发明专利已授权

一种基于融合图卷积网络的脑电情绪识别方法

📄 申请号：CN202210974787.6 📄 发布日：2026/07/15

著录项目信息

申请日

2022-08-15

公开号

CN115392302B

公开日

2025-07-15

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2431

IPC 分类号

G06F18_2431 , G06F18_2415 , G06F18_20 , G06F18_213 , G06F18_25 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06F123_02 ,

技术画像

所属领域

图卷积网络图卷积网络脑电信号处理情绪识别

应用场景

脑机接口, 医疗辅助诊断, 心理健康监测, 人机交互, 智能可穿戴设备

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摘要

本发明公开了一种基于融合图卷积网络的脑电情绪识别方法；该脑电情绪识别方法如下：一、对被测对象进行脑电采集，提取所得脑电信号中各通道的目标特征，作为被识别数据。二、根据步骤一得到的被识别数据，计算两个通道之间的物理信息矩阵、相关性矩阵、因果关系矩阵。三、构建邻接矩阵。四、构建正则化矩阵。五、对目标特征和正则化矩阵L进行图卷积操作，完成特征提取。六、将步骤五所得特征输入经过训练的深度可分离卷积网络，所得特征图输入全连接层，进行分类，得到被测对象进行脑电采集时的情感类别。本发明对图卷积的邻接矩阵做融合处理，使邻接矩阵包含多元化的信息，而不再是仅拥有单一的信息，进一步提高了模型情绪分类的准确率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

可行驶区域生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质

当前第 / 件

自动驾驶软件镜像部署方法、装置、电子设备和可读介质

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议价

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