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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京繁星與你文化科技有限公司申請的專利基于深度學習與腦波信號的個性化音樂推薦方法及系統(tǒng)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：CN119848288B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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：202510028508.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/635；該發(fā)明授權(quán)基于深度學習與腦波信號的個性化音樂推薦方法及系統(tǒng)是由任玨靜;孫斌;白曉琪;張利偉;韓琳;祁珊珊設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度學習與腦波信號的個性化音樂推薦方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于深度學習與腦波信號的個性化音樂推薦方法及系統(tǒng)，屬于機器學習技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：采集用戶佩戴腦電圖設(shè)備與心率監(jiān)測設(shè)備時的生理信號，結(jié)合心率變異性數(shù)據(jù)的時域頻域特征，通過自編碼器降維形成特征向量；根據(jù)降維后的特征向量計算樣本相似度矩陣，執(zhí)行球形聚類分組，構(gòu)建各類別的狀態(tài)動作價值表并初始化；將特征向量輸入構(gòu)建的深度網(wǎng)絡(luò)，采用優(yōu)先級經(jīng)驗回放存儲交互數(shù)據(jù)，執(zhí)行參數(shù)更新與梯度裁剪；采集用戶對推薦音樂的評分與生理信號變化，基于新增數(shù)據(jù)重新聚類，對聚類結(jié)構(gòu)進行動態(tài)調(diào)整。通過本申請的方案，能夠提高音樂推薦與用戶當前生理狀態(tài)的匹配度，增強推薦的個性化和有效性。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學習與腦波信號的個性化音樂推薦方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學習與腦波信號的個性化音樂推薦方法，其特征在于，包括： 采集用戶佩戴腦電圖設(shè)備與心率監(jiān)測設(shè)備時的生理信號，對采集信號進行濾波分段預(yù)處理，生成時間-頻率矩陣； 對預(yù)處理后的矩陣進行多尺度卷積特征提取，結(jié)合心率變異性數(shù)據(jù)的時域頻域特征，通過自編碼器降維形成特征向量； 根據(jù)降維后的特征向量計算樣本相似度矩陣，執(zhí)行球形聚類分組，構(gòu)建各類別的狀態(tài)動作價值表并初始化，包括： 基于降維后的特征向量采用改進的球形聚類算法進行用戶分組； 計算樣本間余弦相似度矩陣，通過最大化輪廓系數(shù)確定聚類數(shù)； 隨機選擇初始類中心，計算樣本與類中心的相似度進行分配； 對每個用戶類別構(gòu)建獨立的狀態(tài)動作價值表； 設(shè)置探索率采用余弦退火策略，基于類內(nèi)樣本特征均值計算初始值； 將特征向量輸入構(gòu)建的深度網(wǎng)絡(luò)，采用優(yōu)先級經(jīng)驗回放存儲交互數(shù)據(jù)，執(zhí)行參數(shù)更新與梯度裁剪，包括： 將實時特征向量輸入深度狀態(tài)動作價值網(wǎng)絡(luò)進行策略優(yōu)化； 構(gòu)建具有多層全連接結(jié)構(gòu)的主網(wǎng)絡(luò)和目標網(wǎng)絡(luò)； 采用優(yōu)先級經(jīng)驗回放機制存儲交互數(shù)據(jù)； 使用損失函數(shù)進行參數(shù)更新，對梯度值進行范數(shù)裁剪； 為網(wǎng)絡(luò)權(quán)重添加參數(shù)化的高斯噪聲，隨訓練逐步減小噪聲標準差； 采集用戶對推薦音樂的評分與生理信號變化，基于新增數(shù)據(jù)重新聚類，對聚類結(jié)構(gòu)進行動態(tài)調(diào)整。

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)人北京繁星與你文化科技有限公司，其通訊地址為：100120 北京市西城區(qū)德勝門外大街83號9層909-A53房間；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)”。