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龍圖騰網獲悉南通大學申請的專利一種基于注意力的時空網絡的腦電情緒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：CN115422973B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202211072485.6，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權一種基于注意力的時空網絡的腦電情緒識別方法是由高瞻;朱琳;邵葉秦;王杰華設計研發完成，并于2022-09-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注意力的時空網絡的腦電情緒識別方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于注意力的時空網絡的腦電情緒識別方法，包括以下步驟：S1、獲取受試者觀看視頻片段的腦電數據和標簽數據；S2、數據預處理，包括：降采樣、去除基線信號、去除眼電信號和眨眼的生理偽跡、帶通通濾波保留4.0～45.0Hz的腦電信號對數據進行劃分；S3、構建基于核注意力的時空卷積神經網絡模型；S4、訓練神經網絡模型，進行參數調整，得到腦電情緒識別的分類結果；S5、利用設定的評價指標，以SVM模型作為基線，與多種深度神經網絡模型的比較，驗證基于核注意力的時空網絡模型的有效性。本發明具有較高的識別準確率，能使機器有效識別和理解人類的情緒，使人機交互更加友好，在人機交互領域具有較強的應用價值。

本發明授權一種基于注意力的時空網絡的腦電情緒識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力的時空網絡的腦電情緒識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取受試者觀看視頻片段的腦電數據和標簽數據； S2、數據預處理，包括：降采樣、去除基線信號、去除眼電信號和眨眼的生理偽跡、帶通通濾波保留4.0～45.0Hz的腦電信號對數據進行劃分； S3、構建基于核注意力的時空卷積神經網絡模型； 步驟S3中，基于核注意力的時空卷積神經網絡模型包括核注意力模塊、空間依賴模塊和時間依賴模塊，包括以下步驟： S3.1、使用核注意力模塊獲取腦電的節點屬性； S3.2、空間依賴模塊提取腦電數據的空間特征信息； S3.3、時間依賴模塊采用長短時記憶網絡模型，提取腦電數據的時間序列數據，并利用歷史信息對當前狀態產生影響； 步驟S3.3中，長短時記憶網絡模型通過在每個LSTM單元引入門結構，即由一個sigmoid函數和一個點乘操作組成，且sigmoid函數的輸出值在[0,1]區間，控制丟棄或增加信息，以確定遺忘或者記憶，每一所述LSTM單元包括遺忘門、輸入門和輸出門，內容如下： S3.3.1、遺忘門：通過上一個單元的輸出ht-1和本單元的輸入為輸入的sigmod函數，為Ct-1中的每一項產生一個在[0,1]內的值，以控制上一單元狀態被遺忘的程度，其公式表達如下： 其中，σ表示sigmoid函數，ht-1表示上一個單元的隱節點，表示腦電數據，Wf表示遺忘門權重系數，bf表示遺忘門誤差； S3.3.2、輸入門：通過與一個tanh函數配合控制新的信息加入，其tanh函數產生一個新的候選項輸入門it為單元狀態Ct中的每一項產生一個[0,1]內的值，以更新記憶單元的單元狀態，其公式表達如下： 其中，σ表示sigmoid函數，tanh表示tanh函數，Wi表示輸入門權重系數，bi表示輸入門誤差，Ct表示新的單元狀態，WC表示單元狀態權重系數，bC表示單元狀態誤差； S3.3.3、輸出門：激活單元狀態，輸出門ot為單元狀態Ct中的每一項產生一個[0,1]內的值，以控制當前的單元狀態的過濾，并輸出下一個單元的隱節點ht值，其公式表達如下： ht＝ot*tanhCt； 其中，Wo表示輸出門權重系數，bo表示輸出門誤差； S4、訓練步驟S3的神經網絡模型，進行參數調整，得到腦電情緒識別的分類結果； S5、利用設定的評價指標，以SVM模型作為基線，與多種深度神經網絡模型的比較，驗證基于核注意力的時空網絡模型的有效性。

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南通大學，其通訊地址為：226000 江蘇省南通市崇川區嗇園路9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”。