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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数据与情感机制融合度量的情绪样本选择与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：CN120744573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510806231.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种数据与情感机制融合度量的情绪样本选择与识别方法是由刘念纯;杨光毅;彭勇设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据与情感机制融合度量的情绪样本选择与识别方法在说明书摘要公布了：一种数据与情感机制融合度量的情绪样本选择与识别方法，包括以下步骤：构建并训练注意力原型网络模型；注意力原型网络模型包括特征提取器、实例级注意力模块和特征级注意力模块；实例级注意力模块通过计算查询样本与支持集样本间的相似度对不同脑电样本动态加权，生成注意力权重；特征级注意力模块根据特征提取器提取的深层特征表示生成特征重要性权重；计算每个未标记样本中的未标记样本的类激活映射热图，生成指导型类激活映射；计算每个脑区的区域重要性得分；计算样本一致性损失；根据区域重要性得分和样本一致性损失，计算生成每个未标记样本的综合采样分数；根据综合采样分数筛选未标记样本。

本发明授权一种数据与情感机制融合度量的情绪样本选择与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种数据与情感机制融合度量的情绪样本选择与识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、采集并预处理原始脑电数据，生成脑电样本； 步骤S2、对所述脑电样本进行特征提取，生成特征向量集合；所述脑电样本包括已标记样本和未标记样本；所述已标记样本为分配情感类别标签的所述脑电样本； 步骤S3、构建并训练注意力原型网络模型；所述注意力原型网络模型包括特征提取器、实例级注意力模块和特征级注意力模块； 所述实例级注意力模块通过计算查询样本与支持集样本间的相似度对不同所述脑电样本动态加权，生成注意力权重；所述支持集样本为所述已标记样本；所述查询样本为所述未标记样本； 所述特征级注意力模块根据所述特征提取器提取的深层特征表示生成特征重要性权重，用于调整对不同脑电特征维度的关注； 步骤S4、计算每个所述未标记样本中的未标记样本的类激活映射热图，生成指导型类激活映射； 根据关键脑区对情感处理的重要性和所述指导型类激活映射，计算每个脑区的区域重要性得分； 通过对所述未标记样本添加噪声和掩码生成增强样本，进而计算样本一致性损失； 根据所述区域重要性得分和所述样本一致性损失，计算生成每个所述未标记样本的综合采样分数； 根据所述综合采样分数筛选所述未标记样本。

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