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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种脑电信号情感识别方法、系统、设备以及储存介质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：CN120114059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510267608.9，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种脑电信号情感识别方法、系统、设备以及储存介质是由赵刚;叶坤设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑电信号情感识别方法、系统、设备以及储存介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑电信号情感识别方法、系统、设备以及储存介质，涉及脑电信号情感识别技术领域，包括：将脑电信号输入到训练完成的情感识别模型中进行预测分类，得到对应的情感识别结果；情感识别模型的训练过程如下：对所获取的带有标签类别信息的原始脑电信号进行预处理，构建训练数据集；训练数据集中的脑电信号样本通过两组模块的尺度融合卷积以及双重加权特征图处理，得到每段脑电信号样本的临时特征序列；每段脑电信号的临时特征序列经过长短记忆网络学习特征序列中的长期依赖关系，基于所输出的最终特征序列得到对应的情感识别结果；该情感识别方法、系统、设备以及储存介质，显著提升了脑电信号情感识别准确率。

本发明授权一种脑电信号情感识别方法、系统、设备以及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种脑电信号情感识别方法，其特征在于，包括： 将脑电信号输入到训练完成的情感识别模型中进行预测分类，得到对应的情感识别结果，所述情感识别模型包括基于注意力引导多尺度融合卷积的AMSF块、通道和空间注意力叠加的CSA块以及长短记忆网络；AMSF块和CSA块作为一组模块，两组模块串联后连接到长短记忆网络； 情感识别模型的训练过程如下： 对所获取的带有标签类别信息的原始脑电信号进行预处理，构建训练数据集； 训练数据集中的脑电信号样本通过两组模块的尺度融合卷积以及双重加权特征图处理，得到每段脑电信号样本的临时特征序列； 每段脑电信号的临时特征序列经过长短记忆网络学习特征序列中的长期依赖关系，基于所输出的最终特征序列得到对应的情感识别结果； 构建损失函数，以调整情感识别模型的可训练参数； 所述AMSF块包括通道注意力模块、空间注意力模块、群卷积模块和辅助模块；将所述通道注意力模块和所述空间注意力模块封装得到CSA块； 将第段脑电信号样本并输入到辅助模块中，将脑电信号样本划分为多个子特征组，每个子特征组对应一个卷积核大小和分组数，逐步索引每个子特征组对应数值向群卷积模块传参； 群卷积模块基于卷积核大小通过滑动窗口提取局部特征并进行通道维度的特征拼接，得到脑电信号样本的多尺度特征序列； 通道注意力模块以特征序列作为输入，进行不同尺度特征图的通道注意力加权，得到多尺度通道注意力特征序列； 空间注意力模块以特征序列作为输入，进行不同尺度特征图的空间注意力加权，得到多尺度通道和空间注意力特征序列； 将多尺度通道和特征序列进行通道维度的特征融合，得到注意力引导的多尺度融合卷积序列。

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