杭州电子科技大学祝磊获国家专利权
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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面向情绪识别的深度迁移学习域自适应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：CN116796221B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310301807.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种面向情绪识别的深度迁移学习域自适应方法是由祝磊;于飞;黄爱爱;张建海设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向情绪识别的深度迁移学习域自适应方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向情绪识别的深度迁移学习域自适应方法，包括S1：对原始脑电信号进行采样、处理和特征提取；S2：对目标域数据和源域数据进行特征降维；S3：对降维后的数据进行深度域自适应；S4：进行标签预测；S5：选取不同的被试者作为目标域，重复S2‑S4；S6：在跨批次实验中，选择其中一个试验批次作为目标域数据，剩下的数据作为源域数据，执行S3‑S4。本发明将联合分布自适应与深度卷积神经网络相结合，联合分布自适应方法同时考虑源域数据和目标域数据的边缘分布与条件分布的差异，提高域适应能力；采用三层网络进行多层深度域自适应，通过多层适应，可以很好的弥合边缘分布与条件分布下的域差异，提高网络的迁移能力。
本发明授权一种面向情绪识别的深度迁移学习域自适应方法在权利要求书中公布了：1.一种面向情绪识别的深度迁移学习域自适应方法，其特征是，包括以下步骤： S1：对原始脑电信号进行采样和预处理，并提取微分熵特征； S2：在一次跨被试实验中，选取一个被试者数据作为目标域数据，剩下的被试者数据作为源域数据，对数据进行特征降维； S3：将源域数据与目标域数据输入深度域自适应模型，进行边缘分布自适应，进行条件分布自适应；对降维后的数据进行深度域自适应；深度域自适应为三层网络拓扑结构模型； S4：对目标域数据进行标签预测并与真实结果对比，得出本次跨被试实验的准确率； S5：选取不同的被试者作为目标域，重复S2-S4，直到所有被试者和所有批次都循环一次后跨被试实验结束； S6：在跨批次实验中，选择一个试验批次作为目标域数据，剩下的数据作为源域数据，执行S3-S4，直到所有被试者和所有试验批次都循环一次后跨批次实验结束。
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