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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請的專利一種基于共有與特有腦電特征挖掘的情感識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114757235B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210512240.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于共有與特有腦電特征挖掘的情感識別方法是由彭勇;劉鴻剛設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于共有與特有腦電特征挖掘的情感識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于共有與特有腦電特征挖掘的情感識別方法，包括如下步驟：步驟1：腦電情感數(shù)據(jù)的采集,步驟2：對腦電情感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,步驟3：建立基于共有與特有腦電特征情感識別模型的目標(biāo)函數(shù),步驟4：根據(jù)目標(biāo)函數(shù)得出需要迭代優(yōu)化的表達(dá)式；步驟5：將步驟2中預(yù)處理好的腦電數(shù)據(jù)輸入目標(biāo)函數(shù)中，根據(jù)步驟4得出的更新表達(dá)式，不斷迭代優(yōu)化，得到被試者的情感狀態(tài)標(biāo)簽。另外，本發(fā)明能針對性地利用某一類情感狀態(tài)對應(yīng)的特有特征以及所有情感狀態(tài)的共有特征，讓模型除了有更好地識別情感狀態(tài)的性能之外，還可以發(fā)現(xiàn)情感狀態(tài)和特定特征之間的聯(lián)系，從而能更有效率地捕捉到情感狀態(tài)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于共有與特有腦電特征挖掘的情感識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于共有與特有腦電特征挖掘的情感識別方法，其特征在于：包括如下步驟：步驟1、對受試者處于進(jìn)行腦電數(shù)據(jù)的采集，獲得不同情感類型的腦電情感數(shù)據(jù)；步驟2、對腦電情感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集；步驟3、建立目標(biāo)函數(shù)；對最小二乘線性回歸模型中的權(quán)重矩陣的行和列分別增加權(quán)重矩陣的2-1范數(shù)和1范數(shù)，得到擴(kuò)充的最小二乘的半監(jiān)督線性回歸模型；同時，根據(jù)樣本本身蘊含的特征信息，通過K-近鄰算法得到鄰接矩陣；進(jìn)而獲取目標(biāo)函數(shù)；最小二乘的半監(jiān)督線性回歸模型為： 其中，為有標(biāo)記的特征矩陣；為被測對象的特征矩陣；p表示特征矩陣的維度，ns和nt分別是有訓(xùn)練集樣本數(shù)和測試集樣本數(shù)；W是權(quán)重矩陣；也由兩部分組成，Ys為有訓(xùn)練集樣本的特征矩陣的標(biāo)簽；Ft是被測對象情感類別的預(yù)測標(biāo)簽；n＝ns+nt表示樣本總數(shù)；F＝XW；L2＝L*-L；為通過對樣本矩陣X用KNN算法得到的鄰接矩陣；對角矩陣L*中的元素權(quán)重矩陣W的1范數(shù)表示情感標(biāo)簽特有特征的詮釋；權(quán)重矩陣W的2，1范數(shù)表示情感標(biāo)簽之間共有特征的詮釋；λ1,λ2,β均為預(yù)設(shè)的模型參數(shù)；tr·為矩陣的跡運算；步驟4、利用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集聯(lián)合迭代優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，并依次對模型中的權(quán)重矩陣W，以及預(yù)測標(biāo)簽Ft進(jìn)行更新表達(dá)式求解；步驟5、將經(jīng)過預(yù)處理的被測對象的腦電數(shù)據(jù)輸入至迭代優(yōu)化好的目標(biāo)函數(shù)中，獲取被測對象的情感類別。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人杭州電子科技大學(xué)，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區(qū)2號大街；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。