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龍圖騰網恭喜深圳大學申請的專利基于腦電的多模態情緒數據預測方法、裝置及相關介質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：CN114118165B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202111465384.0，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于腦電的多模態情緒數據預測方法、裝置及相關介質是由張錫豪;周如雙;梁臻;李琳玲;黃淦;張力;張治國設計研發完成，并于2021-12-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于腦電的多模態情緒數據預測方法、裝置及相關介質在說明書摘要公布了：本發明公開了基于腦電數據的多模態情緒數據預測方法、裝置及相關介質，該方法包括：基于域自適應神經網絡對腦電數據進行預測投票，得到個體情緒預測標簽數據；通過深度卷積網絡模型對預設的視聽內容提取深度視覺特征和深度聽覺特征，并將所述深度視覺特征和深度聽覺特征融合為深度視聽融合特征；基于所述深度視覺特征、深度聽覺特征和深度視聽融合特征構建超圖，并通過超圖分割得到所述深度視覺特征、深度聽覺特征和深度視聽融合特征對應的潛藏情緒預測標簽數據；對個體情緒預測標簽數據和潛藏情緒預測標簽數據賦予權重并融合，將融合后的結果作為情緒數據預測結果。本發明結合腦電數據和視聽特征，進行多模態預測，從而提高情緒預測的準確性。

本發明授權基于腦電的多模態情緒數據預測方法、裝置及相關介質在權利要求書中公布了：1.一種基于腦電數據的多模態情緒數據預測方法，其特征在于，包括：在不同分辨率下，對不同子頻帶提取用于訓練的腦電數據的微分熵特征，并基于所述微分熵特征構建域自適應神經網絡；基于所述域自適應神經網絡對目標用戶的腦電數據進行預測投票，得到個體情緒預測標簽數據；通過深度卷積網絡模型對預設的視聽內容提取深度視覺特征和深度聽覺特征，并將所述深度視覺特征和深度聽覺特征融合為深度視聽融合特征；基于所述深度視覺特征、深度聽覺特征和深度視聽融合特征構建超圖，并通過超圖分割得到所述深度視覺特征、深度聽覺特征和深度視聽融合特征對應的潛藏情緒預測標簽數據；對所述個體情緒預測標簽數據和潛藏情緒預測標簽數據賦予權重并融合，將融合后的結果作為情緒數據預測結果。

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深圳大學，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區粵海街道南海大道3688號；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”。