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龍圖騰網恭喜杭州電子科技大學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明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114757235B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210512240.4，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權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;劉鴻剛設計研發完成，并于2022-05-11向國家知識產權局提交的專利申請。

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：腦電情感數據的采集,步驟2：對腦電情感數據進行預處理,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函數,步驟4：根據目標函數得出需要迭代優化的表達式；步驟5：將步驟2中預處理好的腦電數據輸入目標函數中，根據步驟4得出的更新表達式，不斷迭代優化，得到被試者的情感狀態標簽。另外，本發明能針對性地利用某一類情感狀態對應的特有特征以及所有情感狀態的共有特征，讓模型除了有更好地識別情感狀態的性能之外，還可以發現情感狀態和特定特征之間的聯系，從而能更有效率地捕捉到情感狀態。

本發明授權一種基于共有與特有腦電特征挖掘的情感識別方法在權利要求書中公布了：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、對受試者處于進行腦電數據的采集，獲得不同情感類型的腦電情感數據；步驟2、對腦電情感數據進行預處理，得到帶標簽的數據集；步驟3、建立目標函數；對最小二乘線性回歸模型中的權重矩陣的行和列分別增加權重矩陣的2-1范數和1范數，得到擴充的最小二乘的半監督線性回歸模型；同時，根據樣本本身蘊含的特征信息，通過K-近鄰算法得到鄰接矩陣；進而獲取目標函數；最小二乘的半監督線性回歸模型為： 其中，為有標記的特征矩陣；為被測對象的特征矩陣；p表示特征矩陣的維度，ns和nt分別是有訓練集樣本數和測試集樣本數；W是權重矩陣；也由兩部分組成，Ys為有訓練集樣本的特征矩陣的標簽；Ft是被測對象情感類別的預測標簽；n＝ns+nt表示樣本總數；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*中的元素權重矩陣W的1范數表示情感標簽特有特征的詮釋；權重矩陣W的2，1范數表示情感標簽之間共有特征的詮釋；λ1,λ2,β均為預設的模型參數；tr·為矩陣的跡運算；步驟4、利用帶標簽的數據集聯合迭代優化目標函數，并依次對模型中的權重矩陣W，以及預測標簽Ft進行更新表達式求解；步驟5、將經過預處理的被測對象的腦電數據輸入至迭代優化好的目標函數中，獲取被測對象的情感類別。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區2號大街；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。