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

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)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(shí)別方法是由彭勇;劉鴻剛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于共有與特有腦電特征挖掘的情感識(shí)別方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于共有與特有腦電特征挖掘的情感識(shí)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(duì)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(shí)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(duì)性地利用某一類情感狀態(tài)對(duì)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(shí)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(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于共有與特有腦電特征挖掘的情感識(shí)別方法，其特征在于：包括如下步驟：步驟1、對(duì)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(duì)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(duì)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(shí)，根據(jù)樣本本身蘊(yùn)含的特征信息，通過(guò)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(cè)對(duì)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(cè)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(cè)對(duì)象情感類別的預(yù)測(cè)標(biāo)簽；n＝ns+nt表示樣本總數(shù)；F＝XW；L2＝L*-L；為通過(guò)對(duì)樣本矩陣X用KNN算法得到的鄰接矩陣；對(duì)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(yùn)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(duì)模型中的權(quán)重矩陣W，以及預(yù)測(cè)標(biāo)簽Ft進(jìn)行更新表達(dá)式求解；步驟5、將經(jīng)過(guò)預(yù)處理的被測(cè)對(duì)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(cè)對(duì)象的情感類別。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)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(hào)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)”。