLU激活函数；第五池化层，最大池化，池化窗口为2*2；Dropout层，设置dropout率为0.25；第一层LSTM，配置100个单元，返回整个序列；第二层LSTM，配置100个单元，返回整个序列；第三层LSTM，配置100个单元，返回最后一个时间步的输出；每层LSTM之后添加Dropout层，设置dropout率为0.5；全连接层，使用128个单元，使用ReLU激活函数；输出层，1个单元，使用tanh激活函数，输出情绪值；在整个CNN-LSTM模型中，采用均方误差作为损失函数，并设置Adam优化器； 步骤3、对情感特征和信号特征维度进一步分析，输出范围为[-1,1]的连续精确情感分数。

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