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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结构化二部图实现量化迁移的脑电情感识别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：CN116166987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310137551.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于结构化二部图实现量化迁移的脑电情感识别方法是由彭勇;庞博文设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构化二部图实现量化迁移的脑电情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于结构化二部图实现量化迁移的脑电情感识别方法。该方法的具体步骤包括：首先采集多名被试者在不同情感状态下的脑电数据，其次对数据进行预处理得到样本矩阵，然后联合结构化二部图构造模型与基于图的半监督标签传播模型迭代得到最优二部图与标签矩阵，最终完成情感脑电识别。本方法通过构造源域样本‑目标域样本结构化二部图来表征样本间的关联程度，该二部图在迭代过程中会主动依据模型中的约束项不断优化自身的结构并在图中融入标签信息；同时本方法量化了源域样本的可迁移性，促使源域高可迁移性样本在标签传播过程中发挥更大的作用，解决了跨被试情感识别领域中因个体差异性造成的情感识别不准确的问题。

本发明授权一种基于结构化二部图实现量化迁移的脑电情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构化二部图实现量化迁移的脑电情感识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、采集多名被试者处于不同情感状态下的脑电数据； 步骤2、对步骤1采集得到的脑电数据进行预处理和特征提取，得到每个被试者的样本矩阵d为特征数，k为样本总数；选择不同被试者的样本矩阵X，分别作为源域样本矩阵Xs＝[s1,s2,…,sm]T和目标域样本矩阵Xt＝[t1,t2,…,tn]T； 步骤3、构建基于结构化二部图实现量化迁移的脑电情感识别模型，其目标函数如下： s.t.Q≥0,Q1＝1,F≥0,F1＝1 其中，si为源域样本矩阵Xs中的样本；ti为目标域样本矩阵Xt中的样本；Q是描述源域样本与目标域样本关联程度的结构化二部图关联矩阵；qij表示关联矩阵Q的第i行第j列个元素；γ是正则化约束项；α为预设的参数，其取值范围为1～10000；Tr·表示矩阵的迹运算；L为拉普拉斯矩阵；是软标签矩阵；Fu∈Rn×c是目标域样本的软标签矩阵；Fl∈Rm×c是源域样本的软标签矩阵；c为情感状态类别的个数； 步骤4、根据步骤3中建立的目标函数，对结构化二部图关联矩阵Q及标签矩阵F进行联合迭代优化； 步骤5、根据关联矩阵Q判断源域样本到目标域样本的可迁移性；根据标签矩阵F获得目标被试在脑电采集时的情感状态。

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