買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉合肥工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利基于在線自適應(yīng)特征參數(shù)優(yōu)化的腦電信號(hào)情緒識(shí)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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116484188B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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：202310445295.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/20；該發(fā)明授權(quán)基于在線自適應(yīng)特征參數(shù)優(yōu)化的腦電信號(hào)情緒識(shí)別方法是由李暢;謝雨航;劉羽;宋仁成;成娟;陳勛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-04-24向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于在線自適應(yīng)特征參數(shù)優(yōu)化的腦電信號(hào)情緒識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于在線自適應(yīng)特征參數(shù)優(yōu)化的腦電信號(hào)情緒識(shí)別方法，包括：1，對(duì)于原始腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，劃分源域數(shù)據(jù)與目標(biāo)域數(shù)據(jù)；2，建立源域多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)，提取源域數(shù)據(jù)特征后輸入源域網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到最優(yōu)源域模型；3，建立含有在線特征參數(shù)提取模塊的目標(biāo)域MLP網(wǎng)絡(luò)；4，對(duì)目標(biāo)域數(shù)據(jù)提取特征后輸入目標(biāo)域模型進(jìn)行在線自優(yōu)化調(diào)整特征參數(shù)，獲得優(yōu)化后的目標(biāo)域模型的同時(shí)完成對(duì)目標(biāo)域數(shù)據(jù)的情緒識(shí)別任務(wù)。本發(fā)明能實(shí)現(xiàn)在保護(hù)受試者隱私的前提下，不接觸源域數(shù)據(jù)且僅接觸一次目標(biāo)域數(shù)據(jù)就對(duì)已有的模型進(jìn)行優(yōu)化，從而能提高識(shí)別準(zhǔn)確率，完成在線情緒識(shí)別。

本發(fā)明授權(quán)基于在線自適應(yīng)特征參數(shù)優(yōu)化的腦電信號(hào)情緒識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于在線自適應(yīng)特征參數(shù)優(yōu)化的腦電信號(hào)情緒識(shí)別方法，其特征在于，是按如下步驟進(jìn)行： 步驟1、對(duì)原始腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理并進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分； 步驟1.1、獲取個(gè)受試者的原始腦電信號(hào)數(shù)據(jù)并進(jìn)行降采樣后，再使用帶通濾波器對(duì)降采樣后的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，然后使用滑動(dòng)窗對(duì)濾波后的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，得到預(yù)處理后的腦電樣本； 步驟1.2、采用留一法對(duì)預(yù)處理后的腦電樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分，從而將一個(gè)受試者預(yù)處理后的腦電樣本作為目標(biāo)域數(shù)據(jù)，剩下的個(gè)受試者預(yù)處理后的腦電樣本作為源域數(shù)據(jù)；且，；其中，表示源域數(shù)據(jù)的第i個(gè)源域腦電樣本，表示目標(biāo)域數(shù)據(jù)的第i個(gè)目標(biāo)域腦電樣本，表示腦電樣本的通道數(shù)，表示采樣點(diǎn)數(shù)；分別代表源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)的腦電樣本數(shù)量；令第i個(gè)源域腦電樣本的標(biāo)簽為，令第i個(gè)目標(biāo)域腦電樣本的標(biāo)簽為，且，r表示標(biāo)簽的某種情緒類別，E表示標(biāo)簽的總情緒類別數(shù)； 步驟2、在源域數(shù)據(jù)及其標(biāo)簽上建立并訓(xùn)練多層感知機(jī)MLP網(wǎng)絡(luò)，以得到受試者的最優(yōu)源域模型； 步驟3、建立目標(biāo)域MLP網(wǎng)絡(luò)，包括：M個(gè)線性層及其對(duì)應(yīng)連接的特征參數(shù)提取模塊TFPE、M個(gè)批規(guī)范化層、M個(gè)激活函數(shù)層和1個(gè)全連接層組成；其中，TFPE包含尺度參數(shù)和移位參數(shù)； 對(duì)目標(biāo)域數(shù)據(jù)進(jìn)行分批，建立含特征參數(shù)提取模塊TFPE的多層感知機(jī)MLP網(wǎng)絡(luò)并依次按批訓(xùn)練，以得到受試者的最優(yōu)目標(biāo)域模型，用于對(duì)腦電信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒識(shí)別。

如需購買、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)人合肥工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區(qū)屯溪路193號(hào)；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)”。