一种受自适应认知图启发的多域约束情绪识别系统及方法

本发明公开一种受自适应认知图启发的多域约束情绪识别系统及情绪识别方法，应用于脑电图信号处理领域；针对传统的情绪分类方法是对脑电信号进行人工提取特征之后筛选关键特征输入支持向量机(SVM)等传统分类器中，但手动提取特征需要专业的先验知识，且大多数方法主要集中在特征的选择以及时间信息的利用从而对空间信息的利用不充分；本发明设计了一个空间引导的动态图约束学习模块，通过自适应生成拓扑结构并对拓扑结构的功能关系进行约束，实现了克服认知先验信息的复杂空域特征提取；同时，提出一个时间激励的序列注意模块，通过关注序列中更为重要的时间来捕捉全局时序依赖特征；进一步，本发明设计了一个新的多域交互关注模块，克服了传统的静态跨域交互，实现多域差异信息的约束与互补信息的聚合。此外，为了更好地利用不同域之间的信息迁移，本发明还引入一个约束来减少源域与目标域特征之间的分布差异，提高跨域特征的相似性和可迁移性。

《一种受自适应认知图启发的多域约束情绪识别系统及方法》是一发明专利，专利号为 2024117475463，当前法律状态为已下证，由成都信息工程大学提出申请，发明人为郜东瑞;刘梦雯;李芃锐;郑清元;汪曼青;刘世洪，申请日期为2024-12-02，公开（公告）日期为2025-08-05，国际专利分类号（IPC）为 A61B 5/16 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：情感计算、智能交互、情感计算、多模态信号处理、认知科学、人工智能、脑机接口（BCI）与心理健康应用。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种受自适应认知图启发的多域约束情绪识别系统及情绪识别方法，应用于脑电图信号处理领域；针对传统的情绪分类方法是对脑电信号进行人工提取特征之后筛选关键特征输入支持向量机(SVM)等传统分类器中，但手动提取特征需要专业的先验知识，且大多数方法主要集中在特征的选择以及时间信息的利用从而对空间信息的利用不充分；本发明设计了一个空间引导的动态图约束学习模块，通过自适应生成拓扑结构并对拓扑结构的功能关系进行约束，实现了克服认知先验信息的复杂空域特征提取；同时，提出一个时间激励的序列注意模块，通过关注序列中更为重要的时间来捕捉全局时序依赖特征；进一步，本发明设计了一个新的多域交互关注模块，克服了传统的静态跨域交互，实现多域差异信息的约束与互补信息的聚合。此外，为了更好地利用不同域之间的信息迁移，本发明还引入一个约束来减少源域与目标域特征之间的分布差异，提高跨域特征的相似性和可迁移性。

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